淮南深部地球物理实验场重力噪声水平初步分析

利用淮南深部地球物理实验场地下848 m巷道内的Burris弹簧重力仪和地表LCR-ET20弹簧重力仪同期连续重力潮汐观测资料,对实验场地表和地下重力噪声水平进行了初步分析.分析结果表明在频率小于1.70 mHz(对应周期约为9.8 min)时,地下重力噪声水平都要比地表低;特别是在重力仪敏感的信号频段(周期大于3h的信号频段),地下848 m巷道内的重力噪声水平要比地表低约2个数量级,充分验证了实验场地下观测环境具有低重力噪声水平的超静特点.实验结果证明淮南深部地球物理实验场地下848 m巷道可为深地多物理场观测提供超静观测环境,为检测微弱地球物理场信号提供绝佳观测条件.     

CCSM4模式对东北气温和降水的模拟及预估

利用东北地区162个气象观测站逐月气温和降水资料对CCSM4模式的模拟性能进行了评价,并预估了2021—2050年东北地区的气候变化情景。结果表明:CCSM4模式长期历史气候模拟实验模拟的1961—2005年月平均气温、降水量值能较好地再现东北区域年平均气温、降水量的空间分布形态,但气温模拟值比观测偏低,91. 4%站点误差在1. 5℃以内;降水中心比观测略偏北,全区平均偏多35. 18 mm。2021—2050年东北区域年平均气温呈增温趋势,高纬度地区的增温幅度明显大于低纬度地区,与基准年相比,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏高6. 00℃、5. 86℃和6. 42℃。年降水量分布呈东南向西北递减的形态,降水大值中心出现在东南部吉林与辽宁交界处,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏多15. 2%、3. 1%和2. 0%。     

基于WACCM+DART的临近空间SABER和MLS臭氧观测同化试验研究

本研究在WACCM+DART（Whole Atmosphere Community Climate Model,Data Assimilation Research Test-Bed）临近空间资料同化预报系统中加入SABER（Sounding of the Atmosphere using Broadband Emission Radiometry）和MLS（Microwave Limb Sounder）臭氧观测同化接口,并以2016年2月一次平流层爆发性增温（SSW）过程为模拟个例进行了SABER和MLS臭氧观测同化试验,得出以下结论:同化SABER和MLS臭氧体积浓度观测得出的WACCM+DART臭氧分析场能够较真实反映SSW期间北极上空平流层臭氧廓线随时间的演变特征,且与ERA5（Fifth Generation of ECMWF Reanalyses）再分析资料描述的臭氧变化特征具有很好的一致性;基于SABER和MLS臭氧观测的WACCM臭氧6 h预报检验表明同化臭氧观测对臭氧分析和预报误差的改善效果主要体现在南半球高纬平流层和北半球中高纬平流层中上层-中间层底部;基于ERA5再分析资料的WACCM+DART分析场检验表明同化SABER和MLS臭氧体积浓度资料可在提高北半球高纬地区上平流层-中间层底部臭氧场分析质量的同时减小该地区上平流层-中间层底部温度场和中间层底部纬向风场的分析误差;基于MLS臭氧资料的臭氧中期预报检验表明相对控制试验同化SABER和MLS臭氧体积浓度资料能更好改善0~5 d下平流层和中间层底部臭氧的预报效果。     

2015年济南地区雾霾天气过程大气物理量特征初步分析

文中对比分析了2015年29个雾、霾及雾霾混合天气过程中,章丘探空站L波段探空雷达和山东省气象局院内德国14通道地基微波辐射计观测的温度资料。对观测数据实施了质量控制,检验了精度和可信度,统计分析了宏观物理参量特征和日变化规律。针对雾、霾及雾霾天气过程各选取了一个个例进行分析,分析了大气中PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃、CO含量的变化情况,分析了相对湿度、液态水路径和综合水汽含量等的变化情况。结果表明:两种观测数据一致性较好,拟合优度高于0.97;贴地逆温层存在一定的季节变化,悬垂逆温层存在一定的差异,逆温层的变化、污染参量变化与雾霾的形成有密切关系;不同天气背景对大气物理参量有较大的影响,PM₁₀、AQI（空气质量指数）和CO均在相同时间段出现峰值,有明显的起伏;CO峰值雾霾天气中尤为明显,由早到晚随时间峰值逐渐增大,雾天和霾天峰值较小,雾霾天气明显大于雾天或霾天。     

江苏省夏季浓雾的时空分布特征及气象影响因子分析

利用江苏省70个国家基本站逐10 min连续观测资料,对江苏省夏季浓雾的时空分布特征及影响因子进行分析研究。结果表明:(1)夏季浓雾易在气温小于29℃、风速低于3 m·s~(-1),且盛行偏东风的条件下形成;低温高湿的梅雨期是夏季浓雾在6月高发(42.4%)的可能原因。(2)夏季浓雾生消时间与秋、冬季显著不同,主要发生于00—06时,消散集中于05—08时,持续时间主要在6 h以内。(3)夏季浓雾以辐射雾为主,辐射雾、平流雾和锋面雾分别占58. 1%、35. 5%和6.4%。(4)夏季浓雾发生频次呈现从东北部沿海地区向西南部内陆地区递减的趋势,淮北地区夜间降温幅度高于苏南地区是出现这一现象的主要原因。(5)成雾前6～24 h出现的弱降水为近地层提供水汽,此后天气转晴,静稳的大气层结下有利于夏季浓雾的出现。     

