Effect of snow cover on pan-Arctic permafrost thermal regimes

This study quantitatively evaluated how insulation by snow depth (SND) affected the soil thermal regime and permafrost degradation in the pan-Arctic area, and more generally defined the characteristics of soil temperature (T_SOIL) and SND from 1901 to 2009. This was achieved through experiments performed with the land surface model CHANGE to assess sensitivity to winter precipitation as well as air temperature. Simulated T_SOIL, active layer thickness (ALT), SND, and snow density were generally comparable with in situ or satellite observations at large scales and over long periods. Northernmost regions had snow that remained relatively stable and in a thicker state during the past four decades, generating greater increases in T_SOIL. Changes in snow cover have led to changes in the thermal state of the underlying soil, which is strongly dependent on both the magnitude and the timing of changes in snowfall. Simulations of the period 2001–2009 revealed significant differences in the extent of near-surface permafrost, reflecting differences in the model’s treatment of meteorology and the soil bottom boundary. Permafrost loss was greater when SND increased in autumn rather than in winter, due to insulation of the soil resulting from early cooling. Simulations revealed that T_SOIL tended to increase over most of the pan-Arctic from 1901 to 2009, and that this increase was significant in northern regions, especially in northeastern Siberia where SND is responsible for 50 % or more of the changes in T_SOIL at a depth of 3.6 m. In the same region, ALT also increased at a rate of approximately 2.3 cm per decade. The most sensitive response of ALT to changes in SND appeared in the southern boundary regions of permafrost, in contrast to permafrost temperatures within the 60°N–80°N region, which were more sensitive to changes in snow cover. Finally, our model suggests that snow cover contributes to the warming of permafrost in northern regions and could play a more important role under conditions of future Arctic warming.     

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。     

华蓥山地区4口井水位潮汐动态特征研究

本文选择沿华蓥山断裂带分布的荣昌等4口观测井,利用Baytap-G潮汐分析方法,计算各井水位和气压及理论固体潮的潮汐振幅谱,比较其潮汐频谱差异,通过对主要潮汐分波振幅的回归计算定量分析各井水位受气压潮和固体潮影响的大小。基于对井水位正常动态的认识,选择各井水位潮汐的主要分波,对井水位长时序数据进行分析计算,提取水位潮汐响应特征参数(振幅比和相位差),进而探讨特征参数动态变化特征。最后对井水位受气压潮和固体潮影响的差异原因进行了初步探讨。结果表明,荣昌井水位主要受气压作用的影响,北碚、大足、南溪三口井水位受固体潮-气压潮综合作用的影响,而荣昌井水位只受气压潮影响可能与该井所处含水层裂隙发育且该井未下设止水套管有关;荣昌井P_1S_1K_1波和南溪井M_2波振幅比和相位差在几次大震后没有明显变化,说明地震波没有使井孔与含水层之间的水流交换发生显著变化,而北碚井和大足井M_2波振幅比和相位差分别在汶川和芦山地震时发生变化,反映了地震波的疏通影响。     

随机森林机器算法在江苏省小麦赤霉病病穗率预测中的应用

基于2002—2018年江苏省13个市的小麦赤霉病病穗率资料与生育期观测资料、相应时段内的逐日气象数据,应用随机森林机器学习算法,分生育期、分区域定量评估影响病穗率的主要气象因子特征变量和贡献率,按不同起报时间建立预测模型并进行验证。结果表明,各生育期重要特征变量贡献率的排序为:抽穗扬花期>拔节期>越冬期。抽穗扬花期湿度、连续≥3 d的雨日和日照对赤霉病起主导作用,拔节期日照、降雨量、湿度和雨日与越冬期气温和降雪对赤霉病均具有前期影响,甄别出的重要特征变量排序结果符合赤霉病菌发育、释放、侵染和流行规律;基于随机森林算法建立的病穗率预测模型的精度与重要特征变量个数、赤霉病发生区域、M_try参数设定、生育期有关;最早可在3月初进行预测,预测时效近3个月,起报时间越接近乳熟期,输入的重要特征变量越多,则病穗率预测准确率越高,病穗率模拟值与实测值的波动趋势完全一致,对赤霉病"中等"和"偏重"等级模拟效果好,表明随机森林算法在赤霉病预测中有较高的可靠性和业务应用潜力。     

东北冷涡活动的季节内振荡特征及其影响

东北冷涡是造成我国东北地区低温冷害、持续性阴雨和突发性强对流的重要天气系统.利用1979～2009年NCEP/NCAR逐日再分析资料和中国气象科学研究院提供的中国区域高分辨率格点降水资料,定义了一个客观描述东北冷涡活动的指数(NECVI),并基于该指数分析了东北冷涡活动的低频特征及其与相关环流和降水的关系.结果表明,东北冷涡活动具有显著的10～30天振荡周期.与东北冷涡活动相关的大气环流的10～30天振荡和我国东部夏季降水异常具有明显的锁相关系,对雨带的位置起着重要的调制作用,在东北冷涡及其相关低频环流由西北向东南的移动过程中,我国东部也经历一次由北至南的降水过程.本文还进一步讨论了东北冷涡的     

