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☆央视《实话实说》节目中说:“长城站根本不在南极”。读者纷纷询问:“长城”站不在南极怎叫“南极考察站? 我们可以理直气壮地告诉读者: 相似文献
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1 Introduction Thestudyonthefeaturesofatmosphericenvironmentbyglaciochemistryisthemajor contentofsnow iceandglobalchangeresearch.Antarcticicesheetisfarfromtheregions pollutedbyhumanactivities,andsurroundedbyocean,andtheAntarcticCircumpolarCur rentisthewideseawaterandatmospherebarrierbetweenAntarcticaandtheoutsideworld. AlloftheuniquegeographicalfeaturesmaketheimpuritiesinsnowandiceinAntarcticice sheetissimple.Therefore,itissignificanttostudytheorigins,transmissionpathsanddep ositionalst… 相似文献
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克什米尔喜马拉雅-喀啦昆仑-兴都库什及帕米尔地区的某些大地构造问题 总被引:1,自引:0,他引:1
十年前,在新德里(1964)第22届国际地质学会,在我的一个初步报告中,曾论及到四个山系地区的大地构造上的部份问题;它是现在科洛奎的主题并检验其相互关系。在当时,由于我们地质学知识的发展还不足以提供这么广泛的本质上不同的特征;因此,我仅仅指出少数问题以阐释我们的大地构造理论,阐述的问题当中所关联到的资料已经获得或要获得,且包含有解释问题的本质。兹将开始说明以前的并以后来的大量资料作为基础。第一个问题:喀啦昆仑和兴都库什(1)主轴花岗岩带在第21届哥本哈根国际地质学会(1960)上,我们学院的A.马鲁西所提出的一个早期报告中,我… 相似文献
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以深度学习为核心的数据驱动方法逐步应用于地球科学领域,但这类方法在模型的可解释性和物理一致性等方面还存在挑战。在遥感大数据背景下,如何结合深度学习和数据同化方法,发展陆地水循环过程模拟与预报的新技术和新方法成为地球科学领域的重要研究方向。重点梳理了近年来深度学习在改善陆地水循环要素观测数据质量以及深度学习如何减少物理模型不确定性方面的最新进展,从观测、模型和系统集成3个方面凝练出深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化研究的关键科学问题:(1)深度学习反演遥感产品时,如何增强样本的时空代表性?(2)如何发展数据同化框架下物理导引的深度学习新方法?(3)如何通过“数据—模型”双驱动提升陆地水循环的可预报性?开展相关研究和探索将有助于推动“数据—模型”混合建模方法在水文领域的深入应用,提高陆地水循环过程的模拟和预测能力。 相似文献
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为了研究冷端温度、土质和补水压力对土体冻胀影响的强弱以及现行评价土体冻胀敏感性的方法在土体有压补水冻结时的适用性,开展了三因素三水平的冻胀正交试验。基于灰色关联度法得到的结果表明,影响土体冻胀率的因素由强到弱依次为补水压力、冷端温度和土质。补水压力、冷端温度与冻胀率的关联度较大,土质与冻胀率的关联度较小。在较高的补水压力作用下,非冻胀敏感性的砂类土产生了明显的冰透镜体,且部分砂类土的冻胀率超过了黏质土的冻胀率。发现仅凭细粒含量评价水压作用下砂类土的冻胀敏感性存在缺陷,应根据土体所处的实际环境进行综合评估。通过讨论冻胀敏感性、融沉敏感性与冻害敏感性之间的关系,提出受水压影响的寒区工程构筑物须通过设置隔水和排水设施以及使用换填法来综合防治冻害的方法,可为相关工程的设计及安全运营提供参考。 相似文献
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冰冻圈变化对经济社会系统的综合影响及其适应性管理策略 总被引:4,自引:4,他引:0
冰冻圈是气候系统影响最直接和最敏感的圈层。在全球变化背景下,冰冻圈变化与生物圈、岩石圈、水圈、大气圈、人类圈之间的相互作用日趋加剧。特别地,冰冻圈快速变化对其影响区经济社会系统产生了广泛而深刻的负面影响,甚至危及人类福祉、经济社会系统的健康、和谐、持续发展。鉴于冰冻圈区位劣势及其较为落后的经济水平,其应对冰冻圈变化的能力极为有限。目前,适应仍然是冰冻圈应对气候变化的主要途径。冰冻圈变化对经济社会系统的综合影响分析是适应冰冻圈快速变化的基础,其适应性管理战略则是减轻冰冻圈快速变化不利影响、降低自然和经济社会系统防御其不利影响脆弱性的最终目标。 相似文献
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利用东南极Panda-1站2011年2月至2012年1月期间的辐射观测资料,检验了四种再分析资料在该地区的适用性。结果表明:对各辐射分量ERA interim在Panda-1地区的适用性都明显好于其他三种再分析资料,这主要归因于其四维变分(4D-VAR)数据同化系统的应用、新的云预报方程和改进的参数化方案以及同化了更多的卫星资料雷达等非常规探测资料。对于向下短波辐射,NCEP-1与实测值之间偏差最大(18.7 W·m-2),可能原因是模式对大气透明度的高估和对云量的低估。对反射率模拟的偏差直接导致了各模式对净短波辐射模拟偏差。NCEP-1与JCDAS都低估了Panda-1地区的地表反射率,模式中,地表吸收了更多的向下短波辐射,最终导致对净短波辐射模拟偏高。对向下长波辐射,四种再分析资料都存在不同程度的低估,冬季偏差大于夏季,其中NCEP-1与NCEP-2偏差最大(分别为-62.6 W·m-2和-37.3 W·m-2)。四种再分析资料均不能很好地反映Panda-1地区净辐射的年变化情况,一般而言,夏季偏差小,冬季偏差大。虽然再分析资料存在明显的缺陷和不足,在广袤的东南极高原地区,观测站点稀少,实测资料无法满足需要,再分析资料仍不失为研究东南极地区气候的一种有效工具。 相似文献