虎林市国土资源局--开展岗位大练兵

为扎实开展“完善体制、提高素质”活动,不断提高干部职工的综合素质,全面提升国土资源管理水平,虎林市国土资源局近期全面开展了岗位练兵活动。     

顾及区域相对高程的中国区域加权平均温度模型

针对区域相对高程对T_m模型影响研究领域的空缺,基于已有的对流层顶经验模型,讨论区域相对高程对T_m模型的影响,并在此基础上构建中国区域的h₀T_m回归模型,同时建立青藏高原地区的区域模型h₀T_m-Qz。模型检验结果表明：1）以ERA5格网数据为参考值,h₀T_m模型的RMS为2.43 K,相比于Bevis公式和GPT2w-1模型,精度分别提高了1.15 K(32%)和0.63 K(21%);2）以探空数据为参考值,h₀T_m模型的RMS为2.48 K,相比于Bevis公式和GPT2w-1模型精度分别提高了1.19 K(32%)和2.06 K(45%),h₀T_m模型在中国区域表现出较低的误差和良好的稳定性,尤其是在中国西部地区表现出更为显著的优势;3）顾及区域相对高程的青藏高原区域模型h₀T_m-Qz相较于该地区的单因子（T_s）区域模型T_sT_m-Qz和Bevis公式,精度分别提高了0.54 K(19%)和2.50 K(51%)。     

我国煤炭资源总量达5.9万亿吨预测资源量3.88万亿吨

<正>国土资源部重大项目《全国煤炭资源潜力评价》日前通过评审,重新厘定我国煤炭资源总量5.9万亿吨,圈定预测区2,880个,面积近45万平方千米,预测资源量3.88万亿吨。由中国煤炭地质总局负责,中国煤炭地质总局第一勘探局、中国矿业大学(北京)、中国煤炭地质总局航测遥感局承担的"全国煤炭资源潜力评价"项目成果,以平均分95分的优异成绩通过中国地质调查局评审。该项目是国土资源部《全国矿产资源潜力评价》计划项目     

暖雨晴风泽沃土——省国土资源厅驻农垦总局国土资源局建三江分局开展“转提树”活动纪实

农垦建三江管局地处三江平原腹地,面积1．24万平方公里,其中耕地1100万亩,是全国耕地集中连片规模最大、粮食商品率最高的地区,被誉为“绿色米都”、中华“大粮仓”。     

根植沃土绽芳菲——记省直机关“五一巾帼奖”获得者曹志新

“这份荣誉是在局党组的正确领导下,全体垦区国土人共同努力取得的,我仅仅是其中的一份子……”     

节约集约利用土地 转变土地利用方式 省厅开展第24个全国“土地日”宣传周活动

6月25日是第24个全国“土地日”,围绕“节约集约利用土地转变土地利用方式”的宣传主题,省国土资源厅开展了丰富多彩的宣传周活动,努力在全社会营造珍惜土地资源、节约集约用地的浓厚氛围。     

胸怀大局守沃土——省厅驻厅垦红兴隆国土资源分局开展全国“土地日”宣传活动掠影

为切实做好全国“土地日”宣传月活动,在全社会营造节约集约利用土地的浓厚氛围,省厅驻农垦红兴隆国土资源分局因地制宜开展了一系列宣传活动,取得了良好成效。     

自动气象站Z文件的异常处理及台站级质量控制

正点地面气象要素数据文件即ZIIiiiMM.YYY文件（简称Z文件）,是自动气象站采集数据文件的重要部分,在日常地面气象测报业务工作中,常常出现因设备软硬件故障或误操作等原因,造成数据资料的全部或部分丢失或出现数据异常等情况,给原始气象资料的积累造成难以挽回的损失。该文分析了z文件出现异常的原因和处理方法,并对台站级质量控制进行了探讨,以确保原始数据资料的完整和准确,满足现代气象业务需求。     

基于机器学习的复杂地形下短期数值天气预报误差分析与订正

初步研发了一套基于机器学习方法XGBoost且考虑地形特征影响的数值预报多模式集成技术,并与传统的等权重平均和线性回归方法的集成效果进行了对比分析。利用北京地区快速更新循环数值预报系统每天8次循环预报给出的近地面2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速、10 m风向数据产品,分别基于机器学习方法XGBoost、等权重平均方法、线性回归方法构建了3种体现地形因子影响的多模式预报时间滞后集成模型。试验对比分析了暖季、冷季每日不同时刻的模式预报集成订正效果。结果表明:分季节试验中,基于XGBoost模型对2 m温度、10 m风速的集成预报结果相对原始最优预报结果误差明显优于其他两种传统方法。XGBoost对2 m温度集成的误差可降低11.02%—18.09%,10 m风速集成误差可降低31.23%—33.22%,10 m风向集成误差可降低4.1%—8.23%。2 m相对湿度的集成预报误差与传统方法接近。基于XGBoost的多模式集成预报模型可以充分“挖掘”不同模式或不同时刻快速更新循环预报优点,有效降低模式的系统性误差,提供准确性更高的多模式集成确定性预报产品。      

一次玉林地区漏报的强双雨带影响的过程分析

暖区暴雨一直是业务预报难点,而双雨带中的暖区暴雨预报更是难以把握。2016年4月19日20时至20日20时出现了一次很强的双雨带过程,业务值班漏报了其对玉林地区的影响(漏报玉林南雨带的暴雨、大暴雨量级)。通过对数值预报产品、NCEP 1°X 1°全球客观分析资料、常规气象资料、雷达资料等进行剖析,找出漏报的原因,结果如下:预报的500 hPa槽距本地较远、925 hPa辐合线不明显、雨量偏小,导致漏报玉林南雨带的暴雨、大暴雨量级;忽略了与冷温槽相配合的冷平流使高空槽加深的作用;上下游台站都误认为冷空气已入海,忽略了高压脊后部地面回流形势对玉林的影响;没有仔细分析暴雨前CAPE值,忽略了玉林周围已具备"上干下湿"的有利降水条件,易触发暴雨;边界层能量锋的锋生利于对流不稳定气团的抬升;低空急流为南雨带提供了源源不断的水汽输送,水汽通量大值区和水汽辐合区都集中在玉林,水汽补给充足,导致玉林普降暴雨。