机载LiDAR飞行航线批量导入飞机导航设备的方法

航线数据记录完整的航点及航线起止坐标,通常是手工输入的,易出现错误。通过分析飞机自带导航设备可支持的GPX格式数据结构,提出生成GPX数据文件的思路和方法,并编程实现对飞机用导航设备批量添加航点和航线,从而减少手工输入带来的大量重复性工作,并避免了人工输入带来的误差,保证了航飞数据的精度。     

山西省垣曲县幅1∶50 000地质图数据库

山西省垣曲县幅（I49E005015）1∶50 000地质图数据库是根据中国地质调查局地质调查工作和地质行业的统一标准及要求,在充分利用该区1∶200 000、1∶250 000等区域地质矿产调查成果资料的基础上,通过采用数字填图系统进行野外地质填图形成的。野外共采集岩石化学分析样品54件,同位素测年样品7件。通过本数据库的建立,对中条山地区“涑水杂岩”进行了解体,查明了该区变质基底的物质组成及构造轮廓;对古元古界进行了重新厘定划分,提出中条山地区古元古界新的划分方案;对中元古界熊耳群进行了“火山构造-岩性岩相-火山地层”三重填图及同位素测年,限定了该区中元古界的底界年龄;系统总结了该区变质岩建造特征;提出中条山地区古元古代3期构造叠加样式,对中条山核心铜矿区胡–篦型铜矿的成矿规律、构造控矿的研究有重要指导意义。     

Numerical Simulations of Impacts of Urbanization on Heavy Rainfall in Beijing Using Different Land-Use Data

A summer strong convective precipitation event on 10 July 2004 over Beijing is numerically simulated in this paper, and the impact of urban heat island (UHI) on summer convective rain is investigated. The analysis reveals that a mesoscale convective cloud cluster system leads to this heavy rainfall event, suggesting the supply of moisture by the large scale circulation before the initiation of precipitation, a generally weaker UHI of 2-3℃existed in the urban area. Much like a sea breeze, the anomalously warm urban air created relatively low pressure, inducing the inflow of cooler rural air towards the urban center, which is favorable to the ascending motion and the formation of convective precipitation over the urban area. In addition, the numerical simulation of the strong convective precipitation event suggests that the simulated result of precipitation using the 2002 LANDSAT-7 land-use data with 30-m resolution is much better than that using the 1992-1993 USGS land-use data with 1-km resolution, whether in the magnitude of rainfall or in the location of precipitation. The simulation confirms to some extent that the UHI has a significant role in causing extreme rainfall event.     

1978—2008年城市化对北京地区气温变化影响的初步分析

应用北京地区20个常规站1978-2008年经均一性序列多元分析方法均一化处理的气温数据,初步分析了北京地区城市化对年平均和不同季节日最高、最低以及平均气温的影响。结果表明,1978—2008年,年平均日最低、平均气温空间分布自北向南、自西向东,温度逐渐升高,在城区达到最高,日最高气温表现为从西向东南逐步升高,在城区形成较为明显的热岛。温度变化趋势表明,各站日最低气温、平均气温、最高气温均呈升温趋势。城市化对北京地区城区及近郊区站点日平均气温和最低气温影响最大,对自北部佛爷顶至昌平到城区一带站点的最高气温影响最大。城市化对北京(观象台)站的增温影响最为明显,对城区站点温度平均的增温影响次之,对全市站点温度平均的增温影响最小。城市化对观象台站、城区站点平均、全市站点平均日平均气温、最低气温的年平均、各季节均非常显著,其中在秋季影响最大,对日最高气温的影响则是在夏季最大。     

北京地区城市热岛的时空分布特征

应用自动气象站逐时气温观测资料分析了北京城市热岛的时空分布特征。结果表明，无论冬、夏季，北京的城市热岛在空间分布上均表现出多中心结构。热岛强度冬季大于夏季、夜间大于白天，热岛中心随时间存在漂移现象，日变化幅度冬季大于夏季。城市热岛在时间域上呈多尺度结构，冬、夏季均以20-30h所对应的日变化和120-270h的周变化为主，周变化振荡的波谷主要出现在周六至周一，波峰出现在周三至周五，变化趋势冬季比夏季明显。     

