柴达木盆地西北部长垄状雅丹沉积物地球化学元素组成及指示意义

雅丹沉积物蕴含丰富的区域环境变化和物源演变信息.以柴达木盆地西北部的长垄状雅丹为研究对象,通过对地球化学元素的研究,探讨沉积物的化学风化特征及其对物质输移的指示意义.结果表明:(1)雅丹沉积物的常量元素以SiO2、CaO、Al2O3、MgO和Na2O为主,微量元素Cl、Sr、Ba和Zr含量较高.相较于上陆壳平均化学元素...     

吉林省一次强对流天气的中尺度分析

作者对１９９３年８月１２日发生在吉林省境内的一次龙卷风天气进行了分析。结果表明：在出现龙卷风之前和形成初期，地面风场，高空环流形势，Ｑ↑→矢量散度，对流稳定度和能量场诸方面都有表现，可提供预报信息。     

湘西北地区一次局地特大暴雨分析

利用多普勒雷达资料和闪电定位资料,对2006年8月24日晚常德西北地区的局部特大暴雨成因进行分析,结果表明MCV的不断生成与合并维持MCC的生命史,3个MCC组成一个有组织的MCS,中尺度辐合线是造成特大暴雨的主要原因,回波的生成和发展趋向暖湿气流流入的方向,中低层东南暖湿气流为特大暴雨提供充足水汽,闪电活动的开始指示强降水的开始,南北向地形的抬升作用有利于回波维持和加强,提高回波降水效率和延长降水时间。     

郑州市大雾气候特点及一次个例分析

为了了解近20 a郑州市大雾的时空变化特征,根据1980-2005年郑州市大雾观测记录,统计分析了这一时期郑州市大雾的变化特点及产生大雾时的气象要素特征;并利用河南省地面和探空观测资料以及NCEP1°×1°再分析资料,从要素场、大气稳定度等方面,对2007年12月25-27日郑州市大雾形成原因进行了分析.结果表明:郑州市年雾日数呈下降趋势,每月都可以出现大雾,但12月最多,6月最少.降水后较大的相对湿度、稳定的大气层结以及近地层较小风速等是大雾形成的必要条件.     

北天山重点监视区地下流体临震前兆标志探讨

在“八五”短临预报和“九五”中短期（１年尺度）前兆研究的基础上,运用整点值、日测值、原始曲线法、一阶差分法和日工法,系统地分析了北天山１９８５年以来的地下流体前兆观测资料,研究了在此期间控制区范围内发生的７次Ｍs５.０级以上中强地震前临丑异常显示特征,探索了中强地震发生前地下流体临震前兆标志,表明只要正确地识别地震前兆的中长期向中短期、短期、临震前兆过渡的标志,并进行短临跟踪,是可以实现临震预报的。     

断层气CO2测定新方法与张北—尚义6.2级地震预报

简要介绍了断层气ＣＯ２快速测定法的特点,分析了近７年来在怀来后赤窑断层气ＣＯ２观测点测得的９个４级以上地震的ＣＯ２前兆异常特征。张北－尚义地震前４７天,断层气ＣＯ２出现突升异常,异常峰值是背景值的１０倍左右,据此在震前１２天对这次地震提出了较好的短临预报意见。     

农牧交错带气候变化对土地利用的影响及对策——以内蒙古伊金霍洛旗为例

文章讨论了农牧交错带典型区域的气候变化特点,并运用GIS技术分析了区域土地利用变化。在此基础上,分析了气候变化对土地利用结构的影响,并提出了应对策略。这些对策将促进农牧交错带社会经济增长和生态环境的改善,对实现区域的可持续发展具有重要意义。     

LiMn_2O_4的溶胶─凝胶─酯化法合成及性能Ⅱ 立方尖晶石的形成及其形貌

以溶胶-凝胶-酯化法在220℃即可得到纯相的LixMn2O4（0.762＜x＜1.139）尖晶石粉体材料。它在880℃时发生立方相向四方相的转变：900℃－1000℃间,四方相渐变为正交相LiMnO2,过程中有Li2MnO3生成。应用SEM、TEM观测了材料的粘度及形貌,其粒度10－40nm,粒子间极易团聚成为1-206μm的团块。以BET法测其比表面为3.6m2／g。     

河北唐山曹妃甸浅滩潮道(纳潮河)开通过程及开通意义

曹妃甸填海工程初期规划有明显缺陷,填海面积过大,尤其是阻断了浅滩潮道(纳潮河),对海洋环境、老龙沟港口潜力区有明显损害。作者的积极建议和相关论文的发表促成了2007年曹妃甸新填海规划的出台,其中保留浅滩潮道(即开通纳潮河)和在老龙沟上游修建大港池是新规划的主要改进内容。阻断浅滩潮道后曹妃甸区域的地形地貌及水动力变化证实了作者观点的正确性。纳潮河于2016年8月开通。纳潮河的开通,可大大提升曹妃甸景观,增加约40 km不淤积的优良海岸线,部分恢复原海洋潮流系统和保护海洋环境,促进海水的循环,并使曹妃甸的几个港池不再淤积或淤积变轻。     

冬春季黄海温度锋面的多时间尺度变化及主控因素分析

海洋锋面强度变化对陆源物质输运和全球物质循环有重要作用。冬春季节,中国东部陆架区西太平洋边界流分支与沿岸流之间形成了海洋温度锋。为探究冬季风暴和陆架环流双重影响下温度锋面的多时间尺度变化及主控因素,本文以黄海为研究区,分别在年代际尺度和天气尺度,利用信号分解和可解释深度学习方法,研究了低纬度驱动的环流系统和高纬度驱动的冬季风暴对锋面变化的耦合作用。在年代际尺度,通过使用经验正交函数分解和集合经验模态分解的方法,将北黄海的温度变化与黄海暖流强度相联系。研究结果表明,黄海的海表温度经验正交函数（EOF）分解第一模态的空间分布有明显的黄海暖流—沿岸流体系特征;海表温度EOF第一模态时间序列与黄海暖流强度指标的相关性良好,且受低频率厄尔尼诺‒南方涛动信号调控。在天气尺度,对卷积神经网络−长短时记忆网络（CNN-LSTM）模型进行训练并使用可解释性指标进行分析,结果发现无风或弱风条件下,海洋锋面主要由压力梯度力和科里奥利力的地转平衡维持;但在冬季风暴条件下,受开尔文波传播和切变锋破碎的影响,流场的低频波动成为导致锋面强度变化的主因。本文研究结果表明,大数据及机器学习方法是在众多海洋参数间建立联系,并发现一些独特物理海洋过程的重要手段,具有广阔的应用前景。