基于FY-4A卫星数据的短时强降水监测预警指标

选取2018—2021年汛期短时强降水天气过程,利用相关性分析、箱线图法和极值统计法,尝试研究FY-4A卫星产品在短时强降水天气过程中的监测预警指标。研究表明：(1)FY-4A卫星多通道数据可以作为短时强降水监测预警的定量化指标予以应用。(2)筛选出相关性较好的13项产品统计出短时强降水的监测预警指标,其中赋值类指标4项,数值判别类指标9项(含辅助指标3项);初步设定13项指标中有9项达标时,短时强降水会发生。(3)在评估基础上完善了指标,监测预警效果有所提高,TS评分提高5.4%,空报率降低2.7%,漏报率降低1.9%。     

Distribution and characteristics of volcanic reservoirs in China

About forty productive oil/gas fields hosted in volcanic reservoirs have been found since 1957 in fourteen basins of China. They can be simply subdivided into two groups, the east and the west. Reservoir volcanic rocks of the east group are predominantly composed of Late Jurassic to Early Cretaceous rhyolite and Tertiary basalt, preferred being considered as rift type volcanics developed in the circum-Pacific tectonic regime. Those of the west are Permo-Carboniferous intermediate/basic volcanic rocks, being island-arc type ones developed in paleo-Asian Ocean tectonic regime.     

Extending self-organizing maps for supervised classification of remotely sensed data

An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors ： an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen＇s competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification.     

可达性度量方法及应用研究进展评述

可达性一直是地理学、土木建筑工程设计、交通运输经济学等学科的研究热点。已有的各 种可达性度量方法目前已广泛应用于交通网络与城镇发展研究、交通基础设施的区域经济效应 评价、选址分析、园林景观规划、社会文化等多个研究领域。随着应用需求的持续加大和技术研究 的不断深入, 可达性度量方法也在快速发展, 其度量体系正在形成。本文首先从两个层面对可达 性的涵义进行全面阐述; 在此基础上, 从网络特性的角度对拓扑法、距离法、累积机会法、等值线 法、重力模型法、平衡系数法、时空法、效用法等目前常用的可达性度量方法进行系统分类, 并且 从可达性影响因素入手对各种度量方法进行综合比较与评述; 然后, 针对不同的应用领域, 对各 种度量方法的应用研究现状进行详细论述与剖析; 最后, 对可达性研究的发展方向进行深入讨论 与展望。     

新时期城市群理论内涵的再认知

在全球化、信息化背景下,城市之间的竞争已经不再局限于单体城市本身的规模属性,而是越来越取决于城市参与分工协作的地位以及多尺度空间的功能联系,尤其表现在城市网络化、集群化的竞合态势,而城市群已经成为该背景下具有全球意义的空间组合模式.在系统梳理了中西方城市功能地域概念的内在关联基础上,论文认为,中国的城市群概念具有尺度伸...     

雨滴谱数据在S波段双偏振天气雷达数据质量评估中的应用

结合T-Matrix方法和雨滴谱仪数据反演双偏振参量,设计了一种雨滴谱反演评估方法(雨滴谱法),利用其反演结果可对双偏振天气雷达数据进行评估。将此方法应用于不同类型降水过程的雷达偏振参量数据质量评估,结果表明:满足微雨条件时,雨滴谱法与传统的微雨滴法均能有效监测由雷达系统误差导致的观测偏差,且评估结果十分接近;不满足微雨条件时,雨滴谱法评估的不同类型降水过程的雷达数据质量与满足微雨条件下的评估结果十分接近,客观证明了系统调整后雷达运行良好、数据质量稳定;不同雨强(R)情况下,雨滴谱法的评估结果具有一致性。10 mm·h^-1≤R<20 mm·h^-1时,雷达观测的数据质量最为稳定。该雨滴谱法适用范围广,可动态评估双偏振雷达偏振参量质量,有助于雷达调整和数据校正。     

