大瑶山地形对冷空气路径的影响

通过分析一次强冷空气活动路径,分析大瑶山地形作用对广西冷空气路径的影响.分析表明.大瑶山对广西冷空气路径作用十分明显,大瑶山拥有桂中第一高山峰,冷空气难以第一时问翻过山峰,受其影响,冷空气入侵桂东北后分成两路继续影响广西其他地区.对于大瑶山南部的贵港市、玉林市,在进行冷峰南下的短临预报时,必须考虑大瑶山的地形作用.     

砒砂岩区地貌形态三维分形特征量化及空间变异

针对现有地貌形态三维分形模型结构存在的不足,构建一个新的地貌形态三维分形维数测算模型。基于该模型对砒砂岩区274个小流域的地貌形态三维分形维数进行计算并分析其空间变异规律。研究表明：① 基于该模型计算的分形维数能更准确地反映地貌形态复杂度信息;② 砒砂岩区小流域地貌形态三维分形维数介于1.683 6~1.948 6之间;③ 地貌形态三维分形维数整体上覆土砒砂岩区（均值为1.765 9）<裸露砒砂岩强度侵蚀区（均值为1.785 4）和剧烈侵蚀区（均值为1.774 8）<覆沙砒砂岩区（均值为1.796 6）。由于地表覆盖物、砒砂岩裸露程度和土壤侵蚀机理的差异而形成的不同地貌特征是该区地貌形态分形特征空间变异的主要原因。     

教师吟诗作赋 学生爱屋及乌

初中地理与高中地理的不同点之一，表现在地理事实多一些，地理原理少一些。也就是常说的初中地理多讲“有什么”，高中地理多讲“为什么”。初中地理大量的“有什么”，如果处理不好，容易降低学生学习兴趣。我利用自身吹拉弹唱、吟诗作赋的才艺，尽可能使单调的地理课堂变得生动、幽默，使学生爱屋及乌、爱我及“地”。比如，学习第二章中国的“地势和地形”这一节时，我把我写得“中国地形赞”投影出来，用于新课导人和课堂小结。     

生活化案例教学的实践与思考

我家住在黄土高原,当我引领着学生学习"沟壑纵横的特殊地形区——黄土高原"(人教版?八年级地理?下册)的时候,我们倍感亲切——教科书中的每一段文字、每一幅图片都描述和呈现着我们身边的地理,都散发着浓厚的乡土气息。通过问答、交流、探讨等方     

基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别

滑坡严重威胁着人民群众的生命财产安全。完整、准确的滑坡编录图是研究滑坡的重要资料。深度卷积神经网络方法由于众多优势而备受关注,然而卷积神经网络结构复杂,需要大量的训练样本,制约了其在滑坡制图上的发展。提出了融合地形特征的卷积神经网络建模方法。首先在遥感影像上叠加地形因子构建新的滑坡样本,然后设计提取并融合空间与光谱特征的轻量级卷积神经网络(FF-CNN),最后训练最优模型进行滑坡识别。在四川汶川地区进行的消融实验证明：在空间特征基础上融合光谱特征的FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和平均交并比(MIoU)分别提高0.020 2和0.014 4;在遥感影像上叠加地形因子后,FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和MIoU值分别提高0.066 4和0.048 2。在湖北省三峡库区和四川省都江堰市虹口乡的实验说明FF-CNN模型表现出较强的适用性和迁移能力,在滑坡识别上具有较大潜力。     

武夷山脉主峰黄岗山两种山地草甸土的研究

选取武夷山脉主峰黄岗山典型山地草甸土和黄壤性山地草甸土的代表剖面，研究了土壤形成的条件和特点，推断在气候和植被条件相近的情况下，地形因素的差异引起的水环境的不同，是造成两种土壤理化性质差异的主要原因。     

融合多源海洋大地测量数据的南海海底地形多层感知机反演

本文融合SIO(Scripps Institution of Oceanography)发布的垂线偏差、重力异常和垂直重力梯度数据及NCEI(National Centers for Environmental Information)发布的船载测深数据, 利用多层感知机神经网络(Multi-Layer Perceptron, MLP)建立南海海域(108°E—121°E, 6°N—23°N)分辨率为1'×1'的海底地形模型(MLP_Depth).首先, 将642716个船载测深控制点的位置信息与周围4'×4'格网点处的地球重力信息(垂线偏差、重力异常、垂直重力梯度)作为输入数据, 将船载测深控制点处实测水深值作为输出数据, 训练MLP神经网络模型, 训练结束时决定系数R²为99%, 平均绝对误差MAE为39.33 m.然后, 将研究区域内1'×1'格网正中心点处的输入数据输入于MLP模型中, 可得格网正中心点处的预测海深值.最后, 根据预测海深值建立研究区域范围内分辨率为1'×1'的MLP_Depth模型.将MLP_Depth模型预测水深与160679个检核点处实测水深对比, 其差值的标准差STD(75.38 m)、平均绝对百分比误差MAPE(5.89%)与平均绝对误差MAE(42.91 m)皆优于GEBCO_2021模型、topo_23.1模型、ETOPO1模型与检核点实测水深差值的STD(108.88 m、113.41 m、229.67 m)、MAPE(6.11%、6.94%、18.37%)与MAE(47.33 m、52.24 m、130.08 m).同时, 为了研究不同区域内利用该方法建立的海底地形模型的精度, 本文在研究区域内分别建立了A、B区域的海底地形模型(MLP_Depth_A、MLP_Depth_B).经过验证得: MLP_Depth_A、MLP_Depth_B相比于MLP_Depth模型具有更高的精度, 更能反应海底地形的变化趋势.

     

通用基础地形图的研究

本文主要阐述了国家基本地形图新品种之一－－通用基础地形图的表示内容及表示方法，并对基载负量进行研究。最后分析了这一新品种地图的应用前景。     

华北“7.20”特大暴雨多尺度特征分析

利用华北地区248个加密气象观测站资料、FY-2G黑体亮温TBB、邢台站探空资料、华北地区多普勒雷达资料、欧洲中心（ECMWF）0.25°×0.25°和NCEP/NCAR（1°×1°）再分析资料,对2016年7月19—21日一场特大暴雨进行多尺度特征分析。结果表明：200 hPa南亚高压系统呈东西带状分布,500 hPa为“东高西低”环流背景,鄂霍茨克海附近闭合高压下游阻挡效应使上游系统移速缓慢,华北长时间处于深槽之中,环流形势利于产生稳定经向型暴雨;通过高低层流场对比发现,高空急流入口区右侧与低空急流出口区左侧重叠区为最强降水区域,降水大值区均位于太行山及燕山山脉迎风坡;垂直方向上,垂直上升运动中心介于散度辐合中心与辐散中心之间,剧烈的抽吸效应将水汽输送至高层,冷暖气流交汇及水汽上升过程凝结潜热释放导致对流系统迅速发展。河北地区稳定的深厚气旋是本次暴雨的关键系统,19日石家庄地区强对流单体（>45 dBz）存在时间超过20 h。MCS影响范围广、特殊山脉地形作用、系统停留时间较长等原因造成累积降水量增大,是本次暴雨与“7.21”北京特大暴雨相比的突出特点之一。