新疆夜雨和昼雨的空间分布和长期变化

基于云南省1977—2017年124个测站逐小时降水资料,运用时空平均等统计方法,分析了云南地区夜雨率、夜雨频次和夜雨强度的基本气候特征。结果表明：（1）云南夜雨占日降水量的比例较大,各个季节大部分地区夜雨率均能超过50%,且具有显著的区域性差异。多年平均夜雨率逐候变化呈现复杂和特殊的三峰型变化。（2）云南夜雨年频次呈现东部和西部多,而中部少的特征。主要是因为春、冬季云南东部和西部受南支西风系统、昆明准静止锋及云南地形的共同影响,是典型夜雨高频区。（3）云南北部和南部边缘在全年多数时段为夜雨强度的大值区,而中部常年夜雨强度相对较弱。云南大部地区夏、秋季夜雨强度大于春、冬季,但云南西北部边缘夜雨强度春、冬季高于夏、秋季。

     

融合多源海洋大地测量数据的南海海底地形多层感知机反演

本文融合SIO(Scripps Institution of Oceanography)发布的垂线偏差、重力异常和垂直重力梯度数据及NCEI(National Centers for Environmental Information)发布的船载测深数据, 利用多层感知机神经网络(Multi-Layer Perceptron, MLP)建立南海海域(108°E—121°E, 6°N—23°N)分辨率为1'×1'的海底地形模型(MLP_Depth).首先, 将642716个船载测深控制点的位置信息与周围4'×4'格网点处的地球重力信息(垂线偏差、重力异常、垂直重力梯度)作为输入数据, 将船载测深控制点处实测水深值作为输出数据, 训练MLP神经网络模型, 训练结束时决定系数R²为99%, 平均绝对误差MAE为39.33 m.然后, 将研究区域内1'×1'格网正中心点处的输入数据输入于MLP模型中, 可得格网正中心点处的预测海深值.最后, 根据预测海深值建立研究区域范围内分辨率为1'×1'的MLP_Depth模型.将MLP_Depth模型预测水深与160679个检核点处实测水深对比, 其差值的标准差STD(75.38 m)、平均绝对百分比误差MAPE(5.89%)与平均绝对误差MAE(42.91 m)皆优于GEBCO_2021模型、topo_23.1模型、ETOPO1模型与检核点实测水深差值的STD(108.88 m、113.41 m、229.67 m)、MAPE(6.11%、6.94%、18.37%)与MAE(47.33 m、52.24 m、130.08 m).同时, 为了研究不同区域内利用该方法建立的海底地形模型的精度, 本文在研究区域内分别建立了A、B区域的海底地形模型(MLP_Depth_A、MLP_Depth_B).经过验证得: MLP_Depth_A、MLP_Depth_B相比于MLP_Depth模型具有更高的精度, 更能反应海底地形的变化趋势.

     

模式内部变率引起的1.5℃和2℃升温阈值出现时间模拟的不确定性研究

模式内部变率是模拟结果不确定性的重要来源,然而它对于1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响尚不清楚。因此,基于耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的多模式数据研究了模式内部变率对1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响以及对未来排放情景的敏感性。结果表明,模式内部变率对升温阈值出现时间模拟的影响与外强迫的影响相当,单个模式内部不同成员达到全球平均1.5℃或2℃增温的年份相差2~12年;其影响具有明显的空间差异,影响极大值出现在欧亚大陆以北洋面、白令海峡周围区域、北美东北部及其与格陵兰岛之间的海域、南半球高纬地区等;低排放情景下模式内部变率的影响大于高排放情景。     

高分五号全谱段光谱成像仪地表温度与发射率反演

地表温度在全球能量平衡和气候变化研究中具有重要意义。中国新一代高分辨率卫星高分五号卫星(GF-5)搭载的全谱段成像光谱仪有4个40 m空间分辨率的热红外波段,可以提供高空间分辨率的地表温度信息。本文提出了适用于全谱段成像光谱仪的温度与发射率分离TES(Temperature and Emissivity Separation)算法同时反演地表温度和发射率,为了提高大气校正精度,算法加入了水汽缩放WVS(Water Vapor Scaling)大气校正方法。首先利用Seebor V5.0全球大气廓线库构建模拟数据对算法精度进行了评价;然后利用张掖地区11景ASTER影像作为替代数据和同步的地面实测数据对算法精度进行了验证。模拟数据结果表明加入WVS方法后TES算法反演地表温度的RMSE由2.59 K降低到1.54 K,4个波段地表发射率的RMSE分别从0.122、0.12、0.102和0.037降低到0.042、0.04、0.028和0.026;地表验证结果表明本文算法反演的地表温度与站点实测值具有更好的一致性,平均Bias由1.08 K降低到0.47 K,RMSE由2.17 K降低到1.7 K;反演的各波段地表发射率与地面实测结果误差均小于1%。因此,本文提出的温度与发射率分离算法具有较高精度,可以利用GF-5数据获取高精度高空间分辨率的地表温度和发射率数据,服务于其他相关研究。     

