A Middle Pleistocene Glaciation Record from Lacustrine Sediments in the Western Tibetan Plateau and Discussion on Climate Change

The Tibetan Plateau is an important area for studying global climate change, but the answers to many scientific problems remain unknown. Here, we present new information from the lacustrine sedimentary record in the western Tibetan Plateau, related to the third most-recent glaciations. Continuous sediment data, including sporopollen, particle size, total organic carbon, mass susceptibility, CaCO3, CaSO4, BaSO4 contents and chronological data, were reconstructed and revealed that climate and environmental conditions obviously and distinctly changed between 600 and 700 thousand years ago. In comparison, the data obtained from the Guliya ice core in this area also corresponds to the global glacial climatic characteristics recorded in basin sediments in the eastern and southeastern regions of the plateau and to the information obtained from ice cores in the Antarctic and Arctic regions. In this study, we conclude that the main reason for the glaciations and new tectonic movement must be a geomagnetic polarity reversal 774 thousand years ago (from Matuyama to Brunhes). Indeed, the results of this study suggest that the described reversal event might have influenced the current global climate pattern and will continue to impact climatic changes in the future.     

黑龙江省水稻生育阶段极端降水事件时空特征

利用百分位相对指数法,基于1971-2016年历史长序列的日降水资料,分析研究黑龙江省水稻生长季极端降水事件的阈值、频数和强度的时空特征。结果表明:黑龙江省极端降水事件阈值的高值区主要位于松嫩平原中南大部;极端降水事件主要集中于水稻生长季的5-9月,尤其是在水稻生殖生长的关键阶段,发生了大部分的极端降水事件;46年中,水稻种植区极端降水事件频数在18～72 d,极端降水事件频数总体呈经向分布特征,自东向西逐渐减少。7月下旬为中西部地区极端降水事件发生的高频时段,东部地区极端降水事件发生的高频时间段为5和9月,6月为极端降水事件发生的低频时段。近6年为极端降水事件频数最高、强度最大的一段时期,20世纪70年代则反之;极端降水事件频数和强度存在高度的相关性;在有雨量观测的小区域内,洪涝灾害事件基本可以被极端降水事件捕捉到,同时极端降水事件对洪涝灾害的指示性也较高。     

人工智能技术能否提高地面气温预报的精度——记AI Challenger 2018全球天气预报挑战赛

2018年8月,北京城市气象研究院与创新工场等公司联合举办了“天气预报”竞赛（WFC）——这是一项面向全球的人工智能（AI）挑战赛,旨在通过发挥AI技术的优势提高天气预报水平。全球有超过1000支队伍参加本次WFC竞赛,约250支队伍完成了实时天气预报赛程。最终,决赛排名前5的队伍获得了奖励。竞赛结果表明:多AI模型集合方法显著提高了2 m气温、2 m相对湿度和10 m风速的预报水平。与北京城市气象研究院在业务中应用的相似集合预报方法相比,基于时间序列分析、梯度提升树、深度概率预测等AI模型构建的集合预报方法,显著提升了2 m气温预报的准确率,前2名队伍在决赛期间的预报准确率分别提升24.2%和17.0%。同时,合理的数据处理技术和AI模型集合框架对预报效果的提升具有重要的作用。      

辽宁省短时暴雨和大暴雨时空分布与变化特征

采用中国气象局发布的“暴雨橙色、红色预警信号”定义,分别定义短时暴雨和短时大暴雨。利用辽宁2010—2018年5—10月1587个自动站逐时降水资料,统计分析短时暴雨、大暴雨空间分布特征和多尺度时间特征,从而得到短时暴雨、大暴雨的高发区、易发时段,并做简单天气学判断。结果表明：短时大暴雨高发区域位于辽宁东南沿海地区,可能是东北冷涡与北上气旋、西太平洋副热带高压等相互配合,导致辽宁省沿海地区易出现强度大、范围广和持续时间长的暴雨天气过程有重要关系;短时暴雨、大暴雨旬变化呈现“凸”字形结构,短时暴雨从5月上旬至10月上旬都可能发生,呈现单峰型特征。短时大暴雨显著增强从7月上旬开始,8月下旬后短时大暴雨急剧减少。短时暴雨、大暴雨日变化均呈现“两峰一谷”特征。短时暴雨以夜雨居多,可能与夜间西南急流加强有关。短时暴雨00—08时高发区域最为密集,活跃地区为阜新—朝阳、抚顺—盘锦—葫芦岛和辽宁东南部。短时大暴雨00—08时高发地区为辽宁西部、东部和东南部。     

