使用间隔气象数据的余水位分析

余水位是潮汐预报中的"报不准"部分。在现有条件下,许多验潮站在对水位数据进行连续采集的同时,对气象数据还使用间隔时间采集的方式(若干小时采集一次)。使用间隔气象数据,按风向不同对气象数据、余水位数据进行分组,对风与余水位关系进行定性分析,对风-压与余水位关系进行拟合分析,并结合实例,对方法进行说明和检视。     

高桩挡板透空式防波堤消浪性能数值研究

以RANS方程为控制方程,基于有限体积法,在动量方程中添加源项,建立了具有造波‐消波功能的数值波浪水槽。利用建立的源项造波数值波浪水槽,模拟了高桩挡板透空式防波堤在规则波作用下的消浪效果,完整地再现了堤前堤后的流态,分析了挡板相对入水深度对透浪系数的影响。在与试验值及拉帕公式对比后发现,数模计算结果与试验值较接近,拉帕公式偏大。研究了堤顶相对宽度、相对水深、相对波高对透浪系数的影响并提出修正公式,修正公式与计算值和试验值吻合较好。     

基于主成分分析的相对重力观测零漂和固体潮提取

利用主成分分析PCA提取2014-08-15~23CG-5相对重力仪静态相对观测的零点漂移和固体潮。结果显示,PCA提取的零点漂移值与最小二乘线性拟合结果非常一致,其差仅在10-2μGal/d量级;PCA估算的固体潮值与CG-5重力仪内部软件提供的固体潮模型计算值统计结果基本一致,两者之差均小于8μGal,均方根均小于5μGal。     

新太阳光压模型在GNSS定轨中的应用

太阳光压摄动是影响卫星定轨中重要的误差源,在GNSS导航卫星精密定轨过程中使用最为广泛的光压模型为ECOM模型。为了探究几种ECOM模型及其适用性,该文以超快速星历为起算轨道,分析对比经典ECOM-1模型与最新13参数ECOMC模型对GPS/BDS卫星轨道的影响。结果显示:相较于ECOM-1模型,ECOMC模型在GPS定轨中精度有所提升,特别体现在径向精度提升,单天与三天弧段在径向的解算精度分别提升了12.73%和24.74%;在BDS定轨中,采用ECOMC模型,部分GEO卫星在径向方向单天精度有12.38%的提升,而对于IGSO与MEO卫星二者精度差异不大;分析可得,由于星体结构不对称引起卫星在沿太阳-卫星方向作用的偶数阶短周期谐波扰动,引入卫星-太阳方向偶数阶项的参数估计可提升卫星径向精度。     

汛期强降水过程与月内低频降水的联系及其可能机制

利用1981 2010年中国753站逐日降水观测资料、NCEP/NCAR第二套逐日再分析资料及实况天气图等,选取长江中下游32次大范围持续性强降水过程,分析了该类强降水过程与月内(10~30天)低频降水的联系,并重点讨论了形成该类强降水过程的可能机制。结果表明:(1)长江中下游夏季降水具有显著的月内低频振荡周期。大范围持续性强降水过程基本位于降水低频振荡的峰值阶段。(2)梅汛期(6 7月)月内低频降水峰值位相前期,西太平洋副热带高压(下称西太副高)西伸北进,高低空急流发展加强。在强降水过程发生期,高中低层配置出现垂直方向上的最佳耦合;而台汛期(89月)低频降水峰值位相前期,西太副高东退南撤,低空急流逐渐南落至长江中下游东南部,与高空急流相配合,为强降水过程的发生提供了有利条件。(3)梅汛期东北亚低频位势高度低值区南下,与中纬太平洋西传的低频波列在长江中下游汇合。同时西太副高发展加强,造成了长江中下游降水峰值位相南高北低的低频位势高度分布,有利于强降水过程的发生;台汛期伴随从热带西太平洋到日本海低频波列的西北向移动,菲律宾东北部的低频气旋及其北侧低频反气旋的降水峰值位相分别移至长江中下游和东北亚地区,导致暖湿、干冷气流在长江流域交汇,进而造成强降水过程。(4)菲律宾以东洋面低频强对流可作为梅汛期和台汛期强降水过程发生的前期热带信号,提前低频降水峰值位相10天左右。     

