NUMERICAL SIMULATION STUDY ON THE RAPID INTENSIFICATION OF TYPHOON HAIKUI (1211) OFF THE SHORE OF CHINA

Forecasting the rapid intensification of tropical cyclones over offshore areas remains difficult. In this article, the Weather Research and Forecast (WRF) model was used to study the rapid intensification of Typhoon Haikui (1211) off the shore of China. After successful simulation of the intensity change and track of the typhoon, the model output was further analyzed to determine the mechanism of the rapid change in intensity. The results indicated that a remarkable increase in low-level moisture transportation toward the inner core, favorable large-scale background field with low-level convergence, and high-level divergence played key roles in the rapid intensification of Typhoon Haikui in which high-level divergence could be used as an indicator for the rapid intensity change of Typhoon Haikui approximately 6 h in advance. An analysis of the typhoon structure revealed that Typhoon Haikui was structurally symmetric during the rapid intensification and the range of the eyewall was small in the low level but extended outward in the high level. In addition, the vertically ascending motion, the radial and tangential along wind speeds increased with increasing typhoon intensity, especially during the process of rapid intensification. Furthermore, the intensity of the warm core of the typhoon increased during the intensification process with the warm core extending outward and toward the lower layer. All of the above structural changes contributed to the maintenance and development of typhoon intensity.     

土壤-植物生态系统中植物吸收氟的研究

氟是自然界非常活泼的一种化学元素,也是生命必需元素之一。氟在自然坏境中分布异常会引起不同的健康问题,地方性氟中毒就是在富氟的自然环境中人体摄取了过量的氟引起的,这是一种严重危害人体健康的地方病。一般而言,氟是通过饮水途径进入人     

基于网格的暴雨洪涝灾害风险评价

评估暴雨洪涝灾害风险,对于制定暴雨洪涝灾害区域防灾减灾规划具有重要意义。选取哈尔滨市主城区为研究区,以气象数据、社会经济数据和地理信息数据资料为基础,构建0.01°格网,从暴雨致灾因子危险性、暴露度和脆弱性3方面对洪涝灾害进行精细化风险评估与区划。结果表明：哈尔滨主城区洪涝危险性自西北向东南逐渐增加,香坊南部及松北、道里、南岗、道外交汇处受洪涝危害最为严重;暴露度呈现中心高四周低的格局,高风险主要位于绕城高速以内;路网密集地带脆弱性相对较高。洪涝风险呈自西北向东南逐渐增加,东部显著高于西部,主城中心、道外区西部及香坊区大部为高风险区,受洪涝危害严重,应注意城市内涝、交通拥堵等次生影响的防范。     

利用二次离子质谱分析珊瑚的氧同位素组成

本文针对二次离子质谱分析珊瑚氧同位素组成过程中存在的非规律性基体效应问题,提出多控制点分段计算并分段校正珊瑚的氧同位素分馏方法。为验证该方法的有效性,我们对比了原位微区分析的珊瑚δ~(18)O_(PDB)和磷酸法分析对应的月分辨率的珊瑚粉末氧同位素结果,两者展示了很好的相关性,说明本文提出的校正方法可以校正样品差异带来的基体效应,能够简单并有效地提高珊瑚微区氧同位素的准确度。该方法对研究珊瑚中氧同位素分馏机理、评估珊瑚生命效应的影响以及利用氧同位素重建高分辨率古气候记录的合理性具有重要意义。     

土壤及大气尘矿物及非自然源晶体及源物指示意义——以长沙、株洲和湘潭地区为例

通过对长沙、株洲、湘潭地区近地表大气尘和土壤中矿物X-射线射弱峰的分级分析,获得其存在非自然源晶体信息,通过矿物及非自然源晶体空间分布分析,获得其环境指示意义.     

