BP神经网络模型在重庆伏旱预测中的应用研究

采用气象要素定义伏旱指数，利用小波分析等方法分析重庆地区伏旱变化特征，最后采用BP神经网络模型对伏旱进行预测试验，结果表明，重庆伏旱变化具有明显的阶段性特征，而基于BP神经网络模型的伏旱预测模型预测效果良好，可以应用于实际预测。     

月降水量的神经网络混合预报模型研究

以均生函数表征预报量自身周期变化，结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子，采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验，结果表明，这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型，具有更好的物理基础和预报能力。     

青藏高原Pn波研究进展及问题

简要总结了青藏高原地区Pn波速度结构、各向异性研究进展；介绍了Pn波速度结构、各向异性等在岩石圈结构、构造背景反映等方面的应用研究进展。分析了目前青藏高原Pn波研究中存在的一些问题。     

甘肃酒泉荒漠戈壁灌木群落优势物种生态位特征

了解物种利用资源和占据生态空间的能力,对维持完善和科学保育荒漠戈壁植物群落的多样性具有重要意义。在综合反映各生态因子作用的群落类型和海拔梯度组合而成的两条资源轴上,测度分析了甘肃酒泉荒漠戈壁灌木群落主要优势种的生态位特征。结果表明：(1)在群落类型和海拔梯度两条资源轴上,红砂（Reaumuria songarica）、泡泡刺（Nitraria sphaerocarpa）和合头草（Sympegma regelii）的重要值和生态位宽度均较大,说明这些物种适应能力强,能够较好地利用环境资源,分布范围大,作为荒漠戈壁灌木群落中的广域种具有重要的生态地位和作用。(2)荒漠戈壁优势物种间的生态位重叠值多数较小,在群落类型和海拔梯度资源轴上生态位重叠值小于0.5的分别占总种对的62.63%和77.89%。生态位宽度大的物种之间一般生态位重叠值较高,物种利用资源能力强且存在竞争关系;然而,生态位宽度较小的物种与其他物种之间的生态位重叠程度较低,不同物种在环境资源的需求上产生互补,可以和谐共存;生态位宽度小的物种之间生态位重叠值仍较高,物种分布呈斑块现象;因此,生态位重叠与生态位宽度之间无显著相关性。(3)荒漠戈壁优势物种间总体表现为不显著的正关联,表明该植被群落结构及其物种之间处于稳定共存的状态。     

荒漠生态质量科学框架:概念、指标、监测及评估（英文）

荒漠生态系统是地球上最大的陆地生态系统,全球四分之一的人口生活在这一区域。清晰地定义荒漠生态系统生态质量,制定反映生态质量优劣的关键监测指标,集成"星–空–地"一体化监测技术、构建综合评价模型可为干旱区生态质量监测、促进区域可持续发展提供技术支撑。荒漠生态质量是指一定时空范围内荒漠生态系统要素、结构和功能的综合特征。该研究通过集成卫星、无人机和地面传感器网络的"星–空–地"一体化监测技术,在区域和站点两个尺度上对荒漠生态系统的生态要素、生物多样性和生态功能进行连续监测,通过标准化生态质量指标数值、厘定其阈值范围,构造判断矩阵建立生态质量综合评价模型,评价荒漠生态系统质量状况。本论文阐明了构建荒漠生态质量动态综合监测技术规范与评价方法的概念框架,为实现我国荒漠生态系统生态质量综合监测、科学诊断和定量评估提供理论基础。     

均生函数的改进模型在重庆地区主汛期降水预测中的应用试验

本文应用均生函数模型及其改进模型对重庆地区主汛期（6－8月）降水进行预测试验，结果表明：针对均生函数固有的缺点提出的改进方案所建立的数学预报模型具有更好的预测效果，是一种具有较高使用价值的长期预报方法。     

重庆市夏季气温及降水变化的小波分析

利用重庆市长年代气温及降水观测资料,用MHF(墨西哥帽函数)小波方法分析重庆市夏季气温及降水的时间——频率的多层次时间尺度变化特征。结果表明,重庆市夏季气温及降水变化具有明显的阶段性,且降水变化较气温更复杂;重庆市夏季平均气温变化以3年周期振动最强。而降水变化则以10年周期振动最强。     

