SAPHO综合征全脊柱病变的CT表现

目的:研究SAPHO综合征脊柱病变的CT表现特征,并进行定量分析。方法:纳入20例SAPHO综合征年轻患者,行低剂量CT检查,应用2017年强直性脊柱炎CT韧带骨赘评分（CTSS）评估椎体边缘骨赘增生、骨质破坏分布特征以及椎体骨质硬化、骨质硬化伴破坏和许莫氏结节的分布特征,评估椎间隙及椎旁软组织异常。结果:20例患者中18例提示全脊柱CT异常,145个椎体单位受累,以椎体前缘病变2.1%（68/3312）为主,对吻状病变9.9%（82/828）与非对吻状病变7.6%（63/828）在分布上二者之间无统计学差别,1个椎间隙狭窄,椎旁软组织未见异常;诸病变颈椎、胸椎、腰椎分布无统计学差异,总体病变以胸腰段为主;CTSS与病程无相关性。结论:低剂量CT可准确反映SAPHO综合征脊柱病变的胸腰段前缘椎体骨赘形成的特征表现,CTSS无法反映病程。      

The Meta-Gaussian Bayesian Processor of Forecasts and Associated Preliminary Experiments

Public weather services are trending toward providing users with probabilistic weather forecasts, in place of traditional deterministic forecasts. Probabilistic forecasting techniques are continually being improved to optimize available forecasting information. The Bayesian Processor of Forecast (BPF), a new statistical method for probabilistic forecast, can transform a deterministic forecast into a probabilistic forecast according to the historical statistical relationship between observations and forecasts generated by that forecasting system. This technique accounts for the typical forecasting performance of a deterministic forecasting system in quantifying the forecast uncertainty. The meta-Gaussian likelihood model is suitable for a variety of stochastic dependence structures with monotone likelihood ratios. The meta-Gaussian BPF adopting this kind of likelihood model can therefore be applied across many fields, including meteorology and hydrology. The Bayes theorem with two continuous random variables and the normal-linear BPF are briefly introduced. The meta-Gaussian BPF for a continuous predictand using a single predictor is then presented and discussed. The performance of the meta-Gaussian BPF is tested in a preliminary experiment. Control forecasts of daily surface temperature at 0000 UTC at Changsha and Wuhan stations are used as the deterministic forecast data. These control forecasts are taken from ensemble predictions with a 96-h lead time generated by the National Meteorological Center of the China Meteorological Administration, the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, and the US National Centers for Environmental Prediction during January 2008. The results of the experiment show that the meta-Gaussian BPF can transform a deterministic control forecast of surface temperature from any one of the three ensemble predictions into a useful probabilistic forecast of surface temperature. These probabilistic forecasts quantify the uncertainty of the control forecast; accordingly, the performance of the probabilistic forecasts differs based on the source of the underlying deterministic control forecasts.     

基于多中心TIGGE资料的区域GRAPES集合预报初步试验

基于全球交互式大集合(TIGGE)预报资料,研究利用TIGGE全球集合预报大尺度不确定信息,构造区域GRAPES集合预报的初值扰动方法和试验方案,并对2008年7月22日发生在黄淮地区的一次暴雨过程进行了集合预报试验.试验结果表明:构造的初值扰动场能够表征TIGGE全球集合预报初值中的大尺度不确定信息,区域GRAPES集合预报系统可以捕获极端降水天气,对降水预报具有显著的改进作用,集合预报平均及降水概率预报能有效地反映暴雨降水特点,暴雨发生概率较高的区域与实况对应关系较好.积分初期,暴雨的预报一致性(集合离散度)和预报技巧(集合平均预报均方根误差)之间的关系显示了区域GRAPES集合预报系统是合理的,但积分后期,由于模式在积分过程中的动力调整作用,减小了初值扰动对预报结果的影响,限制了集合离散度的增长速度.     

基于模式先验信息的贝叶斯集合降水概率预报试验

为了更好地利用降水预报历史先验概率分布函数信息修订集合概率预报效果,基于贝叶斯原理和贝叶斯降水概率预报模型,分别使用1952—2007年历史观测资料和2009—2011年6月24~120 h中国T213全球集合预报历史资料作为先验信息,对中国不同气候区代表站（广州、南京、武汉和成都）建立贝叶斯降水概率预报模型,对比不同先验信息下集合成员与集成贝叶斯降水概率预报拟合结果差异,分析先验信息对贝叶斯降水概率预报模型的影响,在此基础上,采用模式先验信息的贝叶斯降水概率预报模型,进行2008年6月降水概率预报试验。试验结果表明,由T213集合预报产生的先验信息较历史观测资料产生的先验信息更优,当先验信息的降水概率分布函数曲率最大处偏向降水大值区时,贝叶斯模型的降水预报结果也偏向降水大值区,反之亦然。结果还显示,先验信息对贝叶斯降水概率预报模型有重要影响,若先验信息偏向更多更大降水量时,贝叶斯降水概率预报对有降水的预报更优,若降水先验信息偏向更少更小降水量时,对无雨或微量降水预报效果越好。     

Incorporating accumulated temperature and algorithm of snow cover calculation into the snowmelt runoff model

