一种基于多物理量阈值定义的热带气旋生成预报方法及在ECMWF全球模式中的应用验证

对于热带气旋的路径与强度预测,数值天气预报模式提供了相当有用的参考或指导预报。为进一步了解数值模式对掌握热带气旋生成的特性,基于近年国内外对热带气旋生成预报的研究结果,构造了一套热带气旋生成的多阈值组合判据系统,并利用该判据和ECMWF模式资料对2013—2015年于西太平洋海域生成的热带气旋进行了预报试验。结果表明,对于热带气旋生成的判据,使用不同百分位的历史统计阈值会对预报效果造成显著影响。在特定区间对某个物理量阈值进行合理的调整可以有效改善预报效果。在西太平洋海区,850 hPa相对涡度阈值的微幅调整对结果的影响最为敏感。最优阈值组合方案的预报命中率检验结果表明,在数值模式起报时间为低压生成时间的前12~72小时时效曲线上,24和48小时时效是拐点,24小时时效之前,命中率基本维持在0.7以上的高位,随预报时间的降幅很小;之后预报质量陡降,48小时时效后预报效果趋向稳定。此外,不同年份的预报效果存在明显差异。在西太平洋不同海域,ECMWF模式对热带气旋的生成预报质量差异明显。菲律宾以东的洋面在不同起报时间的预报能力明显高于南海海域。西太平洋海区存在两个明显的高错报率区域:一个位于南海中、北部至菲律宾群岛近海,一个位于西太平洋中部。在不同大洋之间,ECMWF模式的热带气旋生成预报性能也存在显著分别。起报时间在热带气旋生成前24小时内,西太平洋海区对热带气旋生成的预报要明显优于大西洋海区。     

热带印度洋海温海盆一致模的变化规律及其对东亚夏季气候影响的回顾

近十几年,热带印度洋对全球气候的作用越来越受到关注.本文从热带印度洋气候态特征、海温海盆一致模的变化规律以及对东亚夏季气候的影响方面回顾了这些研究工作,并且对这些研究以及存在的不足做了系统的总结.     

高温富硫化物热泉中硫代砷化物存在形态的地球化学模拟:以云南腾冲热海水热区为例

天然水环境中地质成因砷的存在是世界范围内对人类威胁极大的环境问题之一.在高温富硫化物地热水中,硫代砷化物是砷的主要存在形态之一.在国内尚无硫代砷化物定量检测方法的背景下,以云南腾冲地热带的热海水热区为典型研究区,基于不同类型硫代砷化物的最新化学热力学数据wateq4f.dat,利用水文地球化学模拟软件PHREEQC开展了不同类型热泉中砷的存在形态的地球化学模拟.结果表明,热海热泉中砷的主要形态是硫代砷酸盐,砷酸盐和亚砷酸盐次之,硫代亚砷酸盐则含量极低;在各类硫代砷酸盐中,按平均百分含量降序依次为:一硫代砷酸盐→三硫代砷酸盐→四硫代砷酸盐→二硫代砷酸盐.pH、Eh和总硫化物含量是热泉中砷的形态分布的控制性因素.在酸性条件下,砷以硫代砷酸盐和亚砷酸盐为主要存在形式;而在中性/偏碱性条件下,砷的形态则以硫代砷酸盐为主,砷酸盐次之.偏还原环境和高硫化物含量是硫代砷化物、特别是三硫代砷酸盐和四硫代砷酸盐稳定存在的有利条件.      

叶蛇纹岩脆性-半脆性破裂研究

利用Paterson气体介质高温高压流变仪对纯叶蛇纹岩在100~400MPa围压、25~700℃温度和10-5~1.5×10-6s-1应变速率下进行了三轴压缩变形实验。实验结果表明叶蛇纹石在低压条件下表现为脆性破裂,高压或脱水条件下表现为半脆性破裂。随着温度的增加,叶蛇纹石的强度显示逐渐降低的趋势;尤其在脱水条件下,温度的增加可导致叶蛇纹石强度大幅度地降低,而且此时预热时间对强度的影响比未发生脱水时更加显著。结合前人的研究并对比发现,围压在室温下的增加导致叶蛇纹岩强度增加;但在高温下围压的增加导致试样强度整体上降低,这很可能是试样内聚力的局部损失与韧性增强引起的。围压和温度的升高,以及断层面上流体的增加很可能会增加破裂面的韧性,从而减小摩擦系数。此外,叶蛇纹石并非以往人们所认为的那样具有极低的强度,其强度要比低温蛇纹石(如利蛇纹石和纤蛇纹石)的大得多,即便在高温(大约600℃)下差应力大于约600MPa和中-低温(≤400℃)下差应力大于约1000MPa时仍没有表现出明显屈服的迹象。在脱水条件下,蛇纹岩并没有发生脱水致脆,相反脱水使得试样的断裂行为变得更加温和些。因此,俯冲带蛇纹岩脱水更可能诱发其周围更加脆性的岩石发生地震而不是脱水的蛇纹岩本身发生地震。     

