伽玛射线暴源的新分布“BATSE的观测结果

介绍了康普顿γ射线天文台上ＢＡＴＳＥ有关暴源分布观测的新发展。这一发现对８０年代以前所普遍接受的γ射线暴起源于银盘内中子星的模型提出了严重挑战，并阐明了几种以ＢＡＳＥ结果基础的暴源分布模型。     

角叉菜卡拉胶的研究——Ⅱ.雌配子体与四分孢子体角叉菜卡拉胶的季节变化

本文研究了雌配子体和四分孢子体两种世代角叉菜卡拉胶的季节变化。不论雌配子体还是四分孢子体角叉菜,其卡拉胶的产率都是夏、秋季高,冬季低。四分孢子体卡拉胶不凝固,雌配子体卡拉胶的凝胶强度是7和12两月的较高,其凝固点没有季节性变化。四分孢子体卡拉胶的粘度在秋、冬季较高,雌配子体的粘度无季节变化。雌配子体和四分孢子体卡拉胶的3,6-AG含量都是夏、秋季较高,冬季较低。硫酸基含量都是秋季的稍高。 上述结果证明,世代是决定角叉菜卡拉胶的物理性质和化学组成最主要的因素,当世代相同时,季节对所含卡拉胶的产率、物理性质和化学组成也有不同程度的影响。     

MM5模式显式微物理方案的对比分析

介绍了MM5中的显式云物理方案，详细分析了Goddard,Reisner和Schultz方案的物理过程特点和存在的不足。这些云物理方案的多个微物理过程的描述不是很合理，对粒子的自动转化过程都采用阚值，且对雪、霰和雨的数浓度只进行诊断计算。Reisner方案的物理过程相对全面，预报量也较多，但仍存在一定的不足。通过对1992年Andrew台风个例的模拟，发现尽管Reisner方案的物理过程比Goddard和Schultz方案全面，但模拟的台风眼最低气压和地面最大风速并没有优势。所以单一物理过程描述的改善不一定立即带来模式预报成效的提高，因为预报能力取决于整个模式系统的科技水平以及各子程序之间的匹配。     

福建地震前兆台网集成设计与应用

结合”十五”期间福建台网建设的经验,介绍了区域前兆台网集成功能,包括台网结构、数据通信和软件部署设计等方面的集成,通过实践展示了数字地震前兆台网建设的应用效果。     

太湖流域典型地区土壤磷素含量的空间变异特征

在地统计学和地理信息系统的支持下,以半方差函数为基本工具,分析了太湖流域典型地区土壤耕层全磷含量的空间变异特征,并运用块段克立格法进行线性无偏最优插值,制作了土壤耕层全磷含量的空间分布图。结果表明:研究区域土壤全磷含量具有中等的空间相关性和良好的结构性,其自相关距离在11km左右;土壤磷素含量的空间分布具有明显的斑块状特点,沿江平田区、地势低洼的圩田及低平田区磷素的含量相对较高,应作为农业面源磷污染的重点监控对象。     

热带太平洋盐度变化:2015?2017年盐度异常

本文利用Argo海水盐度资料、海流同化数据和同期大气再分析数据,探讨热带太平洋盐度趋势变化和相关动力过程。Argo资料显示,2015?2017年热带太平洋出现显著的盐度异常(SAE),这是改变长期趋势的主要原因,表现为表层显著淡化和次表层咸化特征。这种盐度异常具有明显的区域性特征和垂直结构的差异,体现在热带太平洋北部海区(NTP)和南太平洋辐合区(SPCZ)表层淡化,盐度最大变幅为0.71～0.92,淡化可以达到混合层底;热带太平洋南部海区(STP)次表层咸化,最大变幅为0.46,主要发生在温跃层附近,期间盐度异常沿着等位密面从西向东扩展。平流和挟卷是与SAE密切相关的海洋动力过程,两者在NTP淡化海域有着持续而较为显著的影响,在SPCZ淡化、STP咸化海域后期贡献也较大,其中盐度平流对热带太平洋海区盐度变化起主要贡献。NTP淡化海区表层淡水通量和STP咸化海区密度补偿引起的混合也是SAE的重要影响因素。     

基于长短时记忆神经网络的台风路径临近预报模型

It is of vital importance to reduce injuries and economic losses by accurate forecasts of typhoon tracks. A huge amount of typhoon observations have been accumulated by the meteorological department, however, they are yet to be adequately utilized. It is an effective method to employ machine learning to perform forecasts. A long short term memory(LSTM) neural network is trained based on the typhoon observations during 1949–2011 in China's Mainland, combined with big data and data mining technologies, and a forecast model based on machine learning for the prediction of typhoon tracks is developed. The results show that the employed algorithm produces desirable 6–24 h nowcasting of typhoon tracks with an improved precision.     

欧洲耕地撂荒研究及对我国的启示

农地撂荒伴随的森林植被自然演替最早发生在欧洲.耕地撂荒严重影响农田土壤、粮食生产等方面,且在中国有愈演愈烈的趋势.该文总结了欧洲耕地撂荒的定义、规模、驱动因素等方面的研究,对比分析了中国耕地撂荒的现象、成因和今后应该重点研究的内容,以期对政府决策提供参考.