Scaling effects on modeled surface energy-balance components using the NOAH-OSU land surface model

As surface exchange processes are highly non-linear and heterogeneous in space and time, it is important to know the appropriate scale for the reasonable prediction of these exchange processes. For example, the explicit representation of surface variability has been vital in predicting mesoscale weather events such as late-afternoon thunderstorms initiated by latent heat exchanges in mid-latitude regions of the continental United States. This study was undertaken to examine the effects of different spatial scales of input data on modeled fluxes, so as to better understand the resolution needed for accurate modeling. A statistical procedure was followed to select two cells from the Southern Great Plains 1997 hydrology experiment region, each 20 km×20 km, representing the most homogeneous and the most heterogeneous surface conditions (based on soil and vegetation) within the study region. The NOAH-OSU (Oregon State University) Land Surface Model (LSM) was employed to estimate surface energy fluxes. Three scales of study (200 m, 2 and 20 km) were considered in order to investigate the impacts of the aggregation of input data, especially soil and vegetation inputs, on the model output. Model results of net radiation and latent, sensible and ground heat fluxes were compared for the three scales. For the heterogeneous area, the model output at the 20-km resolution showed some differences when compared with the 200-m and 2-km resolutions. This was more pronounced in latent heat (12% decrease), sensible heat (22% increase), and ground heat flux (44% increase) estimation than in net radiation. The scaling effects were much less for the relatively homogeneous land area with 5% increase in sensible heat and 4% decrease in ground heat flux estimation. All of the model outputs for the 2- and 20-km resolutions were in close agreement. The results suggested that, for this study region, soils and vegetation input resolution of about 2 km should be chosen for realistic modeling of surface exchange processes. This resolution was sufficient to capture the effects of sub-grid scale heterogeneity, while avoiding the data and computational difficulties associated with higher spatial resolutions.     

冠县引黄井渠结合灌区机井建设浅议

针对目前冠县引黄井渠结合灌区机井建设发展中主要存在机井发展不平衡、机井退化、老化、成井质量差等问题，因地制宜，提出了今后灌区发展机井建设的具体措施。     

基于RDBMS的海量数字高程模型系统

介绍了用于海量数字高程模型数据的管理、应用分析以及可视化的系统GeoDEMDB，采用部件对象模型技术，实现了数据管理、空间分析和大范围三维场景漫游的集成，并提供了灵活的选择性。     

基于RBF神经网络的遥感影像分类算法研究

提出了运用径向基函数神经网络和K均值法进行遥感影像分类的算法，以实际的遥感影像分类为例，通过与传统的最小距离法进行比较，对RBF神经网络分类器的优点进行了归纳，并就算法实施中的一些问题进行了探讨。分析结果表明，RBF神经网络是一种有效的图像分类器。     

岩质边坡稳定性分析的探讨

通过最大剪应力等值线来确定边坡的滑动面,并与其结构面抗剪强度相比较,给出了确定边坡的稳定系数的方法。     

气象卫星观测资料的分析在城市区域气象环境研究中的应用

目前 ,我国气象部门相当普遍地拥有气象卫星观测资料 ,但是 ,这些资料如何在城市气象服务以及为城市建设规划等方面的决策研究中发挥作用 ,急待进一步研究并开展工作。本文试图通过合理的反演处理 ,给出卫星观测对地面温度的测量结果 ,由此可比较细致地分析了解地面热状况及其与土地利用类型 ,地面覆盖性质等的关系。本文利用有限的 NOAA- AVHRR气象卫星遥感资料 ,采用修正的 Ulivieri分裂窗方法反演出同期的地表温度场 ,通过对北京地区的卫星观测资料进行算例分析 ,揭示出一个 2 0 0 km× 2 0 0 km范围内的地面温度分布特征。反演结果可以明显地揭示出城市热岛现象的变化规律 ,并且能较为清楚地反映出相对的高温区和低温区     

SARS疫情控制的模拟分析

应用系统动力学模型，定量地分析“早发现、早隔离、早治疗”措施，对于控制SARS疾病扩散与传播的重要性。结果表明，“得病后入院时间”与“隔离措施强度”对于SARS疫情态势发展，具有很大的敏感性与相关性，其中得病后的患者几时去医院治疗，对于疫情的控制具有更重要的意义。同时应用动力学模型，对北京的SARS疫情进行分时间段的模拟与SARS实施控制因素影响分析，结果表明，2003—04—20以后一段时间内实行的各种控制措施，以及5月1日—5月5日的长假对于北京SARS疫情的控制是非常有效的；而4月27日左右北京市社     

地震动输入能量衰减规律的研究

对所收集到的266条强震记录，将其按场地条件分类，计算了不同场地条件、不同延性系数下的“绝对”和“相对”输入能量反应谱，然后利用两步回归法，得出了不同场地条件下地震动“绝对”和“相对”两种输入能量的衰减规律，分析了场地条件、延性系数、震级及距离等参数对地震动能量谱的影响，并对两种输入能量衰减规律进行了比较。     

固体粒子的稳泡机理

固体粒子是良好的稳泡剂，其稳泡作用实质是在气－水界面产生吸附，形成固态膜，固态膜致密性强，机械强度高，表面粘度大。固体粒子的润湿性能，粒子大小及形状对固态膜的牢固程度有很大影响。     

新疆对中亚五国的外贸结构,问题及对策

本文在分析新疆对中亚五国的外贸结构基础上，阐述了目前在与中亚五国的贸易中存在的一些问题，提出相应的对策建议，以推动新疆与中亚五国外贸发展的良性循环。