1961~2010年京津冀及其周边区域温度日较差变化特征

通过对1961~2010年北京-天津-河北及其周边区域均一化处理的194个站点的气温分析,得到了该区域近50年的年平均和季节平均温度日较差的时空变化特征。结果表明:区域内北部及西部的高原与山区的年平均日较差较大,中部和东部的平原、沿海、大城市与孤立的山区的年平均日较差较小,各个季节的季节平均日较差具有类似特征,在春季、秋季、冬季和夏季依次减弱。区域年平均日较差近50年下降趋势为0.21℃(10 a)^-1,在平原及南部区域下降趋势最明显,季节平均日较差在大部分地区呈明显下降趋势,下降趋势由大到小依次为冬季、春季、夏季和秋季。     

北京气温日变化特征的城郊差异及其季节变化分析

本文利用北京地区近4年67个自动气象站的逐小时气温观测资料,基于北京地区气温的日变化特征,通过分析日最高、最低气温出现时间的概率分布,研究了城区、郊区气温的日变化差异及季节特征.此外,进一步分析研究了不同单位时间间隔变温的日变化特征,及最大变温出现时间的概率分布情况.研究结果表明:平均而言,城区最高温度出现的时间偏晚,而最低温度出现的时间城区偏早于郊区,与郊区相比,北京城区站点温度的日变化特征更为一致,最高(低)温度出现的时间更加集中;温度日变化的特征随季节有明显的变化,最高温度出现时间在秋、冬两季最为集中,在春季和夏季较为分散;而最低温度出现时间在春、夏两季最为集中,在秋季和冬季最为分散.一天中正、负变温过程具有非对称特征,正变温是比较急剧的过程,负变温相对比较缓慢,北京城区站点的变温幅度小于郊区,春、秋和冬季变温幅度较大,夏季变温幅度最小.不同单位时间内变温速率的分析表明,最强的变温过程一般在3小时以内;最大变温出现时间的概率分布分析表明,最大正变温出现时间在冬季最为集中,夏季最为分散;而最大负变温在秋季最为集中,在春季最为分散.最高(低)温度、变温的城、郊特征差异主要是由于城市热容量比郊区大,且具有更多变化的复杂性而形成的.温度日变化的特征和其区域、季节差异性的揭示,不仅有助于更好地认识和理解区域气候特征和城市化对气温的影响,也可以为做好精细化的天气预报提供气候背景参考.     

在北京气象铁塔上测量城市边界层辐射的研究

测量边界层辐射对研究地气系统相互作用有重要意义,城市边界层辐射的变化影响着城市局地气候和环境.目前辐射测量仪器的精度不能满足城市大气边界层辐射分层测量的特殊要求.2004年10～12月,在北京325 m气象铁塔上的280 m和2 m高度上分别安装了长波辐射表和短波总辐射表,进行辐射测量.为提高辐射测量精度,采取多种方法,进行了较细致的误差分析和资料订正,使两层不同高度上仪器的一致性得到明显提高,计算订正了铁塔塔体发射的长波辐射对辐射测量的影响,取得了比较合理的结果.辐射观测资料分析表明,边界层内辐射通量密度随高度的变化是明显的,在不同环境条件下对边界层结构有着重要作用.     

北京1951—2008年升温趋势和季节变化

采用均一化订正的北京南郊地面日平均气温资料,分析了北京地区1951—2008年气温变化趋势。结果表明,年平均最高和最低气温的升高呈明显的不对称性,其中年平均最低气温升高较为明显,升温趋势为0.46℃/10a。根据1951—2008年日平均气温计算北京春、夏、秋、冬四季的季节长度和起始日期,发现北京地区冬季最长,秋季最短;夏季在逐渐延长,冬季在逐渐缩短,夏、冬两季长度变化的线性速率分别为4.4d/10a和-4.7d/10a。春、夏两季逐渐提前,趋势分别为3.0d/10a和2.5d/10a;而秋、冬两季在逐渐推迟,趋势分别为2.0d/10a和1.7d/10a。将季节起始日期与年平均气温进行相关性分析发现,春、夏两季的起始时间与年平均气温存在显著负相关,而秋、冬两季起始时间与年平均气温存在显著正相关。