世界石油探明储量分布特征与空间格局演化

石油探明储量是一个动态变化的过程,文章对1980年以来不同区域尺度,包括全球、各大区以及国家层面的石油探明储量变化、分布特征等进行分析,得出结论:(1)世界石油探明储量自1980年以来大致经历了4个阶段,呈现明显的阶梯状增长的态势,基本每十年出现一次储量跃升,并保持一段时间的平稳。储采比一直稳定在40年以上,呈现缓慢上升的趋势。(2)大区尺度的石油探明储量分布不均衡,且探明储量的变化趋势不同。中东一直是石油探明储量最大的地区,其次为中南美洲地区。中东、北美占世界比重先升后降。非洲和中南美洲稳步提升,亚太地区持续下滑。(3)国家层面的石油探明储量呈现明显的集中分布。储量前4的国家占世界储量的53.75%,储量超过10亿吨的国家在很大程度上主导着世界石油开发的基本格局。从各国演变来看,世界石油储量呈现出多极化的趋势,从中东、北美向中亚、俄罗斯和中南美洲等转移。     

参加CMIP5的四个中国气候模式模拟的东亚冬季风年际变率

本文比较了中国参加“国际耦合模式比较计划”（CMIP5）的四个大气环流模式（即FGOALS-g2、FGOALS-s2、BCC-CSM1-1、BNU-ESM大气模式）在观测海温驱动下,对东亚冬季风（EAWM）气候态和年际变率的模拟能力。结果表明,在气候态上,四个模式均合理再现了EAWM高低层环流系统（包括低层西伯利亚高压（SH）、阿留申低压、异常偏北风、和中高层东亚大槽、西风急流）,其中对2 m气温和500 hPa高度场的模拟技巧最高,四个模式模拟的结果与再分析资料的空间相关系数都达到0.99。在年际变率上,分别对东亚北部地区（30°N～60°N,100°E～140°E）和东亚南部地区（0°～30°N,100°E～140°E）的2 m气温进行经验正交函数分解（EOF）,提取变率主导模态。结果表明,在东亚北部地区,四个模式对2 m气温第一模态（简称“北部型”）的空间分布均有很高的模拟技巧,但只有BNU-ESM能够较好再现其对应的年际变率,其模拟的时间序列与观测的相关系数为0.69。四个模式均能模拟出观测中的3.1 a主导周期,但只有FGOALS-s2和BNU-ESM能模拟出观测中的2.5 a主导周期。在东亚南部地区,模式模拟的前两个主模态共同解释观测中第一模态（简称“南部型”）的特征,其中FGOALS-g2、FGOALS-s2和BNU-ESM的综合模拟技巧较高,但只有BNU-ESM成功再现了观测中2.5 a和3.1 a的主导周期。机理分析表明,FGOALS-g2、FGOALS-s2、BNU-ESM三个模式能合理再现菲律宾海反气旋,同时对南部型有较高的模拟能力,而BCC-CSM1-1则未能有效再现菲律宾海反气旋,使得 BCC-CSM1-1对南部型模拟技巧较低。观测和四个模式模拟的结果一致表现出北极涛动（AO）与北部型PC1呈显著相关,影响大于SH。     

舰船气泡尾流分布的BPBE表征方法研究

基于气泡群平衡方程(BPBE),提出一种用于更系统表征舰船气泡尾流变化特征的数值模型。模型的创新处在于既能反映气体传质因素的影响,又考虑了尾流中实际存在的气泡聚并现象,且具有简单易行,运算效率高的特点。分析结果表明:聚并在近尾流区作用强烈,传质在远程尾流区作用明显;聚并对BND的分布变化影响不大,对气含量的发展变化则发挥着主要作用;尺寸为70~80 um的气泡BND最大,尺寸为200 um的气泡气含量最大。     

基于遥感的滨海湿地退化及其驱动力研究

文章以1997~2008年为时间尺度,研究珠海市滨海湿地的动态变化。在对研究区域进行实地调查的基础上,以1997、2000、2004、2008年4期Thematic Mapper(专题测图仪)影像为信息源,结合其他调查统计资料,以地理信息系统作为支撑,建立了适合珠海市的滨海湿地分类系统,提取了滨海湿地的相关信息。在此基础上选取珠海市的一些社会经济指标,借助统计分析软件SPSS,利用典型相关分析方法,揭示了各类湿地面积变化与社会、经济各要素之间的相关关系,对引起滨海湿地变化的驱动力进行了研究。     

