基于自然解决方案的黄河中游国土空间生态修复——以陕西榆林国土空间生态修复为例

黄河流域生态保护和高质量发展是重大国家战略,要推进黄河流域大保护、大治理,保障黄河长治久安,让黄河成为造福人民的幸福河,在生态保护修复过程中加强对自然生态系统本身恢复能力的利用,突出水资源保护与优化配置,已成为黄河流域及黄土高原地区生态修复中亟需解决的重要科学问题。在分析陕西省榆林市生态特征与生态功能定位的基础上,运用现状调查、综合评判等方法识别当前存在的主要生态问题,比如水土流失、矿山生态破坏、黄河沿岸生态系统脆弱、局部地区地下水位下降趋势明显等。针对性地提出"保持水土资源,恢复自然生态"理念、以保水为主线的基于自然（NbS）的生态修复方案,构建了"一廊两带三区多点"的生态修复格局,形成了4种基于水和NbS的黄土高原地区生态修复模式,布置了16项生态修复工程。通过优化榆林地区生态修复理论与模式,增强对水资源的保护和利用,发展基于自然的生态修复模式,提高了黄河中游生态安全格局,进而促进了黄河流域高质量发展。研究成果为黄河中游国土空间生态修复提供了理论支持。     

2014年云南景谷6.6级地震序列震源参数研究

利用290个M_L ≥ 2.5的景谷6.6级地震序列事件的数字波形资料，计算得到其震源参数。结果显示，地震矩M₀数值范围为10¹²~10¹⁶ N·m；拐角频率f_c为3~16 Hz；视应力数值范围为0~15 MPa，平均值是2.14 MPa，中位数为1.39 MPa。同时，各个震源参数之间均存在一定的相关关系；景谷地震序列余震空间分布可分为北段、中段与南段，其视应力高低分布依次为：南段 > 中段 > 北段；表明主震发生后，震源区南段区域的应力水平最高，这可能是后续5.8级\，5.9级强余震均发生在南段的根本原因。在视应力时间变化特征方面，5.8级、5.9级强余震的发生前，震中所在的南段视应力数值存在"逐渐变大-维持稳定"的特点。而后续未发生强余震的北段和中段，其视应力时间变化为早期快速调整，后续逐渐变化到各自区域的视应力均值水平；这类变化表明对于震源区南段，在强余震发生前的短时间内，南段区域首先出现局部应力不断挤压增强，并随后维持相对高值应力水平的"闭锁"状态，直到强余震的发生。因而，震后震源区余震视应力的空间分布对强余震可能产生地点判定有指示作用，其时间变化特征与地震序列中较强地震的发生存在一定的相关性。余震视应力的时空变化对序列后续地震活动的判定有重要指示作用，可为强余震的时空判定提供相应参考。     

扬子地台西南缘朱家坝辉绿岩地球化学特征及其地质意义

近年来在扬子西缘大量的早—中元古代岩浆岩证据显示扬子地台内形成的断陷盆地及早中元古代岩浆岩与全球性的Columbia超大陆裂解事件有着密不可分的联系。这种联系主要表现在区内早中元古代的岩浆岩地球化学特征上。为了探讨武定裂陷槽朱家坝辉绿岩的地球化学特征及其意义,以12块朱家坝辉绿岩的地球化学分析数据为基础,在分析了其主微量和稀土元素的特征之后发现朱家坝辉绿岩w(SiO_2)为44.16%～48.08%,w(K_2O+Na_2O)为3.54%～4.26%,在化学成分上属于钙碱性岩石;其稀土元素的总量为183.1×10^-6～206.91×10^-6,LREE/HREE=1.44～1.96,表明在其形成过程中发生了明显的地壳混然或者是岩浆分异作用,其化学成分基本可以反映出岩浆源区的化学组成特征。基于此,对朱家坝辉绿岩进行了源区性质、构造环境和可能的成因机制探讨,认为朱家坝辉绿岩形成于拉张环境之中,很有可能是在昆阳裂谷形成初期形成,其岩浆来源于较富集的地幔源区,形成过程中几乎没有地壳物质参与。     

高轨空间碎片的观测模拟

对高轨空间碎片进行了观测模拟。在观测模拟中，分别选取南京和云南两个观测站；采用2种跟踪方式：跟踪恒星和跟踪卫星；对于同一地理经度上的同步卫星进行了观测；提供了发现新目标的方法；并给出了新目标的初轨。这为我国空间碎片的数据库的建立作了有益的尝试，对于卫星和航天器的飞行安全具有特别重要的意义。     

层次分析与模糊数学综合评价法在矿山环境评价中的应用

采用遥感技术提取矿山环境评价因子,运用层次分析法与模糊数学法对三江成矿带南段矿山环境进行综合评价.层次分析法确定的矿山环境评价因子按权重排序,依次为植被覆盖率、土地利用、地形地貌、矿山地质灾害、水土流失和矿山开发占地;模糊数学法评价的区域矿山环境隶属第一等级“好”.通过GIS平台,按权重值对评价因子进行叠加、成图,实现了三江成矿带南段的矿山环境评价.层次分析与模糊数学综合评价法,不仅综合考虑矿山环境影响因子,且充分发挥了2种数学方法的优点,将动态与静态、定量与非定量等指标有机结合,发挥其因素和过程的模糊性,减少了专家人为评分的主观性,使评价结果更符合实际.     

