金星凌日观测指导

安全第一 金星凌日难得一见,真正观察它的过程需要认真准备。我们知道,在做任何与太阳有关的业余观测时首先要考虑安全。观测金星凌日就是这样。因为金星凌日实际上就是金星从日面上经过的过程。要观察它,就如同直接观察太阳一样,需要注意安全。     

东海区域开发设想

东海面积约77万平方公里,平均深度为370米,最大深度为2719米。其陆架宽广,面积约54万平方公里。东海处亚热带地区,海洋环境条件优越,十分有利于开展多种海洋开发活动。这里雨量充沛,气候温和湿润,两大性质不同的水系——东部的黑潮暖流水系和西部的沿岸流水系相互作用,左右着东海的水文特征。我国第一大河——长江流入东海,它和许多大小河流夹带     

多网卡负载平衡技术在服务器上的应用

佳木斯市气象局的服务器是一机多用，既是文件服务器、数据库服务器，又是代理服务器。服务器承载着全局的公文传输、报文传输、测报数据库共享、代理上网等，服务器本身性能较高，能满足工作需求，但是受到网络传输能力的限制，效率不高。采用多网卡负载平衡技术解决了这个问题。多网卡负载平衡是多块网卡使用同一IP地址，相当于将网络带宽扩大了几倍，加大了服务器的数据吞吐能力，提高了性能。同时也具备一定的容错能力，如果一块网卡或一条线路损坏，不影响服务器的正常运行，其它网卡和线路依然正常工作。     

TRMM星载测雨雷达和地基雷达反射率因子数据的三维融合

TRMM卫星上的测雨雷达(TRMMPR)探测资料分布均匀且具有很高的垂直分辨率,但灵敏度较低;地基雷达(GR)水平分辨率较高且具有较高的灵敏度,但其垂直分辨率低。通过将TRMM PR与GR反射率因子数据的三维数据融合,得到了更优的反射率因子图像。测雨雷达与地基雷达三维数据融合主要分为以下几步:测雨雷达与地基雷达数据预处理——如去杂波、衰减校正;测雨雷达与地基雷达时空匹配;选取和应用合适的三维图像融合算法;对融合后的图像进行效果评估。试验结果表明:融合后的图像不仅增大了信息量,更好地检测弱降水,还提高了空间三维(3D)分辨率,能更好地反映降水区域细节,且使得数据总体上具有更高的完整性和可靠性。此外,还将基于雷达资料估测的降水数据与地面雨量计数据进行对比,估计反射率因子数据融合在降水测量上的有效性。      

南京雷达数据的一致性分析和订正

运用几何匹配法处理了南京雷达和热带测雨卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)上搭载的测雨雷达(Precipitation Radar,PR)的反射率因子探测资料,统计分析了2008—2013年共245个时次的匹配数据。 以TRMM PR工作多年持续稳定特征为参照,揭示了南京雷达6 a的探测资料情况。结果表明,南京雷达和TRMM PR探测降水具有较强的一致性,6 a时间里南京雷达存在一定的运行不稳定情况,南京雷达0℃层以下数据存在“3段特征”:时段Ⅰ2008年1月—2010年3月,时段Ⅱ2010年3月—2013年5月,时段Ⅲ2013年5—10月。3个时段之间整体回波强度有差异,时段Ⅱ整体回波强度比时段Ⅰ、Ⅲ偏小2—3 dB;而3个时段内的回波整体保持相对的稳定,南京雷达与TRMM PR的回波强度差值随回波强度的变化呈线性关系;在中低回波值时TRMM PR比南京雷达大,在中高回波值时南京雷达比TRMM PR大。基于两种雷达回波强度值的拟合关系,对南京雷达的反射率因子进行分段线性订正,有效地改善了南京雷达的一致性:3个时段回波强度的整体差异减小到0.75 dB以内;在245个匹配时次和105894个匹配点上南京雷达和TRMM PR的反射率因子的相关系数增大,南京雷达-TRMM PR值的标准差减小。     

1960-2015年青海三江源地区降水时空特征

青海三江源地区是中国生态系统最为敏感和脆弱的地区,其降水特别是生长季降水的波动,是影响本区及江河中下游水资源安全、生态系统可持续发展的关键因素。综合线性趋势、Mann-Kendall检验、BG分割算法、R/S、EEMD等多方法细致辨识了1960-2015年研究区降水量序列的时空特征。结果显示：① 三江源降水量总体呈现弱增趋势,21世纪以来降水量显著增加,各子源区气候倾向率不尽相同;② 年、季降水量自东南向西北递减,澜沧江源区夏季降水和黄河源区秋季降水呈弱减趋势,雨量弱减区在空间上呈斑块状分布;③ 年、季降水量年代际变化和增湿率的空间差异较明显,春夏季降水气候倾向率与经纬度、海拔的复相关性显著高于冬季;④ 20世纪90年代中后期,各子源区降水总体显现增强信号,并于2002年前后发生突变;⑤ 年际和低值年代际显著周期是造成降水量变动的主要因素;⑥ 除澜沧江源区夏季降水趋于减少外,其他年、季降水量变化呈现增幅不一的转湿趋势;⑦ 横向比较各子源区可见,长江源区降水变化更能表征高原气候变化。研究结果显示,研究区降水时空序列变化具有明显的区域和季节差异性特征,与以往类似研究存在些许差异,可见为有效提高气候序列演变过程及突变诊断的准确性,仍需进一步融合多方法实施集成分析。     

