基于太平洋海温的冬小麦春季湿渍害预测模型

为了进一步开展冬小麦春季湿渍害的预测预报业务工作,利用江苏省1969-2008 年60 个气象站常规观测资料和冬小麦产量资料,根据场相关分析原理,将江苏省春季湿渍害3 个风险区的湿渍害指数与太平洋海温资料进行相关普查,结果表明:3 个风险区的小麦春季湿渍害指数和西太平洋海温均存在高相关区,主要位于Nino 区和西太平洋北部海区,其相关程度随时间具有一定的变化趋势;挑选出与湿渍害指数相关的强信号海区作为预报因子,通过最优化相关处理提高预报因子相关性;经稳定性和独立性检验,创建了对应3 个风险区的冬小麦湿渍害指数预测模型,所有模型均通过0.01 显著性水平检验,拟合及试报结果理想,表明预测模型具有一定应用价值。     

第二代小波在GPS双差观测值消噪中的应用

讨论第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到GPS数据处理中.实验证明,第二代小波变换对GPS信号去除高频噪声具有一定的效果.     

气枪震源弱信号提取的可靠性初步分析

基于数据合成仿真、气枪震源激发信号的实际处理,由叠加信噪比、波形相关系数及相位偏移等3个定量指标,系统评价线性、相位加权和S变换等3种叠加方法提取强背景噪声下弱信号的实际性能,并定量估计叠加结果的可靠性。通过对以上3种方法叠加结果的综合探讨,初步对比分析后认为,线性叠加虽然信噪比较低,但波形畸变最小;相位加权叠加信噪比较高,相位偏移小,但波形质量与线性叠加的结果相比偏离较大;S变换叠加可获得相对较高的信噪比,波形幅度损失小,但存在一定的相位偏移现象。因此建议,当波形质量和时间精度均要求较高时宜用线性叠加。但气枪震源激发有限时选择叠加方法应有所偏重,若要求波形高保真,宜选择S变换叠加;若要求时间高精度,可选择相位加权叠加方法,以合理实现弱信号的有效提取。     

三江源地区降雪量演变特征及其对径流的影响

利用1961-2019年三江源地区19个气象台站逐日气温、降水量等气象观测数据,分析了三江源地区降雪量、降雪日数和雪雨比的时空演变特征及其对径流量的影响。结果表明：（1）1961-2019年三江源地区平均降雪量为146.5 mm,降雪量以14.8 mm·（10a）^-1的速率在减少,1985-1999年为降雪量偏多期,2000年以来为降雪量偏少期;（2）三江源地区年平均雪雨比以4.0%·（10a）-1的速率在减少,长江源区西部及黄河源区西部是雪雨比减少最为明显的区域,其余地区减少速率相对缓慢;（3）三江源地区年平均降雪日数为91天,曲麻莱、五道梁、沱沱河一带以及黄河源区中西部是降雪日数的大值区,降雪日数以14 d·（10a）^-1的速率在减少,黄河源区西部是降雪日数减少最为明显的区域;（4）三江源地区各月降雪量及降雪日数均呈双峰型分布,降雪量和降雪日数最多出现在5月,小雪易出现在3月或4月,中雪和大雪以上量级在秋末、春季出现的概率最高;（5）随着海拔的抬升,降雪量和降雪日数增加,随经度的增加而减少;冷季降雪量多的年份,径流量也随之增大,且径流量相...     

小波阈值消噪方法分析及应用

详细介绍了小波阈值消噪中阈值函数的选取和阈值的具体估计方法,并对阈值函数的选取进行了比较分析,以四川二滩大坝变形监测数据消噪前后的信噪比和均方根误差两个指标,对各种阈值方法进行了对比分析。理论分析、应用实例的结果表明,几乎硬阈值方法比Garrote阈值方法能更好地恢复被噪声湮没的局部变形信息。     

面向多层次公众认知需求的土地利用规划信息重构模型

针对规划公示信息的多层次公众认知需求,利用本体思想解析土地利用规划信息,构建有向图为框架的信息重构模型;设计模型要素的关系数据结构,实现基于图遍历的信息检索与语义表达算法。以海南省昌江黎族自治县土地利用总体规划成果(2006～2020年)为实例,验证了模型的有效性。     

中国大陆现代构造应力场与强震活动

依据应力性状和力源特征,中国大陆现代构造应力场可划分为四级应力区.它们分别是2个一级应力区、4个二级应力区、5个三级应力区和26个四级应力区.通过分析中国大陆现代构造应力分区与强震活动之问的关系,初步获得以下结论:①构造应力作用强烈和复杂的地区是强震频发的地区;②应力区边界是强震集中发生的地带;③应力方向、应力结构类型...     

辽宁省“十五”数字化地磁数据分析系统

依据台站“十五”数字化地磁工作需求,结合地磁学科组运行管理的相关技术要求,研发辽宁省“十五”数字化地磁数据分析系统.该软件采用IDL作为开发语言,Oracle 10g数据库管理数据,主要包含用户管理模块、日志管理模块和数据管理模块3部分,具备数据实时处理、快速成像、操作简便、安全稳定等特点,可以有效解决目前台站地磁数据...     

“Dead Zone” dynamics in Lake Erie: the importance of weather and sampling intensity for calculated hypolimnetic oxygen depletion rates

Calculated hypolimnetic oxygen depletion (HOD) rates depend not only on environmental factors but also logistical ones. In particular, lack of understanding of the effects of weather in addition to how sampling effort determines calculated HOD rates complicates ecological understanding and environmental management of lake ecosystems. To better determine the roles of weather and sampling effort, we combined (1) weekly measurements of temperature and dissolved oxygen (DO) concentrations from seven stations in the Sandusky subbasin of Lake Erie’s central basin during 2005, (2) contemporaneous measures of storm activity and tributary discharge, and (3) a two-dimensional coupled hydrodynamic, chemical, and biological model of Lake Erie to investigate (1) how increased storm activity and tributary discharge affected short- (daily) and long-term (seasonal) dynamics of hypolimnetic hypoxia, and (2) how spatial (number of sites sampled) and temporal (sampling frequency) sampling effort affected calculated HOD rates. Our model closely replicated field-observed DO dynamics. When comparing baseline modeled dynamics to those in a second simulation with twice the number of days with high winds, however, we found that with more storm activity (1) periods of entrainment became more frequent, (2) the hypolimnion was warmer, (3) thermal stratification occurred 1 month later, whereas autumnal turnover occurred at least 1 week earlier shortening the duration of stratification by 1–2 months, and (4) HOD rates increased 12%. Further, spatial and temporal sampling intensity also affected calculated HOD rates. Consequently, adequately quantifying actual HOD rates requires sufficient sampling effort and the particular role of weather should be assessed with rigorous field and simulation studies, especially if HOD rates are used to indicate management success.