An accurate simulation of snowmelt runoff is of much importance in arid alpine regions. Data availability is usually an obstacle to use energy‐based snowmelt models for the snowmelt runoff simulation, and temperature‐based snowmelt models are more appealing in these regions. The snow runoff model is very popular nowadays, especially in the data sparse regions, because only temperature, precipitation and snow cover data are required for inputs to the model. However, this model uses average temperature as index, which cannot reflect the snowmelt simulation in the high altitude band. In this study, the snow runoff model is modified on the basis of accumulated active temperature. Snow cover calculation algorithm is added and is no longer needed as input but output. This makes the model able to simulate long‐time runoff and long‐time snow cover variation in every band. An examination of the improved model in the Manas River basin showed that the model is effective. It can reproduce the behaviour of the hydrology and can reflect the actual snow cover fluctuation. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

２００８年初南方冰雪天气逆温层特征 及其维持机制

对2008年初的冻雨天气过程中大气层结特征做了研究,并集中对贵阳、南昌和南京三站的层结状况进行对比分析,分析结果表明：冻雨产生时对流层中低层有逆温层和暖层存在,且近地面温度须小于0 ℃; 利用国际太平洋研究中心的区域气候模式IPRC-RegCM,对2008年1月18—2月2日期间的降水进行模拟并分3时段予以分析,利用模式输出结果分析3时段逆温层的维持机制。分析指出,模拟结果能较好的再现此次持续性过程的降水带分布;第一阶段逆温层上部的增温是由温度平流和凝结潜热加热共同作用,而后两个阶段则主要是温度的暖平流所致;对于逆温层底部的降温主要是由近地面的西北冷平流及空气的上升绝热冷却所致。     

2003年淮河流域特大暴雨期间低纬环流分析

利用NCEP NCAR提供的OLR和气象要素场再分析资料 ,对 2 0 0 3年 6～ 7月淮河流域特大暴雨期间西南季风和东亚季风以及热带低纬地区环流的异常特征及其对梅雨暴雨的贡献进行了分析。结果表明 ,暴雨期间 ,长江流域附近地区维持准稳定的比常年明显偏强的南风带 ,北方冷空气亦比常年偏强 ;三次强降雨过程 ,低层均表现为稳定的强南风与阶段性增强的偏北气流的经向辐合。三次强降水过程中有两次 ,来自西北太平洋的东南气流的水汽输送占主导地位。异常环流分析表明 ,淮河流域强降雨时段 ,东南亚季风和南海季风异常偏弱 ;赤道西北太平洋地区东风气流比常年同期异常偏强。诊断分析认为 ,高原东部和南部地区对流活动比常年同期偏弱 ,80～1 1 5°E地区越赤道气流比常年异常偏弱 ,可能是西南季风异常偏弱原因。而偏强的WAKER环流可能是西北太平洋地区低纬地区东风异常偏强的原因。另外 ,印度尼西亚地区低层气流辐合异常偏强有利于副高的稳定和加强 ,进而使我国东南部地区长时间维持强异常偏强的东南气流 ,从而为淮河流域的持续暴雨提供了源源不断的来自南海和西北太平洋的暖湿气流     

昆明市太阳辐射变化特征及影响因子分析

根据1993—2016年昆明市24 a太阳辐射及其他相关资料,采用回归分析、Mann-Kendall突变检验、小波分析和灰色关联度等方法,分析昆明市地面太阳辐射变化特征,并对其影响因子进行了分析。结果表明,近24 a来昆明市地面接收年太阳辐射量在4620.21~6221.65 MJ/m ²之间变化,最大值出现在2016年,最小值出现在2008年,平均每年的太阳辐射为5598.06 MJ/m ²,且整体上呈现波动式上升趋势。昆明市干湿季分明,干季(11月—次年4月)地面得到的太阳辐射量较多,为2825.22 MJ/m ²,雨季(5—10月)较少,为2774.41 MJ/m ²;一年中地面接收太阳辐射量最多月份在4月,其值为604.75 MJ/m ²,最少的是12月,其值为361.01 MJ/m ²,相差243.74 MJ/m ²。地面接收的太阳辐射有一个突变点为2014年,但不明显。年小波分析表明,近24 a昆明市各年地面接收的太阳辐射量主周期为15 a;季节小波分析发现,干季比雨季振幅大,其主周期都为19 d。近24 a昆明市地面太阳辐射受自然和人为因子共同影响,其中自然因子对太阳辐射影响最大的是降水量,人为因子中对太阳辐射影响最大的是工业总产值,且自然因子的作用大于人为因子。     

城市高层建筑风资源的开发研究

本文依据合肥市市区电视铁塔上所得风观测资料,分析了市区内近地层风的特性,指出：（1）虽然市区风幂指数α具有一些众所周知的规律,并且其平均值小于郊区的平均值,但是,其目振幅远大于郊区,从而造成市区夜间α平均值略高于郊区。但是,市区较大风速所对应的α日振幅并不如平均情况明显。（2）市区98米高逐时平均风速并不总是高于郊区10米高风速,在中午前后反而低于10米高风速。根据这些特性,讨论了城市高层建筑风资源的开发途径。     

基于多源数据的地表覆盖制图与分析——以广东省广州市为例

地表覆盖数据是关于土地利用信息的重要来源,在地理国情监测、气候变化研究、生态环境评估等方面发挥着重要的作用。本文以广东省广州市作为研究区域,利用OSM数据结合FROM-GLC数据和Landsat-8遥感影像数据,对研究区域地表覆盖进行分类并完成地表覆盖制图。实验结果表明,利用OSM数据进行地表覆盖制图结果总体精度较高,具有可用性,但是OSM数据空白区域占比较大,有数据区域个别要素数量较少,在参考选取样本时,样本代表性不够高,部分类型的地表覆盖分类精度较低。