河套地区一次寒潮天气的环流形势分析

利用常规气象观测资料和Micaps提供的相关资料,对2009年9月19—20日在河套地区发生的寒潮天气的环流形势及物理量进行分析。分析表明:在寒潮爆发前期,500hPa系统,蒙古西部的冷中心强度≥-32℃,且温度场滞后于高度场,为冷空气爆发南下提供了最基本条件;700hPa河套地区及上游≥16m.s-1的西北风急流基本形成,等温线与等高线交角≥45°且10个纬距内有4条及以上等温线的密集区;850hPa河套地区有≥16℃的暖中心,高空槽前后的西北风速≥18 m.s-1,温度线与高度线的夹角>45°;地面蒙古气旋的暖性性质为寒潮爆发的前期提供了有利的热力条件,地面冷锋后部冷高压轴线接近南北向,且冷高压中心强度≥1040hPa,3h变压≥3hPa。     

国内外气溶胶观测网络发展进展及相关科学计划

气溶胶是气候变化研究中的一个极大的不确定性因素,国内外在此方面开展了大量的观测和科学研究。本文首先对当前全球两大气溶胶观测网络,世界气象组织(WMO)的全球大气观测计划(GAW)和气溶胶自动观测网(AERONET)的组织、规模、设备、数据和气溶胶网络的规范作了介绍,并对近年来国际上的重大气溶胶科学计划的目标、实验方法、步骤作了介绍,说明观测网络的重要性。在此基础上对中国气溶胶观测网络的地位做了分析,并指出其在正在开展的中国气溶胶科学研究中的重要性。     

陕西中部一次下击暴流的多普勒雷达回波特征

利用西安多普勒雷达产品资料对2006年6月25日发生在陕西中部的一次下击暴流天气进行初步分析,结果表明：强单体合并加强形成弓状回波并产生了33m·s^-1的大风天气;弓状回波反射率因子核心（60dBz）高度下降明显;垂直液态水含量高达70kg·m^-2;弓状回波中层辐合较强,多普勒风场中层辐合区特征比较明显。     

中国含金矽卡岩矿床的分布和主要地质特征

夕卡岩金矿床主要分布于中国东部，特别是在长江中下游地区，并常和夕卡岩铜（铁或多金属）矿床共生。它们产生的有利构造环境为地台边缘的拗陷和褶皱带以及地台内部的深大断裂附近地区，主要控矿地导炭－二叠纪和三叠纪碳酸盐岩，有关侵入岩为钙－碱性闪长岩，石英阀长岩，石英二长闪长岩，花岗闪长岩，二长花岗岩及共浅成相，大多属燕山期，含金夕卡岩以钙夕卡岩为主，镁夕卡岩次之，在夕卡岩及其邻近的围岩中叠加有较强的退化热液     

安徽淮北三铺地区镁夕卡岩金（铜、铁）矿床生成地质环境、分带和流体演化

世界上的含金夕卡岩大多属钙夕卡岩型,镁夕卡岩金矿床十分稀少。本文介绍我国安徽北部三铺地区镁夕卡岩金（铜、铁）矿床的地质地球化学特征。该区含金（铜、铁）镁夕卡岩主要产于台地断拗区燕山期石英二长闪长玢岩与中上寒武统白云质大理岩外接触带。岩体内接触带发育钙夕卡岩和钾长石化,局部有辉钼矿化产出。金矿化与铜的硫化物密切共生,属于镁夕卡岩的退化热液交代作用产物。金属矿化分带序列自蚀变石英二长闪长玢岩到镁夕卡岩     

右江盆地三叠纪岩层极低级变质作用及地球动力学意义

 右江盆地三叠纪槽盆相浊流沉积岩系遭受过区域极低级变质作用。依据地质观察和伊利石结晶度、绿泥石-云母堆垛集合体、标志性粘土矿物及白云母(伊利石)b0参数测定资料,阐述了泥质岩石的成岩变质作用经浅层(近)变质作用到浅变质作用的转换特征。变质温度区间为150-350℃,低压类型,具高地温梯度(40-43℃/km).变质级及亚带总体与地层时代及岩层在地层柱中的位置有耦合关系,而与区域变形强度无关。最后指出区域极低级变质作用是印支-燕山构造旋回早期及区域变形前的地质事件,属于地壳伸展构造背景下右江边缘型盆地内部的埋藏型变质作用。     

编者按

<正>三峡工程举世瞩目,是长江流域大保护与流域水安全保障的关键性枢纽工程。自2003年三峡工程蓄水以来,在防洪、发电、航运、供水等方面产生了巨大的经济、社会及生态环境等综合效益。同时,水库建成后,重庆至宜昌600多km的自然河道变成了人为控制的大型河流型深水水库,不仅在库区形成了诸如消落带、干-支流往复交融的独特生境,而且由于下泄水流、泥沙、营养盐等水文及生物地球化学要素的时空变化,     

兰州市空中水汽含量和水汽通量变化研究

利用历年的高空和地面资料,深入分析了兰州市空中水汽含量和水汽通量的变化特征。结果表明:(1)夏季空中水汽含量和水汽输送相对较多,冬季相对较少;2~7月是水汽含量的增长期,9~1月是递减期,8月与7月持平;97%的水汽集中在400 hPa以下;(2)兰州市空中水汽变化与降水量、降水日数、气温的变化有明显的一致性,也存在一定的差别;(3)兰州市空中水汽输送强度中心接近500hPa高度;冬季水汽日变化最大层位于700~600 hPa,这与我国东部地区空中水汽输送高度和边界层水汽日变化特征有明显的区别。     

Variability of soil moisture and its relationship with surface albedo and soil thermal parameters over the Loess Plateau

Data from July 2006 to June 2008 observed at SACOL(Semi-Arid Climate and Environment Observatory of Lanzhou University,35.946°N,104.137°E,elev.1961 m),a semi-arid site in Northwest China,are used to study seasonal variability of soil moisture,along with surface albedo and other soil thermal parameters, such as heat capacity,thermal conductivity and thermal diffusivity,and their relationships to soil moisture content.The results indicate that surface albedo decreases with increases in soil moisture content,s...     

A Climate Prediction Method Based on EMD and Ensemble Prediction Technique

Observed climate data are processed under the assumption that their time series are stationary, as in multi-step temperature and precipitation prediction, which usually leads to low prediction accuracy. If a climate system model is based on a single prediction model, the prediction results contain significant uncertainty. In order to overcome this drawback, this study uses a method that integrates ensemble prediction and a stepwise regression model based on a mean-valued generation function. In addition, it utilizes empirical mode decomposition (EMD), which is a new method of handling time series. First, a non-stationary time series is decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMFs), which are stationary and multi-scale. Then, a different prediction model is constructed for each component of the IMF using numerical ensemble prediction combined with stepwise regression analysis. Finally, the results are fit to a linear regression model, and a short-term climate prediction system is established using the Visual Studio development platform. The model is validated using temperature data from February 1957 to 2005 from 88 weather stations in Guangxi, China. The results show that compared to single-model prediction methods, the EMD and ensemble prediction model is more effective for forecasting climate change and abrupt climate shifts when using historical data for multi-step prediction.