滇西勐库地区退变质榴辉岩锆石U-Pb年龄及其地质意义

滇西双江县勐库地区退变质榴辉岩呈构造透镜体产于湾河蛇绿混杂岩带内,该发现弥补了东特提斯造山带高压-超高压变质岩在云南境内的空缺。在岩石学观察的基础上,借助激光剥蚀等离子体质谱(LA-ICP-MS)技术,对退变质榴辉岩中的锆石开展了精确的U-Pb年龄测定。所测试的3件样品分别采自3个不同的露头:样品PM011-9-1采自勐库控角剖面,样品PM038-15-4采自勐库地界剖面,样品GH1612-1-1采自勐库根恨大寨。测年结果显示,样品PM011-9-1的23个测点中存在2组较集中的~(206)Pb/~(238)U年龄,分别为801.0±9.8Ma和227.0±12Ma;样品PM038-15-4的26个测点中存在2组较集中的~(206)Pb/~(238)U年龄,分别为447.5±3.6Ma和291.7±6.3Ma;样品GH1612-1-1的30个测点中存在一组较集中的~(206)Pb/~(238)U年龄,为229.0±1.3Ma。结合区域资料及锆石阴极发光图像分析,801.0±9.8Ma应属退变质榴辉岩的原岩年龄,可能代表了Rodinia超大陆裂解早期出现的初始洋壳;而447.5±3.6Ma、291.7±6.3Ma和229.0±1.3～227.0±12Ma这3组年龄可能代表了退变质榴辉岩经历的3期变质作用年龄:分别为峰期硬柱石榴辉岩相的变质作用;中期角闪石榴辉岩相-高压麻粒岩相的退变质作用,为一个降压-增温的"热折返"过程;主期角闪岩相的退变质作用,是一个大幅度的降温-减压过程,奠定了勐库地区退变质榴辉岩的主体面貌。     

江淮入梅前后气象因子变化特征及预报着眼点探析

针对2010年江淮地区入梅日预报偏差情况,利用2010年6—7月高低空实况资料和NCEP再分析资料,分析了入梅前后湿度、经向风、地转西风急流的变化特征,并结合1985—2005年21 a历史平均状况和近几年的变化特征,分析了江淮地区入梅前后气象因子变化的规律性、普遍性,丰富了江淮地区入梅预报着眼点。研究发现:有些年份地转西风急流从30°N以南北跳到30~37.5°N区域,对江淮地区进入梅雨期有很好的预示作用,且其稳定维持,有利于江淮梅雨期降水的持续。70%湿度区北跳到30°N的时间及持续时间对江淮地区入梅日的预报和梅雨期长度有着较好的指示作用。在30~35°N区域内v850 hPa-v200 hPa风速差值的突然增大和江淮地区入梅有着较好对应关系。这为梅雨的预报提供了新的思路和方法。     

基于现代技术条件下《测量学》课程改革的新探索

探索现代测绘科学技术和现代CAI教学技术两个条件支撑下,阐述在测量学课程体系内容以及教学手段方法改革的新思路。     

利用臭氧氧化实现复合生物反应器污泥减量

采用复合生物反应器,对应用臭氧氧化实现污泥减量进行了研究。2个相同的复合生物反应器平行运行,1个作为对照系统,1个作为氧化系统。反应器内装有半软性填料,投加量为10%。曝气池中悬浮污泥浓度为1 500 mg/L左右,生物膜浓度为2 000 mg/L左右。试验结果表明,随着臭氧氧化污泥比例的增加,污泥表观产率系数也随之降低,当臭氧投量为0.05 g O3/gSS,每天氧化的污泥分别为反应器内污泥的10%,20%,30%时,污泥表观产率系数分别减少28.2%,44.9%,75.8%。虽然随着污泥氧化比例的增大,氧化系统出水CODcr略有增加,但氧化系统仍能保持其生物处理能力,CODcr去除率在92%以上;2个系统之间氨氮的去除率相差不大,氧化系统的硝化能力基本没有受到臭氧氧化的影响。     

SOME OBSERVATIONS ON THE OLDEST FORMATIONS IN THE PROVINCE OF SHANSI.

The western and north-eastern parts of Shansi Province are districts of typical development of the oldest Pre-Palaeozoic formations. In western Shans these formations are well exposed in the territory midway between the Taiyuan plain and the Yellow River and are bordered on almost all sides by the so-called Shansi Formation of late Palaeozoic age. Near the margin the area of oldest