中国城市网络的空间组织特征研究——基于开发区联系的视角

城市网络研究是全球化和信息化背景下城市研究领域的前沿热点。基于开发区数据,借助引力模型构建了中国城市关联网络,并采用社会网络分析方法对网络发育特征进行了研究。研究显示：① 城市网络中心度呈现为少数城市占主导的金字塔结构,网络覆盖城市具有沿海、沿江和地方中心三个指向。高新区城市关联网络由珠三角和长三角城市群内的城市共同主导,经开区城市关联网络由长三角地区城市主导。② 城市网络从城市群内部开始向其他区域扩展,并从团簇结构逐步向鸟巢结构转变。高新区和经开区城市关联网络在哈尔滨-成都-深圳（广州）-福州-上海围合成的网络密集区内分别呈现北密南疏和东密西疏的非对称格局。③ 基于国家级开发区所形成的两类城市网络均表现出极弱的多中心特征。随着时间的推移两类网络的多中心趋势均在增强。④ 板块经济的运行以及城市群战略的实施对城市网络联系具有积极的影响。基于国家级开发区数据,测度了城市间的关联网络,结果反映了开发区政策对于中国城市网络体系重构的重要作用,不仅对于理解中国城市关联网络的演化具有重要意义,而且为城市网络研究提供了新的数据源。     

西部欠发达城市人口空间分布与演变

探索西部欠发达城市人口空间格局及其演变特征,与东部发达城市人口分布形成对照,有利于认识城市人口分布规律,引导城市人口有序疏解。以西部欠发达城市兰州为例,对其乡镇街道尺度的常住人口数据进行空间化处理,在此基础上借鉴标准差椭圆分析思路,提出变形椭圆圈层法,并结合GIS空间分析和人口密度模型拟合等方法,多角度揭示2000-2010年兰州市人口空间分布格局及其演变特征。研究发现：兰州市人口分布呈现“带状集聚”特征和“圈层-分异”结构,形成“中心区和近郊区人口缓慢增长,外围区人口快速增长,远郊区人口明显减少”的格局;兰州市人口重心在10年间向东偏北方向移动,人口空间呈“西北-东南”分布格局,总体上表现出集聚态势,且10年间集聚态势有所强化;Smeed模型是刻画兰州市人口分布的最佳单中心模型,10年间人口分布的单中心趋势增强,人口多中心结构尚不成熟。     

西部欠发达城市人口空间分布与演变——以兰州市为例

探索西部欠发达城市人口空间格局及其演变特征,与东部发达城市人口分布形成对照,有利于认识城市人口分布规律,引导城市人口有序疏解。以西部欠发达城市兰州为例,对其乡镇街道尺度的常住人口数据进行空间化处理,在此基础上借鉴标准差椭圆分析思路,提出变形椭圆圈层法,并结合GIS空间分析和人口密度模型拟合等方法,多角度揭示2000-2010年兰州市人口空间分布格局及其演变特征。研究发现:兰州市人口分布呈现"带状集聚"特征和"圈层-分异"结构,形成"中心区和近郊区人口缓慢增长,外围区人口快速增长,远郊区人口明显减少"的格局;兰州市人口重心在10年间向东偏北方向移动,人口空间呈"西北-东南"分布格局,总体上表现出集聚态势,且10年间集聚态势有所强化;Smeed模型是刻画兰州市人口分布的最佳单中心模型,10年间人口分布的单中心趋势增强,人口多中心结构尚不成熟。     

川藏地区及川藏铁路沿线风场特征分析

雷暴大风是影响铁路建设和交通运营安全的主要气象灾害之一,而川藏铁路作为连接四川省和西藏自治区的干线铁路,其沿线地理形势复杂,气候特征多样,被称为“最难建的铁路”,本文旨在定量分析川藏地区和川藏铁路的风场变化特征,以为川藏铁路建设和铁路列车运行、防灾减灾以及实时动态监测预警和风险评估提供科学依据。文章采用2004—2020年地面气象站观测风场和2006—2020年极大风风速资料,结合2000—2020年近21年的NCEP FNL地面风场数据,对川藏地区和川藏铁路沿线拉萨、林芝、雅安、成都4个高铁站附近的风场时空分布特征和变化规律进行分析,研究表明：(1)川藏地区西部风力高于东部,高原内陆风力大于高原东南缘和四川省。11月至次年3月是高原内陆风速最大的月份,月平均风速在高原北部和南缘能够达到7 m/s以上,夏秋季风速较小。(2)选取川藏铁路沿线拉萨站、林芝站、雅安站和成都站4个站点风场进行分析,风速表现为高原西部向东部减小的趋势。(3)在研究时段内,2018—2020年川藏铁路沿线平均风速和极大风速均呈明显增加趋势,拉萨和林芝站的大风日数也有所增加,因此2018年以来川藏铁路沿线处于风速上...