拱坝系统三维非线性地震波动分析

本文将显式有限元结合外推人工边界的方法发展应用于三维非线性近场波动问题的研究。首次提出了拱坝－库水－地基系统三维非线性地震反应波动分析方法，并与传统的无质量地基分析方法进行了比较。     

鄂西秭归盆地中三叠世-早侏罗世沉积记录及其对秦岭印支碰撞造山作用的启示

随着印支期南秦岭勉略洋盆闭合,华南和华北两大块体最终拼贴、构成中国大陆的基本轮廓。普遍认为这一洋陆转换、碰撞造山发生在三叠纪,但具体时间和空间过程仍存在较多争议。秭归盆地位于秦岭逆冲褶皱带东段南缘,是扬子北缘前陆盆地系统的重要组成,在沉积序列和碎屑来源上与秦岭印支期造山作用密切相关。该盆地经历早中三叠世滨-浅海相到晚三叠世-早侏罗世三角洲-河流相的沉积转变,中三叠统巴东组和上三叠统九里岗组之间发育平行不整合。不整合面之上的上三叠统-下侏罗统砂岩在碎屑组分上不仅含有泥岩、粉砂岩等沉积岩岩屑和千枚岩、板岩和片岩等中-低级变质岩岩屑,而且还见有中酸性火山岩岩屑。结合碎屑锆石颗粒U-Pb定年和古流向数据,这些火山岩岩屑揭示北部的秦岭造山带源区在晚三叠世(225~200Ma)存在火山活动,与同期的花岗质侵入岩一起反映秦岭印支期的同碰撞造山岩浆活动。     

京津冀区域龙卷风灾害特征分析

基于气象报表、中国气象灾害大典、气象灾情数据库以及档案馆地方志等历史资料,查阅1956—2016年京津冀区域的龙卷风个例,按照"增强藤田级别"龙卷风强度等级分类标准,采用专家评定法对龙卷风个例进行定级,并运用时间序列、趋势分析和空间分析方法,对龙卷风的时空分布、灾害特征进行了统计分析。主要结论如下:①1956—2016年,京津冀区域共确认龙卷风个例188个,空间分布上,龙卷风发生最多的区域有2个,一是张家口坝上4县:张北、尚义、沽源、康保,二是京津冀东部地区,特别是沧州、天津、唐山、秦皇岛沿海地区是龙卷风高发区;②时间分布上,1985—1993年龙卷风发生次数最多,90年代以后呈下降趋势;③龙卷风在夏季发生次数占总数的81.9%,龙卷风主要发生时段为11:00—20:00;④对有灾情记录的122个龙卷风个例,经专家评定,EF4和EF3级各1例,EF2级14例,EF1级52例,EF0级54例。     

西藏近40年气温变化的气候特征分析

应用西藏1952~1995年温度序列资料, 对其基本气候特征、年代变化、气候突变、振荡周期、异常冷暖、变化趋势等进行了分析.结果表明:年与各季气温大都具有3个暖期和2个冷期, 60年代是最冷的10年, 以秋季降温最明显, 80年代中后期至90年代气温偏高. 22年、11年、3~4年是年与各季气温较为显著的周期.气候突变出现在60年代初和80年代初. 60年代、70年代多异常偏冷年, 80年代多异常偏暖年, 多发生在夏季和冬季, 90年代, 大多数年份发生气温异常. 40年来, 西藏年平均气温以0.065 ℃/10a的倾向率上升, 近10年春秋季增温率最大.     

Polar Low genesis over the North Pacific under different global warming scenarios

Following an earlier climatological study of North Pacific Polar Lows by employing dynamical downscaling of NCEP1 reanalysis in the regional climate model COSMO-CLM, the characteristics of Polar Low genesis over the North Pacific under different global warming scenarios are investigated. Simulations based on three scenarios from the Special Report on Emissions Scenarios were conducted using a global climate model (ECHAM5) and used to examine systematic changes in the occurrence of Polar Lows over the twenty first century. The results show that with more greenhouse gas emissions, global air temperature would rise, and the frequency of Polar Lows would decrease. With sea ice melting, the distribution of Polar Low genesis shows a northward shift. In the scenarios with stronger warming there is a larger reduction in the number of Polar Lows.     

