昆明市城区旱季尘土磁化率特征及环境意义

分析了昆明市区旱季道路尘土样品磁化率特征。结果表明,样品的Xlf的变化范围为96×10-8~9×10-8m3/kg,平均值为46.5×10-8m3/kg,Xfd值变幅为0.3﹪~13.8﹪,平均为2.0﹪;磁化率数值由市中心区向郊区呈下降趋势,且城市不同功能区的磁化率值也存在明显差异,表明影响昆明市街道尘土磁化率因素的多元性,工业活动可能不是昆明市城区道路尘土磁性矿物颗粒最主要来源,而主要是来自市区日常生产与生活活动,特别是昆明市众多机动车辆产生的磁性颗粒物;道路尘土中磁性矿物含量较高,以人为源为主,重金属污染较重。     

2020年梅汛期强降水事件的预报误差来源分析

基于WRF模式（Weather Research and Forecasting Model）分析2020年超长梅汛期内11次强降水事件的预报误差来源。分别以FNL（Final Global Data Assimilation System）、TIGGE_EC（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble from European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）作为初始场进行预报,对比预报结果发现,TIGGE_EC初始场的预报结果普遍优于FNL,这说明初始条件的不确定性对预报结果有重要影响。进一步探究初始条件不确定性（初始误差）来源的区域（敏感区）和变量（敏感变量）发现,敏感区集中分布于降水区西侧上游,相对应的敏感变量为水汽场。分别考察动能、有效位能以及比湿能在初始误差总能量中的占比,结果表明,扰动比湿能占比最小,但敏感性试验 表明比湿场扰动对预报效果的影响最大。选取比湿场扰动对预报效果影响最大且WRF_EC具有更好预报效果的6个暴雨事件,通过HYSPLIT后向轨迹模式分别追踪其累计降水量最大值点的水汽来源及路径发现,有6个事件均有向降水区西侧上游延伸的水汽来源通道,进一步表明了敏感区的初始水汽场的准确性对暴雨预报的影响。因此降水区西侧上游的水汽场的误差是这11次梅汛期暴雨过程重要的预报误差来源,对其准确描述可有助于预报效果的提升。     

粒子群优化BP神经网络的滑坡敏感性评价

滑坡敏感性评价是地质灾害预测预报的关键环节。针对BP神经网络易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题,该文以三峡库区秭归县境内为研究区,采用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,构建PSO-BP神经网络滑坡敏感性预测模型,实现研究区滑坡敏感性评价。采用受试者工作特征曲线分析模型预测精度,得到PSO-BP神经网络预测精度为0.931,预测结果与实际滑坡总体空间分布具有良好的一致性,且预测能力优于BP神经网络。实验结果表明,PSO-BP神经网络耦合模型在实现滑坡敏感性评价上具有理想的预测精度和良好的适用性。     

Ensemble Forecasts of Tropical Cyclone Track with Orthogonal Conditional Nonlinear Optimal Perturbations

This paper preliminarily investigates the application of the orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations(CNOPs)–based ensemble forecast technique in MM5(Fifth-generation Pennsylvania State University–National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model). The results show that the ensemble forecast members generated by the orthogonal CNOPs present large spreads but tend to be located on the two sides of real tropical cyclone(TC) tracks and have good agreements between ensemble spreads and ensemble-mean forecast errors for TC tracks. Subsequently, these members reflect more reasonable forecast uncertainties and enhance the orthogonal CNOPs–based ensemble-mean forecasts to obtain higher skill for TC tracks than the orthogonal SVs(singular vectors)–, BVs(bred vectors)– and RPs(random perturbations)–based ones. The results indicate that orthogonal CNOPs of smaller magnitudes should be adopted to construct the initial ensemble perturbations for short lead–time forecasts, but those of larger magnitudes should be used for longer lead–time forecasts due to the effects of nonlinearities. The performance of the orthogonal CNOPs–based ensemble-mean forecasts is case-dependent,which encourages evaluating statistically the forecast skill with more TC cases. Finally, the results show that the ensemble forecasts with only initial perturbations in this work do not increase the forecast skill of TC intensity, which may be related with both the coarse model horizontal resolution and the model error.     

数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法

简要回顾了数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法,包括用于研究第一类可预报性问题的线性奇异向量（LSV）和条件非线性最优初始扰动（CNOP-I）方法,以及Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数方法。前两种方法用于研究预报或预测的预报误差问题,可以用于估计天气预报和气候预测的最大预报误差,而且根据导致最大预报误差的初始误差结构的信息,这两种方法可以用于确定预报或预测的初值敏感区。应该指出的是,LSV是基于线性化模式,对于描述非线性大气和海洋的运动具有局限性。因而,对于非线性模式,应该选择使用CNOP-I估计最大预报误差。Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数可以用于研究第一类可预报性问题中的预报时限问题,前者是基于线性模式,不能解释非线性对预报时限的影响,而非线性局部Lyapunov指数方法则考虑了非线性的影响,能够较好地估计实际天气和气候的预报时限。第二类可预报性问题的研究方法相对较少,本文仅介绍了由我国科学家提出的关于模式参数扰动的条件非线性最优参数扰动（CNOP-P）方法,该方法可以用于寻找到对预报有最大影响的参数扰动,并可以进一步确定哪些参数最应该利用观测资料进行校准。另一方面,通过对比CNOP-I和CNOP-P对预报误差的影响,可以判断导致预报不确定性的主要误差因子,进而指导人们着力改进模式或者初始场。     

