半湿润地区沙地果园灾害因子分析

旱涝、高温日灼、风、和匮乏、病虫害、草害等各种自然灾害因子，不同程度地影响着果园生产。本文阐述了这些因子的发生特点及对果树的危害，分析了其危害规律，为提高果园管理水平，生产出高优质果品，应采取的相应的技术措施，提供了理论指导。     

构造非平稳运动定量研究的MDD模式制约

利用ＭＤＤ模式得到的连续冷曲线，可以定量地描述地质体的冷却（隆升）过程；采自我国７个不同地区中３８个钾长石ＭＤＤ模式研究结果证明，快速冷却事件存在的普遍性，不同的快速冷却速度可能反映了不同的构造事件；突变因子（δｖｉ）可以定量地描述地质体非平稳运动以及突变程度，并且使得不同地质事件非平稳程度的对比成为可能。     

用混合和扩散云室对大气冰核浓度的观测分析

继1963年用混合云室对春季冰核浓度观测之后，1994～1996年，在同季节、同地点用混合和静力扩散云室又做了同步观测。对取得的资料进行整理分析，得出了凝华核浓度在不同天气背景下占总冰核浓度的百分比，两种云室测值的对应关系；分析了扩散云室的容积效应及冰核浓度随气压、能见度等气象因子的变化。     

气候生态环境监测预警系统建设探讨

针对当前日益严重的生态环境问题,我国各级政府积极努力改善环境和加强生态建设.在此背景下,本文探讨了实施气候生态环境监测和预警系统工程的重要意义,利用SWOC分析方法对该系统建设进行了可行性分析,提出了系统建设的"三统一、两结合"指导思想,并对监测内容进行了分类,勾画了业务技术系统框架.     

2003年夏季短期气候预测总结初步分析

对内蒙古2003年夏季(6～8月)降水的时空分布特征及气候预测作总结分析，并对其影响今夏降水的主要成因以及前兆信号作初步分析。利用夏季降水距平百分率和特征量距平的对比分析找出一定的规律，使这些结果对于今后短期气候预测具有重要意义。     

金沙江流域(云南境内)山地灾害危险性评价

云南境内的金沙江流域是斜坡不稳定的敏感区,根据1988-2000年的区域调查和统计,区内发育山地灾害点1697处,其中流域面积大于1km2的泥石流沟808条,体积大于1×104m3的滑坡580处,体积大于1000m3的崩塌309处。用于山地灾害危险性评价的主要敏感因子包括岩土体类型、山坡坡度、降雨、土地利用、地震烈度和人类活动。在对这些因子进行了敏感性评价的基础上,应用GIS对敏感因子集成评价而产生了云南金沙江流域山地灾害危险性评价图。评价结果表明:高危险区面积占全区面积6464km2的8 77%,中危险区占全区总面积的41 51%,低危险区占41 12%,无危险区占8 60%。山地灾害危险性评价图可以帮助规划者或工程师在土地发展规划中选择最佳建设场所,以减轻灾害的影响。     

利用现有重力场模型求定CHAMP卫星加速度计修正参数

CHAMP卫星加速度计数据的标定是通过确定其尺度因子和偏差参数来完成的.本文基于能量守恒方程,给出利用现有重力场模型标定CHAMP卫星加速度数据的基本原理和数学模型;提出相邻历元间差分算法,大大简化了观测方程,同时避免积分常量的计算.该算法既能同时解算尺度因子和偏差参数,也可任意求解其中之一.基于实测的CHAMP卫星加速度数据,利用EGM96模型和最新公布的EIGEN-2模型进行计算与比较,验证该方法的有效性.     

锦州地震台体积式钻孔应变仪的映震情况

论述了张北MS6.2、沈阳ML4.1、内蒙古ML5.9、日本北海道MS8.0、俄蒙中交界MS7.9、青海昆仑山MS8.1地震前后,锦州地震台体积式钻孔应变仪观测震前异常的变化规律。通过计算潮汐因子、振幅因子、3点线性平滑滤波残差值等方法,识别异常。结果表明,体应变异常资料与地震有一定的相关性。     

用叠加谱比法研究新疆地区Lg尾波Q值的区域性变化

运用叠加谱比法,对分布于新疆地区的5个台站所记录的51个地震数据进行分析,得出与各射线路径相对应的Lg尾波Q0(Lg尾波在1Hz处的Q)值。结果表明:Q0值呈现出明显的区域性变化特点,与构造活动关系紧密。在较为稳定的塔里木地台,Q0呈现出高值,在350～450之间。在南部构造活动较为激烈的昆仑褶皱系,Q0呈现出较低的值,约为200～250。在构造活动最为激烈的帕米尔地区,Q0值在170～200之间。在北部的天山褶皱系,Q0值约为220～270。准葛尔褶皱系比天山褶皱系的Q0值略高,约为260～290。     

基于SHAP值机器学习的江西暖季暴雨预报因子重要性分析

机器学习模型（Machine Learning,ML）的不可解释性给其在气象业务中的应用带来了挑战。模型解释和可视化是解决这一问题的有效途径。文中将SHAP值应用于天气预报ML模型解释,研究了江西省暖季暴雨模型的预报因子对预报结果的影响。分别选取2016—2020年、2021—2022年4—9月ECWMF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）高分辨率数值模式物理量及国家站降水观测数据进行XGBoost 建模与模型解释。结果表明,全局重要性排名前4位依次是总降水（重要性42.70%）、850 hPa比湿（重要性11.17%）、925 hPa相对湿度（重要性10.44%）、500 hPa相对湿度（重要性 9.16%）。个例分析表明,命中个例中高重要性物理因子在暴雨区的 SHAP 值较大,漏报（空报）个例在漏报（空报）区域高重要性物理因子的SHAP值偏小（偏大）。SHAP值从全局和局部可定量给出ML模型有物理意义的解释,解释结果与天气学原理和业务经验较一致,有利于ML在气象业务中的深入应用。