西南地区东部夏季典型旱涝年的OLR特征

利用1959—2006年西南地区东部20个测站的逐日降水量资料和1979—2006年全球OLR（Outgoing Longwave Radiation）逐日格点资料, 分析了西南地区东部夏季典型旱涝年OLR的异常特征。结果表明： 按照区域降水指数可确定3个典型干旱年（2006, 1994和1997年）和3个典型洪涝年（1998, 1980和1993年）, 而1998年和2006年分别是1959年以来西南地区东部降水偏多和偏少最明显的年份。西南地区东部典型旱涝年夏季OLR分布有明显的差异, 洪涝（干旱）年, 从青藏高原东部一直到江淮地区OLR值偏低（高）, 同时孟加拉湾南部及赤道东印度洋地区OLR值也偏低（高）, 而菲律宾及其附近地区OLR值偏高（低）。从3个关键区平均的逐日变化来看, 赤道东印度洋地区对流活动典型涝年强于典型旱年, 菲律宾及其附近地区对流活动则是旱年强于涝年, 青藏高原东部至江淮流域地区（包括西南地区东部）极端涝年盛行上升运动。涝年热带地区的ITCZ以向西移动的特征为主, 而旱年热带地区的ITCZ夏季前期则以向东移动的特征为主。典型涝年孟加拉湾南部及赤道东印度洋地区的对流北传的特征较明显, 6月中旬以后大部分时间可以传到30°N以北, 典型旱年孟加拉湾南部及赤道东印度洋地区的对流主要呈现南北振荡、 偶有中断的活动特征, 很少时间能达到30°N。低纬热带地区关键区域OLR 5～9月一般都具有准40天左右的显著低频变化周期, 而准12～15天的准双周变化周期在部分时段也显著。典型涝年夏季OLR 40天左右低频对流经向和纬向传播在西南地区东部区域得到加强, 低频对流偏强, 引起降水偏多, 而典型旱年夏季则相反, OLR 40天左右低频对流经向和纬向传播在该区域得到削弱, 低频对流偏弱, 引起降水偏少。     

CHARACTERISTICS OF MEI-YU PRECIPITATION AND SVD ANALYSIS OF PRECIPITATION OVER THE YANGTZE-HUAIHE RIVERS VALLEYS AND THE SEA SURFACE TEMPERATURE IN THE NORTHERN PACIFIC OCEAN

Based on the precipitation data of Meiyu at 37 stations in the valleys of Yangtze and Huaihe Rivers from 1954 to 2001, the temporal-spatial characteristics of Meiyu precipitation and their relationships with the sea surface temperature in northern Pacific are investigated using such methods as harmonic analysis, empirical orthogonal function (EOF), composite analysis and singular value decomposition (SVD). The results show that the temporal evolution and spatial distribution of Meiyu precipitation are not homogeneous in the Yangtze-Huaihe Rivers basins but with prominent inter-annual and inter-decadal variabilities. The key region between the anomalies of Meiyu precipitation and the monthly sea surface temperature anomalies (SSTA) lies in the west wind drift of North Pacific, which influences the precipitation anomaly of Meiyu precipitation over a key period of time from January to March in the same year. When the SST in the North Pacific west wind drift is warmer (colder) than average during these months, Meiyu precipitation anomalously increases (decreases) in the concurrent year. Results of SVD are consistent with those of composite analysis which pass the significance test of Monte-Carlo at 0.05.     

西南地区东部夏季旱涝转换期的确定及其特征分析

提出一种区域旱涝转换期定义方法,并对西南地区东部1961-1995年旱涝转换期进行了划定,结果表明:本文对西南地区东部旱涝转换期定义方法是可行的;在西南地区东部,转换日期最早出现于6月第6候,最晚出现于7月第6候,主要集中于6月第6候、7月第1、2、4候;旱涝转换具有东多西少、南早北迟的特点,部分年份各地旱涝转换日期并不一致.