云南地区背景噪声层析成像

选取云南省区域台网46个地震台从2007年11月—2009年10月的宽频带噪声数据, 通过互相关方法获得经验格林函数, 采用自适应时频分析方法获取相速度频散曲线, 并且反演得到8—40 s的相速度分布图. 研究结果表明： 云南地区短周期相速度低速异常与地表断裂带分布和沉积层厚度密切相关; 在短周期相速度分布图上, 红河断裂南北段呈现差异, 表明红河断裂南北段周边介质存在物性差异, 这可能是造成地震活动南北差异的主要原因; 长周期相速度分布图显示, 红河断裂和小江断裂带存在低速异常, 可能是切穿地壳的超壳断裂, 该低速异常可能与深部热作用有关; 红河断裂和小江断裂带交汇地区存在高速异常, 该高速异常体对川滇块体深部介质向南运动可能起到了阻挡的作用. 本文结果为下一步反演云南地区的三维剪切波速度结构奠定了基础.     

论虚拟地理环境对地理知识的表达与共享

地理知识是通过对地理科学领域独特的背景、过程和结果进行解释而得到的知识。如何有效表达和共享地理知识是地理学研究和应用中的重要问题。本文首先将地理知识划分为3个层次,事实型知识、规则及控制型知识和决策型知识,分析了不同阶段地理语言对地理知识表达与共享的支持能力。对比地图和GIS语言,发现新一代地理语言—虚拟地理环境VGEs(Virtual Geographic Environments)能够较为全面地支持3个层次的地理知识。针对VGEs,从多个角度分析了其服务于地理知识表达与共享的能力,包括虚实结合理论、地理模型库及管理系统、动态可视化表达和异地协同工作环境。结合面向珠江三角洲地区空气质量研究问题的虚拟地理环境平台,对上述各方面进行了阐述。最后从地理知识生成、管理与应用角度对未来研究提出展望。     

气候变化对长江上游径流影响预估

利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中5个气候模式在3种典型浓度路径(RCPs)下的预估结果驱动SWAT水文模型,预估了21世纪气候变化对长江上游年径流量、季节分配以及极端径流的影响。结果表明：预估的长江上游平均气温呈显著上升趋势,21世纪末较当前(1986—2005年)升高1.5~5.5℃,降水总体呈增加趋势,在21世纪30年代后高于当前气候平均值,21世纪末相对于当前增加5%~15%。流域内气候变化存在明显空间差异,金沙江和岷沱江流域气温升高和降水增加幅度均大于流域平均值。预估的长江上游年径流量及各月平均径流均有增加趋势,在21世纪30年代后高于当前多年平均值,21世纪中期增加4%~8%,21世纪末增加10%~15%。预估的径流年内分布的均匀性有所增加,但年际变化明显增大,极端旱涝事件的频率和强度明显增加。预估的各子流域径流变化对气候变化的响应也存在差异,金沙江和岷沱江流域年径流量、年际变化和年内分布变化小,对气候变化的响应表现为低敏感;嘉陵江流域、乌江流域和长江上游干流径流增加幅度大,同时极端丰枯出现的频率和程度增加显著,是气候变化响应的敏感区域。     

江西九江城门山铜矿汞气测量找矿方法

在城门山铜矿系统开展了土壤壤中汞、热释汞、全汞的测量。结果表明,花岗闪长斑岩和破碎带上覆的土壤中具有明显的壤中汞气、热释汞的富集,土壤中汞气的主要源是深部的硫化物矿体。汞异常能够准确地反映出下伏矿体的赋存部位。土壤全汞因为本底汞的影响不能很好地反映矿化信息,利用土壤全量汞与热释汞含量的比值来抑制本底汞,突显热释汞,能更清晰地显示深部的矿化信息,是示踪深部矿化信息的有用的地球化学指标。     

基于探地雷达的土体构型无损探测方法研究

土体构型对土壤水分、溶质运移过程和作物成长等有显著影响,常规测量采用人工挖土壤剖面取样、实验室化验分析等方法,其周期长效率低。针对以上问题,以探地雷达波形及其图像为研究对象,从检测土体构型的属性(层次、层厚、土质)入手,提出了一种使用探地雷达快速测量土壤土体构型的无损探测方法。基于探地雷达波形图像的纵向梯度信息能够反应土壤分层,采用包络检波法从探地雷达回波中提取包络信号,利用Hilbert分析其瞬时相位来确定分层位置;鉴于土壤介电常数与雷达回波振幅的关系,采用探地雷达回波振幅反演各层介电常数,由介电常数推算雷达波在土壤中的传播速度,以此得到土壤剖面各层厚度;根据探地雷达波形图的图像噪声与土壤砂壤比之间存在定量关系,提出采用主成分分析方法对每一层土质的图像进行噪声估计求得各层土壤的含砂量,结合支持向量机进而辨识各层土壤土质。建立涵盖地域信息、土壤指标、探测信息、图像多特征融合信息的土体构型知识库,并编制快速识别土壤土体构型的信息系统,在内蒙古自治区呼和浩特市周边2个试验基地、6个采样点、4类土壤土体构型使用该方法进行野外探测验证。研究表明:在上述地区地表以下1 m范围内的土体构型识别正确...