青海驼路沟钴(金)矿床成矿物质来源的黄铁矿氦氩硫铅同位素示踪

为查明青海驼路沟新型独立钴(金)矿床的成因和成矿物质来源,文章对矿区发育的块状、条带状和浸染状黄铁矿矿石进行了黄铁矿流体包裹体氦氩同位素和黄铁矿硫、铅同位素测试。结果表明,不同类型矿石的成矿流体氦、氩同位素组成基本一致,3He/4He介于0.10~0.31Ra(平均0.21Ra),40Ar/36Ar比值为302~569(平均373),反映钴矿化流体主要来源于在赋矿岩系中深循环的大气降水;矿石黄铁矿硫同位素值分布集中且接近于零,δ34S变化于-4.5‰~+1.5‰,集中在-1.8‰~-0.2‰,显示深部来源;矿石铅以高放射性成因为特征(206Pb/204Pb>19.279、207Pb/204Pb>15.691、208Pb/204Pb>39.627),且自地层围岩→区域早古生代火山岩→矿石依次明显增大,可能指示高放射性成因矿石铅主要是由以深循环大气降水来源为主的热液不断从围岩地层中淋取而来。     

玛纳斯河山麓冲积扇演变遥感研究

基于地质过程,特别是沉积地质过程的理论和方法,通过对航空相片和遥感影像的解译,结合野外考察和地貌与沉积物分析,研究玛纳斯河山麓冲积扇的演变过程,并对其形成和演变原因进行探讨。晚第四纪以来,玛纳斯河山麓冲积扇从第二排山麓到下游冲积平原,可划分为四期规模较大和三期规模较小的冲积扇;玛纳斯河山麓冲积扇的形成演变受气候、构造或气候—构造耦合作用的共同影响,具有多成因性和多层次性。     

GIS支持下的澜沧江流域云南段土壤侵蚀空间分析

利用ArcView3.2和ARC/INF08.1软件,通过图层叠加、统计分析和缓冲区分析等,提取西南纵向岭谷区澜沧江流域云南段的不同类型和强度的土壤侵蚀与地形坡度、土地利用/土地覆盖现状、土壤类型和分布、大雨日数以及河流、道路两侧的缓冲区等的相应数据,计算出土壤侵蚀综合度。结果表明,研究区不同坡度等级中,15°²5°坡度上的土壤侵蚀最强,其次为8°¹5°坡地和4°⁸°坡地;>25°坡地上则较小;不同用地类型的土壤侵蚀程度不同,总体上,旱耕坡地的土壤侵蚀较草地严重,而草地又较林地严重;在各种土壤类型中,黄壤和石灰土的土壤侵蚀最为突出,其次为红壤、黄棕壤和南方水稻土等;河流两侧和道路两侧的土壤侵蚀都较整个流域要严重,而河流两侧又略重于道路两侧;当多年平均大雨日数小于20日时,土壤侵蚀程度基本上随大雨日数的增加而增加;当大雨日数大于20日时,土壤侵蚀程度反而较小,原因在于前期大雨冲刷侵蚀,带走了地表的疏松物质。研究结果可为有针对性地防治水土流失、减少河流泥沙和水库淤积提供依据。     

北京市城近郊区地下水的环境同位素研究

应用环境同位素方法,研究北京城近郊区地下水演化规律。沿北京市永定河冲洪积扇地下水流动方向取样15组(D、18O、T、14C及全分析),对所取水样进行D、18O、T、14C分析,并确定地下水同位素年龄。运用地下水14C和T含量在垂向和水平方向变化的结果,验证了地下水的流向并计算了地下水的流速变化范围为5·02~62·63m/a,从山前至平原浅层地下水径流速度逐渐变小,反映了地下水水平径流强度逐渐减弱,地下水交替逐渐变差;浅层孔隙水以垂向交替为主,深层孔隙水以水平径流为主。对地下水D、18O之间的关系进行分析,从而判断地下水的补给来源等。     

利用AMDAR数据分析厦门、泉州双雷达三维风场反演误差

利用2016年全年进出厦门机场和晋江机场航班的AMDAR(Aircraft Meteorological DAta Relay)数据对双雷达反演风场进行检验,分析了厦门、泉州双雷达风场反演的总体误差,研究结果表明:1)验证了双雷达连线附近区域反演风场的平均绝对误差较大,发现了与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域的反演结果的平均绝对误差明显大于误差的年平均值。2)对于反演风向而言,误差随着高度增加而减小。对于反演风速而言,高度在9 km以下的反演误差在5 m/s左右,而9 km以上的反演误差较小。3)剔除了双雷达连线附近区域(与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域)和反射率因子小于5 dBZ以及等于100 dBZ(剔除非气象回波)的反演结果后,双雷达反演风场误差较小,相对于AMDAR数据的风向年平均绝对误差为29.4°,风速年平均绝对误差为3.28 m/s,总体误差在可接受范围之内,反演结果接近"真值",该反演方法稳定可靠。