海洋上层暖水在热带气旋迅速增强中的作用:基于台风威马逊(1409)的个例研究

在登陆海南岛之前,台风威马逊在南海北部从热带风暴级别迅速增强成为超强台风。观测数据的分析结果显示,海洋上层的异常暖水在威马逊的迅速增强过程中扮演了重要的角色。威马逊期间,南海北部的海表面温度相比于气候态海表面温度暖很多。这部分异常暖水为威马逊提供了更多的能量,从而导致了威马逊的迅速增强。数值模拟结果进一步证明,南海北部的暖水在台风威马逊的迅速增强过程中起重要作用。如果没有这团异常暖水的影响,威马逊只增强25 hPa,仅为有暖水影响条件下增强程度的58.1%。     

南海深水区白云凹陷烃源岩发育与三角洲—滨海相的共生关系北大核心CSCD

通过热解、干酪根显微组分、色谱-质谱、孢粉与藻类分析,认为白云凹陷有机质来源以陆源高等植物为主。烃源岩的发育、质量与分布严格受沉积相控制,恩平组时期的三角洲平原亚相和浅海相发育以陆源高等植物贡献为主、丰度高的好烃源岩,其中,浅海相烃源岩有机质来源中,藻类贡献较三角洲平原亚相略高;珠海组时期的三角洲前缘亚相和半深海相分别发育以陆源高等植物贡献为主、丰度中等的烃源岩和陆源高等植物为主、有机质丰度低的差烃源岩。     

北大西洋大青鲨渔业生物学初步研究

大青鲨(Prionace glauca)是金枪鱼延绳钓渔业中最主要的兼捕鱼种之一,作为海洋生物链的顶端物种对海洋生态系统的稳定性和多样性起到了重要作用。作者根据中国金枪鱼渔业科学观察员在北大西洋海域(3°~55°N,15°~40°W)采集的2 112尾大青鲨数据,按不同性别对其渔业生物学特征进行初步研究。结果表明:雌、雄大青鲨的优势叉长组分别为180~220 cm、190~230 cm,雄性叉长均值显著大于雌性,雌、雄性比符合1︰1;大青鲨叉长-全长、尾凹长-全长的线性关系分别为L_F=0.8008L_T+7.3361,L_P=0.7576L_T–1.8479;北大西洋热带海域(3°~13°N)兼捕的大青鲨群体组成以大个体为主(180~240 cm),冰岛附近海域(48°~51°N)兼捕的大青鲨群体组成以小个体为主(100~210 cm);大青鲨叉长和质量关系式为W_R=7×10~(–6)L_F~(2.9994);大青鲨肝脏为性腺的发育提供能量,成熟个体的肝质量指数显著小于未成熟个体;热带海域兼捕的大青鲨以性成熟个体为主(96.9%),冰岛海域兼捕的大青鲨以未成熟个体居多(77.1%);50%雌性性成熟个体对应的叉长为178.7 cm,50%雄性性成熟个体对应叉长为173.6 cm;雌性怀仔大青鲨的叉长与其怀仔数量线性关系为L_S=0.419×L_F–49.7(R~2=0.3905),幼仔雌雄性比符合1︰1;胃含物中以沙丁鱼和鱿鱼出现频率最高。作者的研究有助于更好地了解北大西洋大青鲨的生物学特征,为区域性渔业管理组织评估大青鲨种群资源状态提供数据参考。     

半潜平台浮子式系泊系统参数优化研究

通过在系泊缆中设置浮子可以改善系泊系统性能,降低平台运动响应。建立浮子式系泊系统的数值计算模型,验证浮子式系泊系统数值计算方法,详细分析浮子设计参数(设置位置和净浮力大小)变化对系泊缆张力特性与平台运动的影响规律,并根据得到的规律选择了优化的浮子系泊系统方案。最后对优化方案进行评估,表明优化方案可以显著降低系泊中的平台水平运动,尤其是低频运动,同时系泊缆张力变化不大,仍满足安全要求。研究结果可为今后浮子式系泊系统设计提供参考。     

津冀海岸线现状、变化特征及保护建议

根据覆盖全区的3期遥感影像和实地调查,以及对滨海新区和滦河口2个典型区更深入的案例研究(包括回溯至1870年、1950年的基准岸线及逐年遥感信息),对津冀沿海海岸线现状进行解译和分类,并分析岸线变化特征及成因。津冀沿海现状岸线总长度894km,可以划分为自然岸线、半开发岸线和人工岸线3类,长度分别为90km、329km和475km。1950年以前为自然因素主导的岸线变化,1950年以后变为人类活动主导的岸线向海推进,逐渐加强的人类活动至2010年达到顶峰。在全球海面上升和区域地面下沉的大背景下,海岸线的自然演化趋势应该是向陆蚀退,但是人类活动主导的岸线变化却表现为违反自然趋势的向海推进。今后,向海推进最前沿的围海造陆区将受到来自海洋越来越强烈的影响,亟需加强监测和防护。兼顾环境保护与开发两方面的长远需求,建议赋予海岸线新的定义与内涵,划定岸线保护红线,恢复部分岸线的自然属性。     

大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究

传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。