青藏高原的水塔功能

青藏高原是维持我国乃至东亚地区生态系统的重要水塔。高原平均海拔在4000m以上,与周边地区形成了巨大的地势差。高原东南部不仅具有丰富的降水,而且在3500m以上以冰川雪被形态储存了巨大的水资源,因此,高原具有重要的水塔功能。基于高原潜在输出总水量和不同海拔区域水体所具有的势能两个方面,建立了高原水塔功能的模型,从而利用GIS方法,通过对我国1∶400万系列图和相关资料的统计分析,计算出高原不同高度带贮存的大气降水、冰川储水量、湖泊水量以及工农业用水量。计算结果表明,青藏高原冰川湖泊的淡水储量达39921×108m3,其中冰川储水量为39228×108m3,可利用湖泊储水量为693×108m3,平均每年由降水获得的水资源量为8495×108m3,高原工农业用水量为129×108m3。因此,高原的输出水量即出境河川径流量为6870×108m3。高原储水主要分布在海拔3000～5000m间,与高原周围相比,平均势差在2000～4000m间,最大的势差达5500m。水体具有巨大的势能,在势能的作用下,自然向周边区域输送汇集,维持着周边地区的生态过程和社会经济活动,因此,青藏高原的水塔功能对于周边地区的生态系统和社会经济系统是极其重要的。     

文化与旅游互动机理探析--以腾冲县旅游发展为例

文化是旅游业发展的灵魂所在，是激发旅游者旅游动机的主要因素之一，文化差异越大，能为旅游业所利用的文化资源也就越多；旅游业的发展又能为文化的发展创造条件，文化与旅游业的发展在多个层面上存在着互动关系。从影响旅游业的文化层面出发，分析了文化与旅游业的相互关系，认为文化与旅游能够实现互动发展，通过腾冲的实证研究，对文化与旅游的互动关系作了进一步说明。     

中国兴凯湖北岸平原晚全新世花粉记录及泥炭沼泽形成

通过兴凯湖北岸平原泥炭剖面高分辩率花粉分析研究，对晚全新世花粉划分4个组合带。XKH-4组合时期(1857～1746aB．P．)为沼泽发育前期，这一时期花粉浓度小，陆生草本植物占优势，气候干冷。XKH-3组合时期(1746～1287aB．P．)为沼泽发育早期，这一时期花粉浓度较大，且水生植物花粉含量为剖面最高，喜温落叶阔叶植物大发展时期，气候温和湿润。XKH-2组合时期(1287～602aB．P．)为沼泽发育中期，这一时期花粉浓度最小，但以陆生草本植物为主，木本植物为辅，水生植物急剧减少，针叶植物出现两次高峰，气候向冷干方向发展。XKH-1组合时期(602aB．P．至今)为沼泽发育盛期，这一时期花粉浓度最大，陆生草本植物大发展时期，气候波动较大。     

洪湖的环境变迁与生态保护

洪湖历史上经历了多次变迁，在同类型湖泊中表现出其生态的复杂性和多样性。通过分析洪湖从成湖以来所发生的的湖泊环境变化，阐述了人类活动对洪湖环境带来的一系列生态问题，对洪湖生态环境的恢复与优化提出对策与建议；同时，对于洪湖省级湿地自然保护区的建设和管理提出了科学的、可操作的具体措施。     

移动GIS概念与数据模型

本文剖析了静态GIS、运动GIS、移动GIS、动态GIS的概念,给出了物理解释,提出了移动GIS的体系结构及其几个关键技术的解决方案,据此研制了一套移动GIS系统,并分析了它在国土资源领域中的应用前景。     

基于GeoBeans 的Web GIS 开发与实现

本文在介绍国产Web GIS软件GeoBeans的原理与特点的基础上，探讨了基于GeoBeans的Web GIS开发与实现方法，给出了在某矿田地质信息发布系统中的运用实例。     

孟津县小麦冻害与气象要素调查分析

孟津县2004～2005年冬季持续低温和春季寒流,使小麦遭受冬、春季双重冻害.通过调查小麦冻害苗情,结合气象要素资料分析,找出了小麦冻害的主要影响因素,并制定出消除或减缓冻害的技术措施.     

民乐、山丹6.1级地震异常及台站实现短临预报的思考

在综合分析了民乐-山丹6.1级地震前张掖中心台范围内震兆异常特征的基础上,总结了本次地震前该台的短临预报过程及存在的问题,对今后台站如何搞好地震短临预报工作进行了探讨.     

地震活动标度ΔF震前时间扫描异常浅探

运用地震活动标度ΔF对大华北地区MS≥6.0级地震震前资料进行时间扫描,结果表明,地震活动标度ΔF大多在震前1～2年出现超出一倍均方差的异常;运用该方法还对河南及邻区ML≥5.0级地震震前资料进行了探索,同样,中等地震震前也有一定的异常反映。     

Study of statistically correcting model CMAQ-MOS for forecasting regional air quality

Based on analysis of the air pollution observational data at 8 observation sites in Beijing including outer suburbs during the period from September 2004 to March 2005, this paper reveals synchronal and in-phase characteristics in the spatial and temporal variation of air pollutants on a city-proper scale at deferent sites; describes seasonal differences of the pollutant emission influence between the heating and non-heating periods, also significantly local differences of the pollutant emission influence between the urban district and outer suburbs, i.e. the spatial and temporal distribution of air pollutant is closely related with that of the pollutant emission intensity. This study shows that due to complexity of the spatial and temporal distribution of pollution emission sources, the new generation Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) model developed by the EPA of USA produced forecasts, as other models did, with a systematic error of significantly lower than observations, albeit the model has better capability than previous models had in predicting the spatial distribution and variation tendency of multi-sort pollutants. The reason might be that the CMAQ adopts average amount of pollutant emission inventory, so that the model is difficult to objectively and finely describe the distribution and variation of pollution emission sources intensity on different spatial and temporal scales in the areas, in which the pollution is to be forecast. In order to correct the systematic prediction error resulting from the average pollutant emission inventory in CMAQ, this study proposes a new way of combining dynamics and statistics and establishes a statistically correcting model CMAQ-MOS for forecasts of regional air quality by utilizing the relationship of CMAQ outputs with corresponding observations, and tests the forecast capability. The investigation of experiments presents that CMAQ-MOS reduces the systematic errors of CMAQ because of the uncertainty of pollution emission inventory and improves the forecast level of air quality. Also this work employed a way of combining point and area forecasting, i.e. taking the products of CMAQ for a center site to forecast air pollution for other sites in vicinity with the scheme of model products "reanalysis" and average over the "area".