天水50年代以来干旱气候若干成因分析

针对天水的干旱气候 ,通过对各类大气和非大气因子的相关普查和统计检验 ,所得到的相关因子 ,可作为分析研究干旱气候成因及气候预测的重要依据。     

气候变化影响下极端水文事件的多变量统计模型研究

以黄河流域太原气象站和淮河流域鲁台子水文站为研究对象,利用Copula函数构建气候要素（降水）同极端水文事件（干旱和洪水）之间的多元统计模型,分析不同降水条件下不同等级干旱和洪水的发生概率变化。结果表明,Gumbel Copula能够较好地描述太原站7月份的前期累加降水量和帕默尔干旱指数（PDSI）的相关结构。随着降水量的增加,极端干旱的发生概率逐渐减小,重旱、中旱和轻旱的发生概率则先增加后减小。Clayton Copula能够较好地描述鲁台子水文站前期累加降水量和洪峰流量之间的相关结构。当前期累加降水量大于等于某一定值时,随着年最大洪峰x的增大,发生洪峰≥x的极端洪水事件的概率逐渐减小。在同一个极端洪水发生概率下,前期累加降水量越大,洪峰流量出现大值的可能性越大。     

新安江水库(千岛湖)水质时空变化特征及保护策略

为探索新安江水库(千岛湖)水质的变化规律及其影响因素,利用2009-2010年的逐月水质监测数据,结合文献资料,对新安江水库水质时空变化进行了综合分析.结果表明:在时间分布上,透明度、总氮、总磷及叶绿素受水文季节变化过程、浮游生物生长及人类活动等的综合影响,具有明显的季节变化特征,特别是上游街口断面各指标季节差异显著.空间分布上,上游水质明显劣于下游水质,上游水域透明度低,氮、磷及叶绿素含量高,反映出外源供给和人类活动对新安江水库水质的决定性贡献,控制外源污染是新安江水库水质提升的关键.统计分析表明,新安江水库主要感官指标透明度主要受控于藻类生物量,而藻类生物量变化与氮、磷营养盐的含量关系密切.严格控制入库营养盐通量,控制浮游植物生物量的季节性异常增殖已成为解决新安江水库水环境问题的核心.另外,新安江水库经济鱼类赋存量与捕捞量对水质有一定影响,年度捕捞量与水体透明度具有反相关关系,不能排除鱼类密度过高导致的生态系统失调的可能.因此,要进一步开展渔业养殖的水质效应研究,加强渔业管理,确定科学合理养殖模式,保证新安江水库水质的改善.     

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Global sea level change and thermal contribution

The global long-term sea level trend is obtained from the analysis of tide gauge data and TOPEX/Poseidon data. The linear trend of global mean sea level is highly non-umiform spatially, with an average rate of 2.2 mm year-1 in T/P sea-level rise from October 1992 to September 2002. Sea level change duc to temperature vanation (the thermosteric sea level) is discussed. The results are compared with TOPEX/Poseidon altimeter data in the same temporal span at different spatial scales. It is indicated that the ther-mal effect accounts for 86% and 73% of the observed seasonal variability in the northern and southern hemispheres, respectively. The TOPEX/Poseidon observed sea level lags behind the TSI, by 2 months in the zonal band of 40°-60° in both the northern and southern hemispheres. Systematic differences of about 1-2cm between TOPEX/Poseidon observations and thermosteric sea level data are obtained. The potential causes for these differences include water exchange among the atmosphere, land, and oceans, and some pos-sible deviations in thermosteric contribution estimates and geophysical corrections to the TOPEX/Poseidon data.