云南省一次局地短时强降水中尺度特征与诊断分析

利用常规观测、卫星云图、CINRAD-CC多普勒天气雷达观测、NCEP1°×1°再分析资料,对2013年云南中东部“5.23”短时强降水过程进行中尺度特征和成因研究,结果表明,该次过程前期全省晴热高温,早晨近地层“干暖盖”有利于不稳定能量积累,夜间700hPa切变线和低涡南下致使不稳定能量释放,产生强对流天气,强降水期间具有中等强度垂直风切变环境。强降水发生在对流层低层能量舌尖附近。强降水的水汽源地是700hPa西南气流从孟加拉湾输送的丰富水汽与850hPa层上偏东风输送的次强水汽中心。     

虚拟通信媒介模式北斗CORS跨网服务无缝切换通信模型实现

目前国内各省市北斗CORS服务系统相互独立运行,不同省服务系统账户无法通用,在一定程度上影响北斗高精度位置服务的社会化应用范围。针对此难题,本文基于移动通信技术,提出了一种虚拟通信媒介模式的CORS跨网服务无缝切换通信模型,实现了用户跨省使用北斗高精度服务的无缝切换和实时获取高精度定位数据。该方法不改变目前各省市CORS服务业务流程,且用户无需重新注册账号,即可实现在不同省市使用CORS服务的无缝切换。经测试,该方法实现跨省切换并获得高精度定位数据的平均用时为9.029 s,可应用于多省市跨网服务及国家"北斗位置服务一张网"建设。     

基于三维实景的警用应急指挥系统设计与实现

随着网络通信、三维仿真技术和地理信息系统的发展,传统的警用二维地理信息系统在三维可视化、复杂空间分析、业务数据共享等方面的不足日益显著。为进一步提高公共安全服务能力,深化警用公共安全信息体系的建设,本文基于三维实景建模技术和WebGIS技术,研究设计以高精度的三维实景模型数据为基础的公安应急指挥系统,实现对公共安全事件业务处理、信息联动、指挥决策等功能。     

面向服务聚合应用的地理信息服务质量评价

针对地理信息服务质量提升过程中的服务聚合评价问题,在现有服务质量评价模型基础上,考虑待聚合服务间的关联性,提出了主服务的概念,并在此之上构建了独立评价、关联评价等多类型评价指标体系,形成了以源服务数据质量、执行质量、成果质量、源服务与主服务的一致性、兼容性等评价指标的面向服务聚合应用的可扩展的地理信息服务质量评价模型。以天地图·四川为主服务,利用本文提出的地理信息服务质量评价模型,构建了在线地理信息服务质量评价系统,并对其中各评价指标的取值方案进行了探讨,分析与评价了该模型及指标的合理性,从而为地理信息服务聚合应用奠定了基础。     

多元统计在化探数据分析中的应用——以沂源县鲁村镇崮山村地区土壤化探测量为例

地球化学元素的多元统计分析可以推测地球化学元素在复杂的成矿过程中的组合及演化特征,从而为预测找矿提供有用的微观信息。应用多元统计方法,对沂源县鲁村镇崮山村地区土壤、岩石地球化学测量数据进行研究分析,得出:与中国东部岩石丰度对比,研究区岩石背景特征为Au,Ag,Pb,Sb,As,Hg元素富集,Cu,Zn贫化;与山东省土壤背景值对比,研究区土壤背景值中Au,Ag,Cu,Pb,Zn元素都出现了不同程度的富集。区内成矿元素组合特征表现为:Ag,Pb,Zn元素之间相关性较强,其中Ag、Pb元素之间的相关性最强,反应出了组合成矿的可能性;而Au与其他元素几乎不具相关性,Cu元素与Ag,Pb,Zn元素均具有弱相关性。通过因子分析得出成矿元素的富集与矿化过程大致可以划分3个阶段:Ag-Pb-Zn元素组合的富集与矿化;Cu元素的富集与矿化;Au元素的富集与矿化;反映出了该区多期富集或蚀变矿化特点。利用因子得分圈定元素组合异常,通过异常分析,并结合地质背景、地质构造特征,最终圈定找矿有利靶区,为进一步找矿提供了科学依据。     

盐度对滨海湿地盐地碱蓬生理指标和反射光谱的响应分析

为探讨盐度对碱蓬生理指标和反射光谱的响应,以滨海湿地盐地碱蓬(Suaedasalsa)为研究对象,采用自然光照盆栽试验方法研究8种盐度(0(对照,CK)、5、10、15、20、25、30和35)对碱蓬幼苗的生理指标(株高、鲜质量、干质量、叶绿素含量、可溶性总糖和蛋白质质量比)和反射光谱的响应。研究结果表明:盐度对碱蓬植株生理指标存在显著响应,低中盐度(0～25)对植株生长有促进作用,而高盐度(30～35)对植株生长起到抑制作用;25盐度下,碱蓬株高、鲜质量、干质量、叶片叶绿素含量、可溶性总糖质量比均高于其他盐度和对照组;不同盐度处理下的碱蓬植株蛋白质质量比均高于对照组;盐度对碱蓬反射光谱存在明显响应,碱蓬在绿光和近红外波段的反射率随着盐度的增加而逐渐减小;通过相关分析判断出碱蓬株高、鲜质量、干质量、叶绿素含量、可溶性总糖和蛋白质质量比的诊断波段,分别是547、555、548、556、546和2 300 nm。碱蓬高光谱特征指数MTCI、MNDVI1、DCNI、TCARI/OSAVI和R546在不同盐度下存在明显差异,可作为盐分胁迫的高光谱响应诊断指标。分析盐度对碱蓬生理指标和反射光谱的响应,可为深入研究碱蓬对退化滨海湿地生态修复具有重要参考意义。     