青海互助一次局地强降水天气多普勒雷达回波分析

利用西宁CINRAD/CD多普勒天气雷达资料及自动站观测数据等从影响降水的主要因子方面探讨了2011年7月2日晚青海互助县一次局地强降水的成因,结果表明:多单体强回波带的活动是造成互助短时强降水的主要原因;速度图上强的辐合和逆风区是预报强降水的关键因子;垂直风廓线图上强烈的垂直风切变是不稳定能量积聚的表现,与强降水联系紧密;垂直累计液态含水量(VIL)和回波顶高也能为强降水预报提供有效信息。     

Statistical Downscaling of FGOALS-s2 Projected Precipitation in Eastern China

A statistical regression downscaling method was used to project future changes in precipitation over eastern China based on Phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project （CMIPS） the Representative Concentration Pathway （RCP） scenarios simulated by the second spectral version of the Flexible Global Ocean- Atmosphere-Land System （FGOALS-s2） model. Our val- idation results show that the downscaled time series agree well with the present observed precipitation in terms of both the annual mean and the seasonal cycle. The regres- sion models built from the historical data are then used to generate future projections. The results show that the en- hanced land-sea thermal contrast strengthens both the subtropical anticyclone over the western Pacific and the east Asian summer monsoon flow under both RCPs. However, the trend of precipitation in response to warming over the 21 st century are different across eastern Chi- na under different RCPs. The area to the north of 32°N is likely to experience an increase in annual mean precipitation, while for the area between 23°N and 32°N mean precipitation is projected to decrease slightly over this century under RCP8.5. The change difference between scenarios mainly exists in the middle and late century. The land-sea thermal contrast and the associated east Asian summer monsoon flow are stronger, such that precipitation increases more, at higher latitudes under RCP8.5 compared to under RCP4.5. For the region south of 32°N, rainfall is projected to increase slightly under RCP4.5 but decrease under RCP8.5 in the late century. At the high resolution of 5 km, our statistically downscaled results for projected precipitation can be used to force hydrological models to project hydrological processes, which will be of great benefit to regional water planning and management.     

Tetrolet域利用时空相关性的云图压缩感知重建

针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文基于Tetrolet变换,利用相邻时次云图的时空相关性,实现了一种高重构质量的卫星云图压缩感知方法。该方法将善于表达图像方向纹理及边缘信息的Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,从而很好地体现了卫星云图细节丰富、纹理结构复杂的特性;同时,考虑到卫星云图序列间的相关性,将时间相邻的卫星云图组成图像组,以中间时刻云图作为参考图像,计算其与相邻时次云图的差异,通过在参考图片及序列差异图片间合理分配采样率,获取测量数据,在压缩感知框架下,采用带平滑处理的投影Landweber算法,重构出相邻时次的图像组。实验结果表明,Tetrolet变换适用于卫星云图的稀疏表示,而且图像组时空相关性的利用可显著提高重构云图的视觉效果及客观评价指标;在采样率低于0.2时,红外1、水汽和可见光3个通道重构云图的峰值信噪比(PSNR)较传统方法平均提高了7.48 dB,13.51 dB和6.15 dB。由此可见,本文方法可以通过获取少数随机测量值,重构出高质量的卫星云图,不仅为云图数据的低比特率压缩提供了一种可行的解决方案,而且对于其他序列图像的压缩采样具有借鉴意义。     

层次分析法支持下的道路洪涝灾害风险评价——以武夷山地区为例

本文首先采用基于多准则决策的层次分析评价法,根据自然灾害风险理论,将洪涝风险影响因子分为危险性和脆弱性两类,子准则层包括平均降雨量、汇流累积量、坡度、海拔和土地覆盖度、道路级别、地表产流能力7个因子,构建了道路洪涝灾害风险评价模型。然后以福建省武夷山地区为研究区,利用地形数据、气象数据及遥感影像提取土地覆盖类型数据,通过道路洪涝灾害风险评价模型,绘制了道路风险分区图。结果表明,中、高风险积水道路占比较高,主要集中在东部、西部和中南部地区。本文对道路洪涝灾害风险所进行的评价,可服务于洪涝灾害风险预警和应急救援规划。