五台群是新太古代还是古元古代?同位素年代学研究评述

五台群长期被多数学者作为新太古代地层,自下而上分为石咀亚群、台怀亚群和高凡亚群,但同位素年代学研究给出了一些古元古代年龄,致使五台群形成时代及地层划分对比方案悬而未决.全面收集了五台群已有同位素年龄数据,仅锆石U-Pb谐和年龄数据就有800多组.数据显示,高凡亚群包括洪寺组和羊蹄沟组,沉积时间不早于2331±38 Ma...     

伴随敏感性方法、第一奇异向量方法以及条件非线性最优扰动方法在台风目标观测敏感区识别中的比较研究

本文通过深入分析伴随敏感性（ADS）方法、第一奇异向量（LSV）方法、以及条件非线性最优扰动（CNOP）方法在目标观测敏感区识别方面的原理,提出了非线性程度的概念和计算方法,考察了转向型和直线型台风的非线性程度,分析了上述三种方法在不同非线性程度下识别的敏感区的异同,同时对比了转向型和直线型台风的敏感区的差异,并通过敏感性试验探讨了在不同非线性程度下以及在转向型与直线型台风中,预报对敏感区内初值的敏感性程度,进而探讨台风目标观测在不同情况下的有效性。结果表明,转向型台风的非线性程度差别比较大,或者特别强,或者特别弱;而直线型台风非线性程度居中,不同台风个例之间的非线性程度差别较小。对于非线性较弱的台风,三种方法识别的敏感区较为相似,而对于非线性较强的台风,LSV方法与ADS方法识别的敏感区较为相似,但是与CNOP方法识别的敏感区具有较大的差别。对于转向型台风,敏感区主要位于行进路径的右前方,而对于直线型台风,敏感区主要位于初始台风位置的后方。敏感性试验表明,不论台风非线性强弱,转向还是直行,CNOP敏感区内的随机扰动发展最大,而LSV敏感区内叠加的随机扰动发展次之,ADS敏感区内叠加的扰动发展最小;此外,非线性弱的台风,扰动的发展大于非线性强的台风的扰动的发展,表明非线性弱的台风预报受初值影响更大,目标观测的效果可能会更明显。     

用于城市地下管井测量的摄影测量仪研制与试验

针对城市地下管井测量外业数据采集和处理非智能化、非数字化、费时费力、测量结果数据精度不准确等问题,文中以图像处理技术原理、摄影测量学原理、传感器技术原理为理论基础,研制出一种摄影测量仪。该仪器由CCD镜头相机、激光器、光源笔、PDA、云台,以及绝缘探测杆组成。利用Java语言以Android Studio2.2为开发平台开发出摄影测量解算程序。在地上便可测量,改变测量人员必须下井测量的传统工作模式,降低了作业危险和困难程度,经对6种18口地下井进行测量验证,直径测量相对误差为2.69%,长度测量相对误差为2.94%,宽度测量相对误差为2.47%,符合国家城市地下管线探测技术规程的精度要求。该仪器在城市工程测量以及相关领域具有很好的应用前景。     

基于GWR模型的房价空间影响因素研究——以海口市海甸岛为例

探究住宅价格空间分异原因及影响机制,对维护房地产市场稳定发展,提升城市规划和居住满意度有着重要意义.本文以海口市海甸岛为研究区,基于POI数据及商品住宅小区的房价数据,从内生因素、区位特征、邻里特征3个维度选取9个解释变量,构建GWR模型分析各变量对海甸岛房价的影响效应.研究表明房龄、重点学校及生活服务设施等因素对海甸...     

三峡大坝运行后长江中下游流域气温与植被变化特征及原因分析

基于长江中下游流域120个气象站点1971-2015年日值气温数据,2006-2015年ERA-Interim土壤湿度再分析资料和2006-2015年MODIS卫星遥感植被指数产品MOD13A3,研究了在考虑全球变暖背景下,长江中下游流域春、夏、秋、冬4个季节平均气温在三峡大坝运行前后的变化,采用百分比阈值方法量化最高和最低气温并进行MK突变检验,并分析三峡大坝运行后的长江中下游流域四季土壤湿度和增强型植被指数（EVI）的变化。结果表明：长江中下游流域四季平均气温在三峡大坝运行以后出现明显变化,江南地区主要出现增温现象,江北地区主要出现降温现象;MK突变检验结果显示,江南地区的高温日和江北的低温日均在2006年左右发生突变,与三峡大坝完全运行的时间相符;长江中下游流域土壤湿度在三峡大坝运行后出现南湿北干的变化趋势;EVI在江南地区诸多区域出现显著增加趋势,其中冬季最突出（33.06%）,而江北地区诸多区域则出现显著减小趋势,其中夏季最明显（5.11%）,EVI与平均气温的空间变化在春、夏、冬3个季节显著相关。