青藏铁路多年冻土区保温护道路基温度场数值模拟研究

多年冻土区路基铺设保温护道的目的在于削弱边坡热侵蚀作用对路基下多年冻土温度状况的影响,防止多年冻土上限特别是阳坡侧冻土上限下降,减少人为活动对路堤坡脚及附近天然地表的破坏;防止路侧地表积水渗入基底;对边坡产生反压,防止路肩滑塌,以保证路基的稳定.结合试验工程监测资料,采用数值模拟方法分析了青藏铁路多年冻土区路基保温护道的效果,结果表明:保温护道并没有达到设计的目的,由于路基和护道几何形状对空气对流和太阳辐射的影响,不仅达不到保护冻土地基的目的,反而加大阴阳坡温度差异,导致路基病害的发生.     

德令哈6．6级地震前卫星红外长波辐射OLR的分析

应用NOAA卫星资料反演的地震长波辐射值OLR对2003年4月17日发生在青海省德令哈西的6．6级地震进行了追踪研究。结果显示：2003年1月起OLR距平值出现明显的高值异常区域。     

青藏铁路高原多年冻土区片石通风路基

抛填片(块)石通风路堤具有保护多年冻土的作用, 根据高原多年冻土区路基常见病害及青藏铁路试验路基设计原则, 初步探讨并预测该路基结构的适应性, 并在清水河试验路基段进行了实践应用, 给出了保护效果的定量描述.     

隔热保温技术在多年冻土隧道中的应用

结合青藏铁路多年冻土隧道的设计, 通过对多年冻土特殊性、寒区隧道病害及冻胀机理的分析, 提出了多年冻土隧道设计中应用隔热保温技术的思路.     

数值模式中长波辐射参数化方案的对比试验

应用一个简化的长波辐射参数方案，与郭晓岚－钱永甫模式原有长波辐射参数化方案进行了对比，分析了它们对１００ｈＰａ，３００ｈＰａ，５００ｈＰａ，７００ｈＰａ及地面的高度场、温度场、流场及气压场模拟结果的影响，发现不仅两者结果相当一致，而且与实测结果也符合很好。     

东昆仑山区OLR场的气候特征

利用卫星观测的射出长波辐射资料进行东昆仑山的气候分析，揭示出这片无常规气象观测地区的某些气住特征和变化规律，初步了解到东昆仑山内部的东西差异和其外围的南北区别。通过对辐射因子之一的分析，为该区的其它气象要素推算及分析打下了基础。     

地球长波辐射与特大森林火灾

过去人们把森林火灾原因归结于雷击、气温高或人为因素。1994年东北林业大学的王述洋等人将天、地、生的相互作用原理和规律引入森林火灾研究，初步阐述了森林火灾年季变化与太阳黑子、厄尔尼诺、南方涛动、北太平洋海温、地震活动等因素之间的关系。研究中发现森林火灾重灾时段多与地球自转运动速度急剧变化、强地震高发期相伴。既然     

塑料大棚小气候变化特征及其与蔬菜种植的关系

使用1989年11月至1990年4月、2002年11月至2003年4月武汉农业气象试验站塑料大棚小气候观测试验资料以及同期大棚外相应的气象资料，对塑料大棚温度、湿度、地温的时间变化特征进行了分析。结果表明，塑料大棚的保温、保湿和地面增温效果是较为明显的；通过大棚内外气温拟合方程，可预测塑料大棚内的积温，进而预测大棚蔬菜生长发育期；在武汉地区晴天大棚通风时间大约在10时左右。     

高山区雪堆储雪的实验和模拟计算

随着全球气候变暖,滑雪运动呈现出对气候变化高度的敏感性和依赖性,各地滑雪季将不同程度地缩短。储雪作为一种应对气候变化的方法在雪务保障中逐渐得到研究和应用。在新疆阿勒泰地区吉木乃县开展储雪实验,应用谐波反应法研究了雪堆融化量与外界空气温度、太阳辐射和绝热保温结构热学性能之间的定量关系。实验中,覆盖两层绝热保温材料雪堆1的平均融化量为18.0 kg·d^-1（相当于初始质量的0.85%）,未覆盖绝热保温材料雪堆2的平均融化量为120.8 kg·d^-1（相当于初始质量的6.67%）。模拟期间观测到的雪堆1质量减少了1 438.0 kg,对应的模拟值为1 520.8 kg。谐波反应法可以为评价绝热保温结构的热学性能和提前确定储雪量提供重要的参考依据。由于许多物理过程都未考虑,导致模拟的雪堆融化量与实际融化量之间存在不确定性。雪堆所用绝热保温结构的性能可以用反射率、总传热系数、衰减度和延迟时间来衡量。     

尼泊尔地震的NOAA卫星数据震前异常分析

发生地震时常伴随有地热辐射增强现象,这些异常信息隐藏于遥感卫星NOAA所捕获的地球射出长波辐射（OLR）数据中,目前多数研究还停留在对源数据的解读,缺乏有效的信息处理技术,致使大部分的OLR数据没有得到充分利用。因此,本文提出一种基于鞅理论的概率统计方法来识别异常特征算法,从有噪声的非结构化的源数据中提取出震前OLR数据异常变化特征序列,从时间序列和地域范围进行震前异常分析。本算法实验是以尼泊尔的在2014年9月至2015年7月期间（包括2015年4月25日Ms7.8大地震）发生的3次地震的OLR数据为例,实验结果显示震中区域的OLR数据在震前的2~3个月开始有显著的异常数据变化,通过分析发现数据显示数据异常在震前出现的时间长短与地震的大小相关,异常的发生区域与震区周围的地貌特征相关。这说明基于鞅理论的算法所提取的OLR数据异常点序列的确与地震发生的时间地点是有关系的。