冬季蒙古反气旋和伊朗反气旋的年代际变化特征

根据NCEP/NCAR再分析资料,采用客观判定和追踪方法,研究了1948~2013年欧亚地区冬季温带反气旋的年代际气候变化的活动特征。结果发现,反气旋的高频分布区也是反气旋气候变化最大的区域,其中蒙古高原和伊朗高原的反气旋最活跃。反气旋的频数和强度既有长期趋势也有年代际变化。蒙古高原和伊朗高原的反气旋频数具有明显的年代际变化特征。反气旋频数具有2~6年和16~30年周期,且具有变频特征。EOF分解发现蒙古高原和伊朗高原的反气旋频数分布均在较高纬度和较低纬度地区呈现显著相反的偶子极态分布形式。蒙古高原的反气旋强度的变化基本可以体现欧亚大陆反气旋强度的变化。反气旋分布和强度的年代际变化可以用对流层低层经向温度梯度表示的斜压锋的位置和强度的年代际变化来解释,但斜压锋对欧亚反气旋的影响具有区域性。蒙古高原的反气旋在1960~1975年50°N以北较多,1990~2005年50°N以南较多的偶极子态变化与80°~120°E区域的斜压锋纬度位置自55°N南移到45°N有密切关系,30°~80°E区域的斜压锋纬度位置变化不能单独解释伊朗高原反气旋偶极子态年代际变化。自21世纪00年代中期斜压锋偏强对反气旋强度偏强有重要影响。     

Amplification of the solar signal in the summer monsoon rainband in China by synergistic actions of different dynamical responses

A rainband meridional shift index (RMSI) is defined and used to statistically prove that the East Asian summer monsoon rainband is usually significantly more northward in the early summer of solar maximum years than that of solar minimum years. By applying continuous wavelet transform, cross wavelet transform, and wavelet coherence, it is found that throughout most of the 20th century, the significant decadal oscillations of sunspot number (SSN) and the RMSI are phase-locked and since the 1960s, the SSN has led the RMSI slightly by approximately 1.4 yr. Wind and Eliassen–Palm (EP) flux analysis shows that the decadal meridional oscillation of the June rainband likely results from both a stronger or earlier onset of the tropical monsoon and poleward shift of the subtropical westerly jet in high-solar months of May and June. The dynamical responses of the lower tropical monsoon and the upper subtropical westerly jet to the 11-yr solar cycle transmit bottom-up and top-down solar signals, respectively, and the synergistic actions between the monsoon and the jet likely amplify the solar signal at the northern boundary of the monsoon to some extent.     

Developing the science product algorithm testbed for Chinese next-generation geostationary meteorological satellites: Fengyun-4 series

Fengyun-4A (FY-4A), the first of the Chinese next-generation geostationary meteorological satellites, launched in 2016, offers several advances over the FY-2: more spectral bands, faster imaging, and infrared hyperspectral measurements. To support the major objective of developing the prototypes of FY-4 science algorithms, two science product algorithm testbeds for imagers and sounders have been developed by the scientists in the FY-4 Algorithm Working Group (AWG). Both testbeds, written in FORTRAN and C programming languages for Linux or UNIX systems, have been tested successfully by using Intel/g compilers. Some important FY-4 science products, including cloud mask, cloud properties, and temperature profiles, have been retrieved successfully through using a proxy imager, Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI), and sounder data, obtained from the Atmospheric InfraRed Sounder, thus demonstrating their robustness. In addition, in early 2016, the FY-4 AWG was developed based on the imager testbed—a near real-time processing system for Himawari-8/AHI data for use by Chinese weather forecasters. Consequently, robust and flexible science product algorithm testbeds have provided essential and productive tools for popularizing FY-4 data and developing substantial improvements in FY-4 products.     

地勘基金成果管理系统的设计与开发

本文在分析国内地质资料信息化服务现状的基础上,以地勘基金成果数据为管理对象,搭建了地勘基金成果管理系统,并以贵州省地勘基金成果数据为例,实现了该地区地勘基金项目、整装勘查项目地质数据的有效管理与查询,为地质资料的管理与应用提供了科学的决策支持.     

基于文献计量方法的国际地理科学研究机构竞争力分析

本文利用2000-2015年WOS（Web of Science）的原始数据,以科研产出为视角,基于文献计量法,运用信息检索技术和TDA等引文分析工具,对遴选出的13个国际上具代表性的地理科学研究机构（中国科学院地理科学与资源研究所、北京大学城市与环境学院、北京师范大学地理与遥感学院、牛津大学地理与环境学院、剑桥大学地理系、伦敦大学联邦、加州大学系统、马里兰大学系统、杜伦大学地理系、伯明翰大学地理地球与环境科学学院、布里斯托大学地理科学学院、英属哥伦比亚大学地理系、国际应用系统分析研究所）的科研生产力、影响力、学科结构、国际合作力、重要成果等方面的发展现状进行了统计分析,结果显示,马里兰大学系统地理系总体学科影响力相对较强。中国科学院地理科学与资源研究所SCI&SSCI论文总数以绝对优势占居领先地位,但被引用情况却不尽人意,这也从一个侧面反映出学术影响力提升空间较大;与此同时,随着国际合作范围的扩展和国际合作能力的不断提升,该研究所的前沿开拓与创新发展力逐步走强。     

