1995年湖北省粮,棉.油农业气候年景评述

1995年度全省冬季和早春气候温暧,鄂西北、鄂北岗地少雨干旱;春播后期到出梅前,连阴雨、干旱、暴雨洪涝、大风、冰雹等多种气象灾害相继发生,东部和南部的暴雨洪涝和鄂西北的持续干旱尤为突出;出梅后北部旱情逐步缓解,鄂东和江汉平原高温少雨,一度发生干旱;秋季大部地区秋高气爽,无寒露风影响。总之,1995年全省大部地区春夏农业气象条件比1994年差,其间灾害频繁,南涝北旱是造成冬小麦和早稻减产（比1994年）以及春播作物前期苗情差的主要原因,后期的气象条件有较大转机,秋收作物生长发育关键季节基本无灾,因此尽管1995年遭受了较严重的旱涝等灾害,但农业生产收成较好。湖北省主要农作物生育期农业气象条件评述如下。     

地理思维方式

引言近几年来,地理学已成为一门不仅需要,而且发展了图方法、定量分析、定性分析和听说能力的学科(Balchin,1973;1985)。这四种交流技能每一种都需要用不同方式接收、传递信息和思想。然而,人们很少注意到在信息输入和输出之间必须有思维过程。     

天气形势影响对流层顶高度分析

针对寒潮、梅雨锋个例采用全国120个探空站2000—2007年探空资料,根据对流层顶的热力学定义计算对应的天气形势下各站点的对流层顶高度,利用一元线性回归等统计学方法分析不同天气系统控制下的对流层顶高度的变化规律。结果表明:寒潮爆发,对流层顶高度下降,850、700、500 hPa 3层平均温度每下降1oC,对流层顶高度下降2.486 m,位相差为-6.85 m,温度改变对对流层顶改变量的方差贡献率达56.36%,冷高压系统造成控制区气流下沉、对流层顶高度下降。梅雨锋形成期间和暴雨前期,对流层内以上升运动为主,对流层顶高度上升;暴雨结束,对流层顶高度较暴雨前上升30~50 m,幅度与天气形势有关。     

基于ERA-20C再分析数据的中国近海波候研究

基于ERA-20C再分析数据,综合分析了1950—2010年间中国近海的海表风速、风浪、涌浪和混合浪的分布特点。结果表明,中国近海的风场主要受东亚季风控制,在南海南部靠近越南的海域夏季形成7 m/s的风速大值中心,冬季风速则可达9 m/s。风浪场的空间分布特点与风场相似,而受传播效应和浅水效应的影响,涌浪场四季均在吕宋海峡和东海东南部出现波高的大值中心。春夏季节中国近海大部分海域涌浪占优,与风速大值中心对应,夏冬季节南海南部10°N附近存在风浪池。趋势分析结果显示,风速和混合浪有效波高的线性趋势呈现相似的空间分布,南海的风速和波高分别以0.27 cm·s^-1/a和0.74 cm/a的速率显着增加。而渤海分别以-0.49 cm·s^-1/a和-0.85 cm/a的速率显著降低,黄海的变化率分别为-0.43 cm·s^-1/a和-0.79 cm/a。将中国近海风速和波高的年际变化分别与气候指数尼诺3.4进行相关分析,结果显示,冬季大部分海域的相关系数为负,而夏季在南海和东海海域则为正。     

延庆、怀来地区地壳深部磁性构造与地震的研究

应用三维磁性层反演理论和方法，对延庆、怀来地区航磁资料进行了数据处理，反演计算了该区磁性基底埋深、居里等温面埋深和视磁化强度分布。揭示了延庆盆地、矾山盆地、怀来盆地、涿鹿盆地等四个相互联通盆地的磁性基底的定量特征。对该区地震发生的深部原因和地壳内不同特性块体与地震的关系进行了探讨；对该区地震分布的特点进行了研究；初步提出了该区地震的危险区划和今后的重点监测区。     

区调管理信息系统简介

区调管理信息系统是以中国地质大学华地图形有限公司研制的ＭＡＰＧＩＳ为原型,利用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ公司面向对象的程序设计语言－ＶｉｓｕａｌＣ＋＋５．０开发工具,运用先进的数据访问对象,（ＤＡＯ）技术开发而成,同时采用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＪｅｔ数据库来实现对区调基础数据资料的组织,其界面友好,操作方便,功能强大,不仅能有效地管理区调数据,还能实现图形数据与属性数据之间的双向查询,ＳＯＬ查询等功能,适合于     

融合海域多源重力数据的正则化点质量方法

泰勒级数展开是实施位场向下延拓解算的主要方法之一。该方法的有效性主要取决于位场延拓参量各阶垂向（或径向）偏导数的求取精度及其可靠性。为了避免使用封闭解析核函数在球边界面出现奇异性带来的不确定性问题,依据各类重力观测经滤波处理后均表现为一类有限频谱带宽信号的特点,提出将地球外部重力异常泊松积分式的核函数表示为球谐级数展开式,并将其截断为与重力观测值频谱范围相一致的带限求和式,进而通过直接求导方法,推导得到一组与带限核函数相对应的重力异常高阶径向导数带限计算公式,同时对该组公式进行了实用性改化,并将其应用于重力异常向下延拓泰勒级数展开式计算。使用超高阶地球位模型EGM2008设计两个阶段的数值计算检验方案,分别对重力异常高阶径向偏导数带限模型及其泰勒级数展开向下延拓模型的计算精度进行了检核评估,表明新模型具有良好的可靠性和有效性,在解算稳定性和计算精度两个方面都优于其他同类模型。

     

改进残差网络及时序气象卫星云图的台风等级分类研究

结合了传统残差网络在数据样本小环境下分支卷积层特征的浪费问题,且考虑台风云图时空关联性强、特征复杂因素,参考日本国立情报学研究所在西北太平洋上空通过数个气象卫星拍摄的8 000多景高分辨率台风云图,编制了适应于残差神经网络的时序台风云图分类训练集和测试集。为满足数据集及台风特征,有效优化了原始残差网络的残差块,并得到了恒等映射残差块。经由增加卷积输出来促进分支通路更好的被利用,保留台风图像时序特性,提高网络性能。实验显示,W-ResNets模型在自建台风数据集上的训练精度达到99.60%,测试精度达到76.19%,相较于浅层卷积神经网络的测试精度高出8.48%,相比于使用传统的残差神经网络提高了2.87%,为进一步验证模型的泛化性能,采用MNIST通用数据集进行网络对比实验,宽残差网络得到98.786%的测试精度,优于传统残差网络。文中的W-ResNets预报模型可在小样本台风数据集推广使用。