洞庭湖泥沙淤积数值模拟模式

在确保沙量守恒的非恒定流、非均匀沙的二维水沙数学模型的基础上,通过洞庭湖水沙输运和河床变形计算实践,比较了两种冲泻质与床沙质的转化模式,提出了包括冲泻质在内的泥沙淤积模式和水沙动边界计算模式.从洞庭湖泥沙输运和河床变形计算的结果看,洞庭湖泥沙淤积数值模式具有较好的稳定性和较高的模拟精度,说明所建湖泊泥沙模型的良好性能和具有推广运用的前景.     

中尺度模式中不同对流参数化方案的比较试验

MM5模式中有多种积云参数化方案可供选择,粗细网格采用不同的积云参数化方案对降水预报有一定的影响。采用常用的四种积云参数化方案,粗细网格进行不同配置,对辽东半岛大暴雨过程进行试验发现：细网格信息可以通过嵌套边界向外层传递,影响外层预报结果。细网格选取GR方案比选取AK、BM、KF方案模拟效果好很多;细网格参数化方案不变,粗网格取不同的参数化方案,对细网格的模拟结果差别不大。但选取一个好的参数化方案对细网格的模拟结果会稍有改进。     

海底喷气（喷流）矿床的现代模式与含油（气）热卤水迁移成矿

介绍了沉积盆地中海底喷气（喷流）矿床两种常见的现代沉积模式：中低温红海热水池模式和中高温瓜伊马斯盆地（加利福尼亚湾）热水双循环模式。根据硫、氧、氢同位素资料，讨论了含油（气）热卤水迁移过程中产生的金属成矿作用。     

雷达VIL在局地强对流天气应用中应注意的几个问题

结合兰州新一代天气雷达的使用情况,介绍了其物理量产品中垂直积分液态含水量(Verti-cally Integrated L iqu id W ater Content,)的理论计算模式,从雷达观测距离对VIL计算的影响、VIL理论模式中的反射率强度和探测高度对VIL计算的影响及VIL在强对流天气识别中受季节变化的影响3方面提出了思考,以期为今后应用VIL识别强对流天气提供参考。     

偃龙煤田偏桥-龙门西矿区地下水径流模式研究

基于矿区地质概况,利用地下水流动系统的径流分析观点,界定出矿区的水文地质边界;分析主要含水层、构造对矿区水文地质条件的影响;通过地下水径流模式的分析,提出矿区的3类径流分区并做出定义,并依此提出矿区的防治水建议。     

加入水汽—温室效应后的Sellers模式

本文以Sellers(1969)模式为基础,加入水汽——温室效应的正反馈机制,计算地球上纬向年平均温度的稳定分布和进行一系列的敏感性试验。与Sellers的计算结果相比较后发现,加入水汽温室效应以后,全球平均温度提高了2.1℃。此外还分别考虑了太阳常数,反照率、大气减弱系数以及人类活动对气候的影响。结果指出:如果太阳辐射减少了1％,则相应的各纬圈年平均温度会减少1～2℃。当太阳常数减少到3％时才会触发极冰——反射率——温度的正反馈机制,而导致新的冰川期的形成,同时还发现加入水汽——温室效应正反馈机制以后,会使极冰——反射率——温室的正反馈机制有所收敛,并且可预测人类活动的影响能导致全球气候变暖。     

边界强迫场订正的区域气候模式对2013年夏季中国东部极端高温预测的改进试验

使用NCEP再分析资料对国家气候中心全球海气耦合模式BCC_CM1.0的多年平均场进行订正,然后嵌套区域气候模式RegCM3,建立基于边界强迫场订正的区域气候模式系统。使用该系统进行28年夏季回报及2013年夏季业务预测,并与直接使用BCC_CM1.0模式与RegCM3模式嵌套的模式系统进行对比。结果表明,引入边界强迫场订正技术后,区域气候模式系统对多年平均夏季气温、降水回报能力有了显著提高,且回报的高温界限值分布更接近于观测。除对2013年夏季东北地区气温距平预测效果变差外模式系统对于2013年中国东部中部地区夏季气温距平异常偏高、夏季高温日数异常偏多等观测事实的预测性能有显著提高。区域气候模式系统回报的多年平均夏季西太平洋副热带高压与观测更为接近是其对2013年夏季极端高温事件预测能力提高的关键所在。     

GRAPES中尺度模式的广东定量降水预报检验

采用客观降水检验方法,对GRAPES中尺度模式2011年4月1日～2012年3月31日广东降水预报进行了分级降水检验、时空分布演变评估以及降水预报个例分析。结果表明:随着降水量级和预报时效提高,模式降水预报质量呈现下降趋势;模式能够对降水过程时间演变做出准确的预报,对于实况较小的降水,模式存在预报比实况偏大的问题,而对于实况较大的降水,模式存在预报比实况偏小的问题;模式不能很好预报出与地形有关的广东3个降水中心;通过对一次台风降水预报个例分析表明,模式24 h预报能较好反映雨带分布和暴雨中心。     

基于海洋气候数据集的区域海平面变化非线性预测

本文基于中国首套长时间序列、高精度、高时空一致性的全球海洋气候数据集产品, 利用1993年1月至2015年12月的山东半岛近海海平面异常数据, 构建了基于集合经验模式分解(EEMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的海平面非线性变化组合预测模型。EEMD可以得到海平面异常的各周期项、线性趋势及残差部分, LSTM模型可对其进行逐个预测并重构得到最终的海平面异常预测结果。EEMD-LSTM组合模型海平面异常预测的均方根误差仅为25.87 mm, 取得了令人满意的效果。基于该组合模型预测2016-2025年山东半岛近海海平面上升速率将达到3.54 mm·a^-1。