2023年秋季我国气候异常特征及成因分析

利用NCEP/NCAR再分析数据集和中国2400个站的气候观测数据,对2023年秋季我国气候异常特征及其成因进行分析。2023年秋季全国平均气温为1961年以来历史同期最高;全国平均降水量接近常年同期,但空间分布不均且季节内变化明显。秋季欧亚中高纬环流呈“两槽一脊”型,造成我国气温显著偏高;9月呈“两脊一槽”型,巴尔喀什湖低槽活动导致西北地区降水增多;10月呈“两槽一脊”型,导致北方地区偏暖加强;11月呈“西高东低”型,东路冷空气增强,东北地区气温偏低、降水偏多。西太平洋副热带高压总体较常年偏强、偏西,脊线9月异常偏北、10月偏南、11月接近常年。印缅槽9月显著偏强,10—11月接近常年。9月印缅槽偏强与副热带高压异常偏北共同导致了长江中下游以北至黄河下游地区多雨;10—11月东部地区水汽条件整体偏差。9—10月近海台风频繁活动,造成华南地区降水偏多。2023年秋季我国气候受到大气季节内变化的显著作用,热带海温异常的影响不典型。     

集成学习和动态融合算法在福建省短时强降水预报中的应用

为了提高短时强降水预报准确性,在2019—2020年4—9月福建省逐时降水实况观测资料与中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)模式预报产品的基础上,应用LightGBM集成学习算法框架,建立以30 mm·h^-1为阈值的逐时降水预报模型。通过特征处理、自助聚合及超参数搜索等技术对模型进行优化,结合AUC、AUPR与传统分类指标,设计了包括业务模拟测试在内的多项试验,通过对比各建模方案验证了模型对于较长时效的短时强降水预报的适用性。结果表明:模式预报本身的命中率和空报率均较高,各建模方案具有不同程度的改善作用。自助聚合可以增强模型预测稳定性,轻微不平衡子训练集能降低模型预测空报率而取得更高的综合评分,在验证集中最佳TS评分可达17.5%;对分类信息增益贡献最大的特征变量为K指数,其次为500 hPa露点温度和时间参数特征;试验指标从优到劣依次为:随机交叉验证、小时划分的随机交叉验证、业务模拟测试,可见模型有效性主要来自相同或相邻时刻的样本信息;设计基于逻辑回归的异质模型动态融合方案以改善静态同质模型表现,各项指标均有小幅提升,在命中率接近50%时削减空...     

四川盆地东部再生稻高温伏旱区腋芽萌发期气象适宜度

以四川盆地东部再生稻高温伏旱区为研究区,基于气象条件对腋芽萌发期再生稻生长发育的影响机理,采用结构方程模型探明了腋芽萌发的影响因素、影响路径及影响强度。进一步结合隶属函数和层次分析法,构建了再生稻腋芽萌发气象适宜度模型,并分析了1981—2021年研究区腋芽萌发期气象影响因素及气象适宜度的变化特征。结果表明：气温、空气湿度、降水是四川盆地东部再生稻高温伏旱区腋芽萌发的关键影响因素,基于以上因素的气象适宜度模型能较好地评价再生稻腋芽萌发期的气象影响。1981—2021年研究区气温适宜度、空气湿度适宜度及综合气象适宜度均呈下降趋势,降水适宜度没有表现出明显的变化趋势。气温适宜度、空气湿度适宜度及综合气象适宜度总体呈“西高东低”的空间分布特征,降水适宜度则表现为“东西高、中部低”。1981—2021年研究区气温上升趋势与空气湿度下降趋势显著,导致致害高温（日平均气温≥32℃）积温和致害低湿（日平均相对湿度≤65％）日数明显增加,这是再生稻腋芽萌发期气象适宜度总体呈下降趋势的诱因。     

大直径钻孔灌注桩桩身倾斜数值模拟分析研究

本文验证了有限差分法模型模拟大直径钻孔灌注桩的可靠性。在此基础上对某工程灌注桩底部分桩身发生倾斜的情况进行了FLAC3D模拟,分析了其承载力及稳定性的变化,从而得出在一定倾斜范围内,桩的承载力及稳定性变化不会对工程实际产生太大的影响。