班公湖—怒江缝合带西段物玛地区原“晚古生代”混杂岩块中发现中生代化石

在班公湖—怒江缝合带西段铁杂—日雍构造混杂岩带物玛地区,原划为上石炭统拉嘎组地层中新发现了中生代孢粉化石14种及未定种,这些化石的发现为将该地层修订为下白垩统多尼组提供了古生物学依据。上石炭统拉嘎组被修订后,研究区班公湖—怒江缝合带不再存在拉嘎组混杂在中生代地层中的现象。同时本次研究在铁杂—日雍构造混杂岩带以南的冈底斯—腾冲地层区物玛分区原划为上石炭统拉嘎组中,发现中生代孢粉化石10种及未定种,并在其灰岩夹层中发现晚侏罗世珊瑚化石6种及未定种,同时在原划分为中二叠统下拉组中也发现晚侏罗世珊瑚化石。根据化石时代和区域地层对比,拉嘎组和下拉组分别被修定为上侏罗统萨波直不勒组和吐卡日组。至此,物玛分区的上侏罗统以萨波直不勒组和吐卡日组为代表,与其北侧的班公湖—怒江地层区上侏罗统可进行对比。本文以班公湖—怒江缝合带西段铁杂—日雍构造混杂岩带为例,证实在混杂岩带开展古生物学研究非常必要。     

基于水力层析法的某煤矿承压含水层叠加放水试验分析

水文地质参数是衡量含水层富水性的重要指标,其空间分布特征的准确推算,对于矿井突水灾害预报与防治具有积极意义。传统放水试验分析方法得到的是等效水文地质参数,不能准确刻画含水层的空间异质性。基于随时间变化的水头数据与水文地质参数的互相关分析,将水力层析法应用在陕西榆林柠条塔煤矿井下承压含水层叠加放水试验数据分析中,获得了研究区水文地质参数的空间分布特征。结果表明,工作面南北富水性差异大,涌水区位于强导水带上;从涌水区往北,导水系数和储水系数整体上逐渐减小;南部导水系数和储水系数均较大,属于富水异常区。研究表明,水力层析法是一种有效的非均质含水层参数识别的新技术,将井下放水视为针对含水层的刺激源,结合水头与水文地质参数的互相关分析,联合多个观测孔的水头响应数据,反演刻画研究区域的主要地质结构特征。在矿井水文地质条件分析中,预先采用水力层析法识别富水异常区域,可以有效降低突水事故风险。     

环江油田巴19区块长7段钙夹层评价与大斜度井分段压裂优化

为实现最大化油藏接触,提高油藏产出水平,长庆环江油田巴19区块长7油藏采用大斜度井开发方式。在初期压裂改造中,由于忽视了层内钙质夹层对压裂缝高的影响,导致实际裂缝的几何形态与设计产生巨大偏差,出现了邻井裂缝串通及生产高含水等问题。本文通过研究油藏剖面测井特征,在细分层位基础上分析纵向应力分布,研究“复合层效应”影响裂缝缝高延伸的关键因素,优化了分段压裂方案,获得了更好的水力裂缝几何形态和尺寸。技术调整后现场压裂工艺质量获得提高,长7段油藏压裂改造质量优良率100%,大大提高了该区块的开发水平。     

OSTIA数据在中国近海业务化环流模型中的同化应用

The prediction of sea surface temperature(SST) is an essential task for an operational ocean circulation model. A sea surface heat flux, an initial temperature field, and boundary conditions directly affect the accuracy of a SST simulation. Here two quick and convenient data assimilation methods are employed to improve the SST simulation in the domain of the Bohai Sea, the Yellow Sea and the East China Sea(BYECS). One is based on a surface net heat flux correction, named as Qcorrection(QC), which nudges the flux correction to the model equation; the other is ensemble optimal interpolation(En OI), which optimizes the model initial field. Based on such two methods, the SST data obtained from the operational SST and sea ice analysis(OSTIA) system are assimilated into an operational circulation model for the coastal seas of China. The results of the simulated SST based on four experiments, in 2011, have been analyzed. By comparing with the OSTIA SST, the domain averaged root mean square error(RMSE) of the four experiments is 1.74, 1.16, 1.30 and 0.91°C, respectively; the improvements of assimilation experiments Exps 2, 3 and 4 are about 33.3%, 25.3%, and 47.7%, respectively.Although both two methods are effective in assimilating the SST, the En OI shows more advantages than the QC,and the best result is achieved when the two methods are combined. Comparing with the observational data from coastal buoy stations, show that assimilating the high-resolution satellite SST products can effectively improve the SST prediction skill in coastal regions.     

高频地波雷达海杂波的边界约束循环对消

在对海洋监视监测的过程中,高频地波雷达的船只目标检测能力与其对海杂波的抑制能力密切相关。但是,传统海杂波时域抑制方法存在目标回波参数与海杂波相近时难以区分其各自分量,对消时目标被误消除的问题。针对上述问题,本文提出了一种适用于高频地波雷达海杂波的边界约束循环对消方法。该方法综合海杂波频移理论和实际海杂波特性分析制定出边界条件,约束建模对消过程,实现海杂波分量的抑制。实测地波雷达数据和船舶自动识别系统(AIS)数据检验的结果表明,本文方法克服了传统方法的不足且信杂比改善更加稳定,能够更加有效地实现海杂波循环对消。