1117号强台风“纳沙”引发海南岛特大暴雨过程分析

利于MICAPS资料、NCEP资料和多普勒天气雷达资料分析了1117号强台风“纳沙”造成海南岛特大暴雨过程分析。结果表明,强盛的西南季风为其提高了充足的水汽和能量;双重“列车效应”是造成海南岛特大暴雨的主要原因．暖平流上叠加辐合风场有利于强降水的形成和维持,“逆风区”与强降水中心一致;地形对降水起到明显的增幅作用。     

不同垂直分辨率对台风数值模拟影响的敏感性试验

利用新一代数值预报模式ARW(Advance Research WRF),模拟试验了在不同垂直分辨率条件下模式对"罗莎"台风的预报性能。试验结果表明,数值模式的垂直分辨率变化对台风路径预报效果的影响不大,但对台风强度和结构的预报效果有明显影响。但是,对于一定的水平分辨率而言,有一个与之匹配的垂直分辨率,垂直分辨率低于或者高于这个相匹配的阈值,模式的预报性能都会下降。     

印度洋海温异常对印度季风、高原夏季降水的影响

利用经验正交函数(EOF)对印度洋海表面温度距平(SSTA)进行分解，分析了印度洋海温场的时空分布特征，并通过合成分析、奇异值(SVD)分解等方法，结果表明，前期和同期的印度洋海表温度距平分布场与夏季高原降水相关显，西印度洋-非洲东海岸赤道地区的SSTA与高原夏季降水联系最密切；当春、夏季印度洋西部海温出现明显负(正)距平时，当年印度夏季风偏强(弱)，高原夏季降水普遍偏多(少)。     

东亚与北美大气环流区域性特征的比较研究

本文以30年500hPa和海平面气压月平均资料为依据,对比分析了东亚和北美大气环流区域性特征的差异,以及不同的气候特征。如美国龙卷风灾害频繁。而中国季风雨带明显等。     

利用自定义词组快速输入气表-1封面封底

目前,我省各台站普遍采用机制气表-1封面封底,使用时,对文字输入部分普遍感到费时费力。本文采用ucdos系统下的自定义词组功能,编制封面固定词组及封底常用词组,以期达到封面封底快速输入之目的。 目前微机的中文平台普遍采用ucdos系统,因此,本文利用ucdos系统中的自定义词组功能,编制自定义词组。编制自定义词组有多种方法,本文采用WPS文字处理系统编制。     

巴格毛德油页岩中稀土元素特征研究及其地质意义

油页岩中的稀土元素（REE）研究不仅可以用于解决岩石地质成因,提供物质来源信息,而且可以对REE含量进行资源评价,有利于油页岩的综合开发利用,具有重要的理论和现实意义。本研究测试并分析了银额盆地巴格毛德凹陷中生界白垩系下统巴音戈壁组（K1b）巴格毛德油页岩REE地球化学特征,分析结果表明,油页岩中的REE总量（∑REE）为94．8×10^-6～178×10^-6,平均值为126×10^-6,低于其围岩的∑REE;轻、重稀土元素含量比值（∑LREE／∑HREE）为2．60～3．45,平均值为3．10。（La／Yb）w为0．57～1．02,平均值为0．89,表明油页岩中LREE、HREE分异不明显,LREE相对HREE富集,属于LREE低度富集型。Eu表现为明显负异常,Ce表现为微弱的正异常,表明了油页岩形成于还原的古湖泊环境。油页岩样品∑REE与其微量元素的聚类分析结果表明,油页岩中的REE主要来自陆源碎屑沉积。油页岩样品δCe与δEu、δCe与∑REE均无明显的相关关系,表明成岩作用对REE的影响十分有限,研究区油页岩的成岩阶段处于未成熟阶段。     

高温高压岩石流变仪的围压标定方法

高温高压岩石流变仪围压标定的主要方法为氯化盐类的部分熔融法和矿物相变法。利用氯化盐类进行压力标定时,不仅可以利用单一盐类,也可以使用多种盐类的混合物;常用的压力标定矿物相变及其适用温压范围如下:石英-柯石英,500~1200℃、2.5~3.2GPa;钠长石-硬玉+石英,600~1200℃、1.6~3.2GPa;铁橄榄石+石英-铁辉石,600~1200℃、1~1.7GPa;磷镁石-Mg3(PO4)2-Ⅱ,565~825℃、0.6~0.9GPa;方解石-文石,600~1200℃、0.5~2.5GPa。不同的标定方法具有不同的特征,文中将进行详细介绍。     

强雷暴天气的闪电和雷达回波特征个例分析

利用粤港澳闪电定位系统、广州多普勒天气雷达和自动气象站等资料,分析了2017年6月2日发生在广州市中北部的一次强雷暴天气过程的地闪变化特征及闪电与雷达回波特征的关系.(1)本次强雷暴天气是华南一起典型的以西南急流和切变线为环流背景的强对流天气过程.在整个雷暴生命史中以负地闪为主,占69.3％;正闪在雷暴发展的初始和结束...     

基于神经网络的机载激光测深偏差模型构建

为提高机载激光测深（airborne LiDAR bathymetry,ALB）精度,需对ALB原始测深偏差进行修正。通过顾及ALB测深偏差诸影响参数,基于神经网络方法,利用实测样本数据训练获得ALB神经网络偏差模型,然后基于神经网络偏差模型对ALB原始测深数据进行修正。结果表明ALB原始测深偏差较大,需进行修正。传统线性偏差模型和本文神经网络模型均能有效修正ALB测深偏差。相比线性偏差模型,神经网络偏差模型具有更高内符合和外符合精度。基于神经网络的ALB偏差建模方法能有效提高ALB测深精度。