纤维用亚麻在高寒地区的可种植性及高产技术措施

分析了制约纤维用亚麻（以下简称为亚麻）生长的水分，温度，光照，土质等因素，提出了它在高寒地区的可种植性及高产技术措施。     

用非线性最优化方法研究El Nio可预报性的进展与前瞻

综述用非线性优化方法研究厄尔尼诺(El Ni~no)南方涛动(ENSO)事件可预报性的进展。针对ENSO可预报性研究中的热点问题———“前期征兆”、“春季可预报性障碍”,以及如何量化研究ENSO可预报性和ENSO的不对称性问题,作者在近年来的工作中先后用理论模式和中等复杂程度ENSO模式研究了ENSO可预报性的动力学,揭示了ENSO的若干重要非线性特征。主要结果如下:(1)条件非线性最优扰动(CNOP)(局部CNOP)比线性奇异向量更易发展成ENSO事件,扮演了ENSO的最优前期征兆。这些ENSO事件关于气候平均态是不对称的。理论分析表明,非线性温度平流过程是造成这种不对称性的重要原因。1980~2002年的海洋再分析资料验证了上述理论结果。(2)ENSO事件CNOP型初始误差的发展有明显的季节依赖性,该误差导致了ENSO事件最显著的春季可预报性障碍(SPB)现象。ENSO事件SPB的发生不仅依赖于气候平均态,而且依赖于ENSO事件本身及其初始误差模态,是三者综合作用的结果。(3)建立了关于ENSO可预报性的最大可预报时间下界、最大预报误差上界和最大允许初始误差下界的三类可预报性问题,分别从三个方面揭示了ENSO事件的春季可预报性障碍现象,比较有效地量化了其可预报性。(4)通过CNOP方法,揭示了非线性温度平流在年代际尺度ENSO不对称性研究中的重要作用,解释了ENSO不对称性的年代际变化,基于所用ENSO模式给出了ENSO不对称性年代际变化的机制。最后,展望了非线性优化方法在ENSO可预报性中应用的前景,并期望该方法能拓展到ENSO第二类可预报性问题的研究中。     

不同云系降水过程中GPS可降水量的特征——华北地区典型个例分析

利用石家庄、秦皇岛和张家口2005—2006年4~10月地基GPS反演的可降水量资料和常规天气资料,对可降水量与实际降水的关系进行统计,按降水性质,选取单纯积状云产生的对流降水、单纯层状云产生的稳定性降水及层积混合云产生的暴雨三类样本,对可降水量在三类典型降水过程中的演变趋势进行了分析。结果表明:大气中存在高值可降水量是降水产生的必要条件;可降水量呈阶段性、波状变化特点,其变化幅度、极值水平和持续时间与天气影响系统、降水性质等密切相关;降水强度和可降水量极大值出现时间不一定吻合,但强降水通常出现在可降水量的高值阶段,可降水量的高值阶段往往对应着较高的降水概率。另外,可降水量在以上三类性质降水中表现出不同特征,可为降水的短时临近预报提供参考。     

非线性大气动力学的进展

总结了自新中国成立以来中国科学院大气物理研究所在非线性大气动力学领域的进展,其中主要介绍了在非线性适应过程、非线性稳定与不稳定、全局分析理论、可预报性、低阶谱方法与多平衡态动力学、非线性波动、波流相互作用、阻塞高压非线性动力学、中小尺度非线性动力学等几个方面的研究成果及最新进展.     

江西省旱涝动态监测指标的设计

从地面水份平衡原理出发,在分析地面降水承载力和地面水份含量变化特征的基础上,讨论了湿润地区旱涝灾害的形成机制。运用WMO推荐的异常度指标和Bhalme－Mooley湿润度指标的基本原理,设计了一个洪涝灾害的动态监测指标。通过对地面水份含量变化特征方程的简化处理,设计了一个干旱动态监测指标。在实际业务工作中,这一旱涝动态监测指标能较好地反映旱涝灾害的发生、发展和解除过程。     

内蒙古草地土壤水分动态监测预测模式的研究

利用土壤水分平衡参数模拟的方法,建立了内蒙古草地0－50cm土层土壤水分动态监测预测模式。通过8个站点两年的检验和试用,效果较好。     

S波段多普勒天气雷达非降水气象回波识别

在气象条件为晴空或有云但无降水的情况下,在雷达站附近经常可观测到大面积的非降水气象回波,这些回波对定量估测降水和雷达资料同化效果产生重要影响。为了有效识别这些非降水回波,该文发展了基于模糊逻辑识别和回波分块的非降水气象回波识别算法 (NPMDA)。该文首先利用地面和卫星资料为标准,提出了非降水回波的确定标准,并利用北京SA雷达,对非降水气象回波特性进行了统计分析,得到了隶属函数。在非降水回波识别时首先采用SCIT算法将回波组合成片,然后对整个PPI进行初步的判断。对不能初步判断为降水的PPI,采用模糊逻辑的方法计算成片回波的属性值,依据成片回波的属性值得到片内回波逐点识别时的阈值,从而实现了回波的动态阈值识别。结果表明:对大部分非降水气象回波识别效果较好,对较强降水回波误判较少,弱降水回波有时会出现一定的误判。与NCAR使用的ICADA方法相比,NPMDA方法能明显提高非降水回波的识别率,减少降水回波的误判率。     

一次高原地区强降水过程的对流可分辨尺度集合预报评估

利用FNL(Final Reanalysis Data)、 ERA5(ECMWF Reanalysis V5)再分析资料和GPM(Global Precipitation Measurement)全球逐半小时降水数据,选取我国西南高原地区一次强降水过程,研究了对流尺度集合预报中两种初始扰动方法 BGM(Breeding Growth Mode)和LBGM法（Local Breeding Growth Mode）对复杂地形强降水的预报能力。基于对象诊断的MODE(Method for Object-Based Diagnostic Evaluation)方法评估了模式对降水对象的位置、结构、强度的模拟能力,并与TS(Threat Score)等评分方法进行对比分析,综合评估模式预报性能,表明：（1）基于BGM和LBGM法生成初始扰动的集合预报系统BGM-EPS和LBGM-EPS,集合平均预报对24 h各个量级降水评分均优于控制预报,且暴雨的TS评分LBGM-EPS优于BGM-EPS;(2)整体上,WRF模式能够较好捕获降水对象,尤其是对于高原山地复杂地形的降水预报效果很好,LBGM-EP...