21世纪初期层序地层学发展的新方向

层序地层学是在年代格架中划分和对比沉积岩的一门分支学科。尽管使用广泛,但是由于多种模式并存,术语使用缺乏规范,所以没有纳入任何地层规范和指南。鉴于此,以Catuneanu为首的地质学家致力于将层序地层学标准化,并且把层序重新定义为"在可容纳空间或沉积物供给变化的一个完整旋回中所形成的地层序列",提出了非依赖模式型(model-independent approach)的标准化工作流程,强调层序地层学的重点是体系域和层序地层界面,并且根据可使用资料的质量选择最佳层序模式(如沉积层序模式、成因层序模式)。层序地层学的标准化不论是否可以引领层序地层学进入国际地层规范和指南,这对于在复杂而不完整的岩石记录中寻求某种普遍规律都是一种有益的尝试,并且可以为今后的研究提供重要线索。     

登陆青岛的热带气旋及其降水特征分析

利用中国台风年鉴资料、地面及探空观测资料、NCEP/NCAR再分析数据以及NERA-GOOS海温数据,首先分析了1949-2019年在青岛登陆的四个热带气旋特征,然后对1909号台风“利奇马”对山东半岛造成的降水强度差异进行对比研究.分析表明:1)1949年以来有4个台风于8月以登陆北上和登陆转向路径在青岛登陆,其在中...     

基于LEAP模型的城市交通低碳发展路径研究——以广州市为例

以广州市为例,应用长期能源替代规划系统（LEAP）模型,通过设置政策情景、低碳情景和绿色低碳情景,模拟不同发展情景下广州交通领域未来的能源消费需求和CO₂排放趋势,分析城市低碳发展的方向和路径。结果显示,随着城镇化进程的加快和生产生活运输需求的增加,广州交通领域碳排放总量将持续增长,但增长速度有所放缓。政策情景下,广州交通领域的CO₂排放将于2035年左右达到峰值,严重滞后于广州市提出的碳排放总量达峰目标;低碳和绿色低碳情景下,通过加大低碳政策措施的力度,达峰时间有望分别提前到2025年和2023年。要实现城市交通的低碳发展,促进交通碳排放提前达峰,需要大力发展铁路和水路运输,全面落实公交优先发展战略,有效控制小汽车数量和出行频率,不断提高交通工具的清洁化和能效水平,逐步形成各种运输方式协调发展的综合交通运输体系,推动城市交通低碳发展。     

Comprehensive Marine Observing Experiment Based on High-Altitude Large Unmanned Aerial Vehicle(South China Sea Experiment2020 of the “Petrel Project”)

In collaboration with 12 other institutions, the Meteorological Observation Center of the China Meteorological Administration undertook a comprehensive marine observation experiment in the South China Sea using the Yilong-10 high-altitude large unmanned aerial vehicle(UAV). The Yilong-10 UAV carried a self-developed dropsonde system and a millimeter-wave cloud radar system. In addition, a solar-powered unmanned surface vessel and two drifting buoys were used. The experiment was further supported by an intelligent, reciprocating horizontal drifting radiosonde system that was deployed from the Sansha Meteorological Observing Station, with the intent of producing a stereoscopic observation over the South China Sea. Comprehensive three-dimensional observations were collected using the system from 31 July to2 August, 2020. This information was used to investigate the formation and development processes of Typhoon Sinlaku(2020). The data contain measurements of 21 oceanic and meteorological parameters acquired by the five devices, along with video footage from the UAV. The data proved very helpful in determining the actual location and intensity of Typhoon Sinlaku(2020). The experiment demonstrates the feasibility of using a high-altitude, large UAV to fill in the gaps between operational meteorological observations of marine areas and typhoons near China, and marks a milestone for the use of such data for analyzing the structure and impact of a typhoon in the South China Sea. It also demonstrates the potential for establishing operational UAV meteorological observing systems in the future, and the assimilation of such data into numerical weather prediction models.     

A STUDY ON SATELLITE DATA ASSIMILATION WITH DIFFERENT ATOVS IN TYPHOON NUMERICAL EXPERIMENTS

Based on the newly developed Weather Research and Forecasting model(WRF)and its three-dimensional variational data assimilation(3DVAR)system,this study constructed twelve experiments to explore the impact of direct assimilation of different ATOVS radiance on the intensity and track simulation of super-typhoon Fanapi(2010)using a data assimilation cycle method.The result indicates that the assimilation of ATOVS radiance could improve typhoon intensity effectively.The average bias of the central sea level pressure(CSLP)drops to 18 hPa,compared to 42 hPa in the experiment without data assimilation.However,the influence due to different radiance data is not significant,which is less than 6hPa on average,implying limited improvement from sole assimilation of ATOVS radiance.The track issue is studied in the following steps.First,the radiance from the same sensor of different satellites could produce different effect.For the AMSU-A,NOAA-15 and NOAA-18,they produce equivalent improvement,whereas NOAA-16 produces slightly poor effect.And for the AMSU-B,NOAA-15 and NOAA-16,they produce equivalent and more positive effect than that provided by the AMSU-A.Second,the assimilation radiance from different sensors of the identical satellites could also produce different effect.The assimilation of AMSU-B produces the largest improvement,while the ameliorating effect of HIRS/3assimilation is inferior to that of AMSU-B assimilation,while the AMSU-A assimilation exhibits the poorest improvement.Moreover,the simultaneous assimilation of different radiance could not produce further improvement.Finally,the experiments of simultaneous assimilation radiance from multiple satellites indicate that such assimilation may lead to negative effect due to accumulative bias when adding various radiance data into the data assimilation system.Thus the assimilation of ATOVS radiance from a single satellite may perform better than that from two or three satellites.