基于微博数据和情感分析法的台风“米克拉”灾情过程探测

以2020年第6号台风“米克拉”为例,采集了5916条新浪微博作为数据源,综合应用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型、文本情感分析方法和空间分析技术,挖掘、分析台风的灾情时空过程。基于LDA主题模型建立了主题-词矩阵并进行隐含主题聚类,这些微博文本被分为灾损类信息、预警类信息、防御类信息和无关信息;从主题信息和文本情感值两个角度入手,对此次台风事件网络舆情的演化过程进行分析。结果表明:“米克拉”登陆前有大量积极情感的微博,主要包含渴望降雨、降温等信息,此类微博大量分布在漳州、厦门、福州等地区;在台风入境后消极情感的微博大量增多,主要描述道路、树木等受大风和大雨影响的灾损类信息,此类信息的空间位置主要分布在漳州和厦门,能较好地反映台风灾害影响的时空分布。通过对微博主题类别和情感极性进行时空分析,实现台风灾害事件发展趋势的监测,为防灾减灾提供参考依据。     

山东省城镇化包容性发展的时空格局

在中国城镇化发展的战略转型期,将“包容性”理念融入新型城镇化道路的建设中,从发展机会平等、发展内容全面、发展成果共享三个维度解析了城镇化包容性发展的内涵,并构建测评指标体系,以山东省为案例进行了实证研究。结果表明：① 2005-2014年,山东省城镇化包容性发展评价值均小于0.5,处于以排斥性特征为主的过渡时期,不同维度的评价值呈现发展机会平等<发展内容全面<发展成果共享的态势;② 只有青岛市进入了包容性特征为主的过渡时期,济南等10地市处于排斥性特征为主的过渡时期,菏泽等6地市处于排斥性发展阶段;③ 各地市综合评价值与发展机会变量的正相关性最显著,说明发展机会不均等是较多地市城镇化包容性发展综合评价值偏低的主要原因。发展机会、发展内容与发展成果的相关性较弱,说明山东省较多地区的城镇化建设投入和成果还未能有效的惠及城乡。理论上,实现了从起点、过程、结果等内在联系紧密的三个维度刻画城镇化的发展水平,完善了城镇化的质量内涵。实践上,可以从不同层面检视城镇化包容性发展的障碍因素,为城镇化的质量提升提供指引。     

1957-2014年库布齐沙漠地面风场特征

风对沙漠化过程具有重要影响,起沙风是塑造沙漠地貌格局的主要动力。根据1957-2014年库布齐沙漠周边4个基准气象站的地面风资料,从风速、风向和输沙势等方面分析库布齐沙漠的地面风场特征。结果显示：（1）库布齐沙漠的起沙风频率与平均风速有很高的相关性;（2）年平均风速为2.7 m·s^-1,全年盛行风向为WNW-NW,为中等变率锐双峰风况,合成输沙风向约为310°。4月风速最大,为中等变率环境;8月风速较小,为高变率环境;1月风速最小,为低变率环境。3-6月风速最大,风向集中度一般;11月至翌年2月风速较大,风向集中度高;7-10月风速最小,风向集中度差;（3）20世纪80年代中后期和2007年前后风速、起沙风频率和输沙势发生了较大变化,尤其是2007年前后由减小向增大发展;（4）大气环流和地表粗糙度的改变是库布齐沙漠地面风场变化的重要原因。     

霸王(Sarcozygium xanthoxylon)灌木年轮记录的1902—2015年阿拉善荒漠中部气候干湿变化

基于阿拉善荒漠中部的4个霸王(Sarcozygium xanthoxylon)样点建立的区域轮宽年表,探讨了霸王径向生长对气候变化的响应及阿拉善荒漠中部区域1902—2015年的干湿变化。结果表明:霸王的径向生长主要受到生长季及前期降水(当年4—7月和前一年10—12月降水)影响。年代际尺度上,区域年表共记录了1920s初—1930s初、1940s初以及1970s末—1980s末3个干旱时段和1900s末—1920s初、1930s、1960s中—1970s中以及1980s末—至今4个湿润时段。区域气候干湿变化以2~8、11、16~32a周期最为明显,在1970s末发生了周期性震荡。本研究所揭示的区域百余年来气候干湿变化波动状况,可为区域环境演变和荒漠化防治提供气候背景代用资料和决策依据。     

塔克拉玛干沙漠腹地塔中地区大气气溶胶散射系数影响因子

利用2010年塔克拉玛干沙漠腹地塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站单波段(525nm)积分浊度计和PM10自动监测仪、能见度仪器观测资料,结合塔中地面气象观测资料,分析影响塔中气溶胶散射系数的各因子。结果表明:(1)散射系数和PM10质量浓度具有明显的正相关关系,相关程度秋季最大,达0.96;夏季次之,为0.94;冬季最小,为0.91。(2)质量散射系数3月最小,10月最大;四季中,春季最小,为0.60m2·g-1,秋季最大,为1.38m2·g-1。塔中站气溶胶质量散射系数小于河北张北站、甘肃民勤站、兰州西固区,大于内蒙古锡林浩特站、希腊克里特岛、以色列内盖夫沙漠。(3)能见度与散射系数呈显著负幂相关关系,相关系数为0.80,其中夏、秋、冬季的相关系数都超过了年相关系数,分别是0.913、0.908、和0.857,春季最低为0.723。(4)风速较大时,散射系数的值也比较大,两者呈现正相关关系,相关系数为0.45。散射系数小于500 Mm-1时,主要分布于ENE和NE;大于500Mm^-1以上则主要是在ENE、NE、E风向。在ESE风向时,散射系数的平均值最大,其次是SSE方向上,最小值是S风向。