技术机会、行业异质性与大城市创新集聚——以北京市制造业为例

引入技术机会理论,解释大城市内部不同行业创新活动的空间分布差异,以北京市为例进行实证检验。研究发现：① 不同技术层次产业的创新活动在城市内部表现出不同的区位选择。除汽车制造业外的大多数高技术产业的创新活动高度集聚在中心城区;中技术产业的创新活动开始由中心城区向近郊区扩散,低技术产业的创新活动主要分布在远郊区。② 行业间创新活动空间分布的差异主要由技术机会来源差异造成。大部分高技术产业的技术源于基础研究、产业间知识溢出、高技术劳动力,往往靠近大学或中心城区;对中技术产业来说,基础研究的影响并不像对高技术产业那样显著;对低技术产业来说,技术机会主要源于本产业的技术反馈,创新部门更倾向于分布在郊区的制造业集群中。     

利用多普勒频移反演ASAR海表面流速

为研究中小尺度的海流,以美国西海岸附近海域为研究区域,采用欧空局ENVISAT ASAR IMS数据,首先利用频谱拟合法计算得到影像的多普勒质心;再通过影像的多普勒系数和斜距时间去除卫星与地球之间相对运动产生的多普勒频移,最终得到海表面多普勒质心异常。同时利用布拉格散射模型去除了布拉格波的影响,利用CMOD5模型计算海表面风场,根据风场与雷达视向速度的经验关系去除海面风场的影响,经空间投影,最终得到雷达径向的海表面流速,反演的流速主要分布于-0.3～0.6 m/s。利用研究区域附近的岸基高频地波雷达(HF-radar)数据验证反演结果精度,结果表明,在HF-radar流速与ASAR反演流速-0.2～0.2 m/s差异范围内的标准误差和相关系数分别为0.1 m/s和0.81,反演结果与真实流速较为接近。ASAR反演流速和HF-radar流速结果均表明,在研究区域存在自西向东的沿岸流,最大径向流速达到0.6 m/s。因此,本文所使用的海表面流速反演方法准确有效,适合于中小尺度海流流速的反演。     

海洋气候数据集生成与分析简介

科技部的"十三五"重点研发计划项目"全球气候数据集生成及气候变化关键过程和要素监测"中资助了"海洋气候数据集生成与分析"课题,针对全球气候变化研究对全球海洋环境数据的需求,该课题拟基于国内外多源卫星遥感数据和现场观测资料,发展与全球气候变化相关的海面能量平衡、海洋动力环境参数与过程、海洋水色和海冰等数据产品生成技术,构建全球海洋气候数据集产品生成系统,生成我国首套长时间序列、高精度、高时空一致性的全球海洋气候数据集,为全球气候变化研究与应对提供海洋数据支撑和服务,提升我国在全球气候变化关键过程和要素方面的监测能力。     

Satellite-observed trends in the Arctic sea ice concentration for the period 1979–2016

Arctic sea ice cover has decreased dramatically over the last three decades. This study quanti?es the sea ice concentration(SIC) trends in the Arctic Ocean over the period of 1979–2016 and analyzes their spatial and temporal variations. During each month the SIC trends are negative over the Arctic Ocean, wherein the largest(smallest) rate of decline found in September(March) is-0.48%/a(-0.10%/a).The summer(-0.42%/a) and autumn(-0.31%/a) seasons show faster decrease rates than those of winter(-0.12%/a) and spring(-0.20%/a) seasons. Regional variability is large in the annual SIC trend. The largest SIC trends are observed for the Kara(-0.60%/a) and Barents Seas(-0.54%/a), followed by the Chukchi Sea(-0.48%/a), East Siberian Sea(-0.43%/a), Laptev Sea(-0.38%/a), and Beaufort Sea(-0.36%/a). The annual SIC trend for the whole Arctic Ocean is-0.26%/a over the same period. Furthermore, the in?uences and feedbacks between the SIC and three climate indexes and three climatic parameters, including the Arctic Oscillation(AO), North Atlantic Oscillation(NAO), Dipole anomaly(DA), sea surface temperature(SST), surface air temperature(SAT), and surface wind(SW), are investigated. Statistically, sea ice provides memory for the Arctic climate system so that changes in SIC driven by the climate indices(AO, NAO and DA) can be felt during the ensuing seasons. Positive SST trends can cause greater SIC reductions, which is observed in the Greenland and Barents Seas during the autumn and winter. In contrast, the removal of sea ice(i.e., loss of the insulating layer) likely contributes to a colder sea surface(i.e., decreased SST), as is observed in northern Barents Sea. Decreasing SIC trends can lead to an in-phase enhancement of SAT, while SAT variations seem to have a lagged in?uence on SIC trends. SW plays an important role in the modulating SIC trends in two ways: by transporting moist and warm air that melts sea ice in peripheral seas(typically evident inthe Barents Sea) and by exporting sea ice out of the Arctic Ocean via passages into the Greenland and Barents Seas, including the Fram Strait, the passage between Svalbard and Franz Josef Land(S-FJL),and the passage between Franz Josef Land and Severnaya Zemlya(FJL-SZ).