西藏雅江中西段流域夏季降水量变化特征

利用西藏雅鲁藏布江流域6个代表站降水资料,研究了雅江流域近53年的夏季降水量变化特征。主要结论包括:1963~2014年雅江流域6个站各站年平均降水量在286.2~447.9mm,夏季(6~8月)平均降水量在221.4~355.4mm,占年降水量的71%~85.5%。年最大降水量出现在拉萨,其次是日喀则和泽当,位于雅江偏西段的定日和江孜降水量最少;夏季降水量空间分布特征与年降水量的分布特征基本一致。雅江流域年降水量存在显著的年际和年代际变化特征,降水总量呈增多趋势。夏季降水量对年总降水量的贡献最大,占年降水总量的77%。夏季(6~8月)降水量变化与年降水量的变化趋势一致,即总体呈增多趋势。拉萨、定日、日喀则、浪卡子夏季降水量的变化趋势与雅江流域整体趋势特征一致,其中拉萨最明显,而泽当和江孜降水量呈减少趋势。雅江流域夏季降水量在1998年出现了明显突变,21世纪以来的十几年内存在短时间的突变现象。雅江流域夏季降水量主要存在2~4a和7~8a的变化周期。      

1989年8月17日太阳射电尖峰事件的准周期脉动及EFB分析

本文分析了云南天文台１０ｍ射电望远镜在２ｌｃｍ波段上观测到的一次尖峰辐射事件，这次事件发生在５６２９活动区（Ｓ１６Ｗ１０９），它伴随了Ｘ２·９／ＳＦ耀斑及边缘耀斑环，并且有质子流量的上升和一次罕见的地磁场突然反相脉冲与之对应．我们从耀斑环的Ｈβ照片可以看出，在尖峰辐射发生前，原先存在的耀斑环的顶部开始变亮，而尖峰开始后环顶亮度达到极大，说明这次尖峰辐射与耀斑环顶部增亮有关，辐射很可能来自环顶．从尖峰事件的时间轮廓得到的ＦＦＴ功率谱表明存在１５０ｍｓ的准周期脉动．按照Ｍｃｌｅａｎ等人的模型，即脉动是由俘获在磁通管内的电子的径向振荡引起，可以推断，这次尖峰辐射与Ｆｅｒｍｉ机制激发快速电子有关，且尖峰的发生需要被俘获的电子．此外，我们将这次尖峰事件分解为几百个元耀斑爆发（ＥＦＢ），并且讨论了这些ＥＦＢ的性质．     

遥感数据处理中的现代人工智能方法

数字遥感卫星技术和地面数字处理技术开始于20 世纪60 年代, 以1974 年成功发射的陆地卫星和获取的MSS 多光谱遥感数据为标志, 开启了40 多年数字图像处理方法的探索之路, 不断地将遥感数据转化为有用的信息和知识, 在帮助人类勘察资源能源, 增加社会财富积累, 应对自然灾害与全球环境变化, 实现经济社会与自然和谐发展等方面发挥了重要的作用。从20 世纪90 年代开始, 学界针对遥感数据表现出来的非线性问题, 不断探索新的模型, 引入最新的数学成果, 其中遥感数据智能处理算法与系统集成经历了10 多年的积累, 成为现代遥感图像处理方法的重要组成部分。     

北京环线建设驱动的土地利用变化遥感检测与分析

近年来,北京市的环线建设大大改进了北京的交通状况,促进了环线周边的商业发展和房地产开发的繁荣,同时也带来了环线周边地区的土地利用的变更。在“科技奥运”科技攻关项目和在研自然科学基金项目的支撑下,选择了1988,1994,2001和2003年5—6月份的TM数据,在影像经过几何校正和辐射归一化校正后对其应用高精度的自组织神经网络分类和利用高分辨率的航空照片验证;在分类数据和变更信息的基础上,采用了空间自相关分析模型、频率指数模型和潜力模型分别对北京各种用地类型的频率指数和建设用地的Moran系数和Geary系数,以及城市增长的潜力指她进行计算。一系列计算显示了环线驱动的北京市土地利用变化情况。结果表明:在环线建设的驱动下,北京市的建设用地围绕环线呈快速增长趋势;绿地面积在四环、五环的环线一带也呈增加趋势;城市增长潜力从四环到六环呈逐渐增大趋势。     

基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测

遥感成像过程中,地面、大气等诸多要素的不确定性和波段之间的相关性等原因影响了分类精度,导致变化检测的不准确性。为了提高分类精度往往需要引入先验知识。贝叶斯网络是一种新的数据表达和推理模型,对数据没有严格的正态分布前提要求,通过动态地调整先验概率密度,能有效提高分类精度。以北京通州地区1996-05-29和2001-05-19两个时相的陆地卫星Landsat TM遥感影像为例,介绍了基于贝叶斯网络的分类算法,并在此基础上实现了两个时相遥感影像的变化检测。实验结果表明:基于贝叶斯网络分类算法的后分类比较变化检测方法是遥感影像变化检测的一种新的有效方法。