浅层地下水补给对人类活动影响的响应特征研究

本文通过数据整理分析, 查明滹沱河流域平原区1976-2005年以开采量、灌区引水量和河道过水量为代表的人类活动逐渐增强, 分析了浅层地下水补给在大气降水减少和人类活动逐渐增强背景下大幅减少的响应特征: 综合补给量所占比率由1976-1980年的21.6%下降到2000-2005年的11.3%。随后, 从开采量、河道过水量和灌区引水量三个方面分析了浅层地下水补给响应人类活动的变化特征: 地下水补给量与开采量呈y=65.412x-0.2576模式随降水量增减而负相关变化; 河道渗漏补给量和渠水入渗量在地下水位不同埋深条件下表现出随来水量、引水量增加而增大的态势, 但在不同埋深条件下, 河道渗漏补给量与来水量之间、渠水入渗量和引水量之间关系不同。     

Erratum to: Purification and characterization of iron-cofactored superoxide dismutase from Enteromorpha linza

<正>Erratum to:Chinese Journal of Oceanology and Limnology Vol.31 No.6,P.1190-1195,2013http://dx.doi.org/10.1007/s00343-013-3049-3The supporting grant information on the footnote of the original version of this article needs to be altered and updated.The new information is given below.     

一次陕西关中强暴雨环境条件及中尺度系统分析

综合利用T213再分析资料和高时空分辨率观测资料包括地面区域逐时加密观测资料,对2007年8月8—9日陕西关中特大暴雨过程的环境条件和中尺度系统进行了分析。天气学分析表明:500 h Pa西太平洋副热带高压和青藏高原高压形成的高压坝在陕西中部断裂形成东北—西南向切变线、250 h Pa西风急流入口区右侧发散场和700 h Pa东西向切变线相互配合是特大暴雨形成的有利环境条件;低层风向快速变化使关中暴雨区低空水汽经历了减小—突然增加—快速减小的过程,关中周围水汽通过偏东气流输送至暴雨区为暴雨的发生提供了水汽和位势不稳定条件,而水汽的快速变化又形成关中暴雨的突发性和历时短而强的特征;高空反气旋涡度的发展形成强烈的"抽吸作用"、双圈垂直次级环流和强垂直上升运动及其两侧的弱下沉运动形成的不对称结构是暴雨形成的动力机制。强降水的中尺度特征分析显示:强暴雨是由一个中α尺度对流系统(MαCS)的发生发展产生的,MαCS又是由2个中β尺度对流系统(MβCS)合并发展而成,其内部对流单体的发展合并和独立加强形成岐山、礼泉和高陵3个大暴雨中心,这些对流单体的发展是由地面中尺度辐合系统产生的,强降水的强弱与地面中尺度辐合系统的强弱有很好的对应关系,地面中尺度辐合系统的形成和加强可能是强降水的触发机制和增幅原因之一。     

Spectrum Analysis of Wind Profiling Radar Measurements

Unlike previous studies on wind turbulence spectrum in the planetary boundary layer, this investigation focuses on high-altitude （1-5 km） wind energy spectrum and turbulence spectrum under various weather conditions. A fast Fourier transform （FFT） is used to calculate the wind energy and turbulence spectrum density at high altitudes （1-5 km） based on wind profiling radar （WPR） measurements. The turbulence spectrum under stable weather conditions at high altitudes is expressed in powers within a frequency range of 2 × 10-5-10-3 s-1, and the slope b is between -0.82 and -1.04, indicating that the turbulence is in the transition from the energetic area to the inertial sub-range. The features of strong weather are reflected less obviously in the wind energy spectrum than in the turbulence spectrum, with peaks showing up at different heights in the latter spectrum. Cold windy weather appears over a period of 1.5 days in the turbulence spectrum. Wide-range rainstorms exhibit two or three peaks in the spectrum over a period of 15-20 h, while in severe convective weather conditions, there are two peaks at 13 and 9 h. The results indicate that spectrum analysis of wind profiling radar measurements can be used as a supplemental and helpful method for weather analysis.