利用LPAC图分析北半球夏半年环流季节转换及异常

用NCEP／NCAR再分析月平均风、压场资料得到1958—1997年5—10月月际场的局地型相似系数（LPAC）。多年平均LPAC表明了对流层和平流层低层印度夏季风环流的建立、东亚夏季风环流的北进和南亚高压上高原的过程，这些区域LPAC值较同纬度非季风区明显偏低。在平流层中层，夏季型环流表现出纬向对称性和由高纬向低纬的传播特征。对东亚LPAC气候变率时空剖面及3个涝年LPAC异常的分析反映出环流型季节转变异常及其与东亚月降水异常的关系。     

东北夏季(6-8月)气温异常的时空特征分析

利用夏季（6—8月）中国东北地区91站44a气温资料，采用谐波分析方法将该区夏季气温异常变化的年代际、年际尺度分量分离，研究时空特征，然后应用REOF进行气温异常的区划，研究局域异常变化的年代际、年际分量的变化特征。结果发现：1）东北各站夏季异常方差中，东北大部分地区的气温异常的年代际变化分量均明显大于年际变化分量。2）区域气温异常的年代际变化主要特征为线性上升趋势。大范围夏季异常高温（低温）常出现在年代际、年际异常同时为正（负）的年份。3）气温异常可划分为南部型、北部型、东部型、西部型4个型，其中南部型和西部型的年代际变化相对重要，而东部型和北部型的年际变化相对重要。     

平差系统的模型误差及其识别方法研究

论述了模型误差影响参数估值的一些理论问题,指出了随机模型误差和函数模型误差之间的相互作用和转化。为讨论平差系统最优模型的选取,给出了与现有文献将模型误差纳入平差系统的思路不同的一个估计和识别模型误差的理论基础公式,由此导出了相应的实用公式,给出了平差系统模型的优选方法。     

车牌识别仪在车辆管理系统中的应用

本文通过对用户需求的分析，提出了一套具有车牌识别功能的小区车辆管理解决方案。其中对车牌识别仪在小区车辆管理系统中的应用、车牌识别技术及该设计方案中应用系统的功能做了较详细的介绍。     

淮河流域土壤湿度异常的时空分布特征及其与气候异常关系的初步研究

利用中国东部1990~2000年旬平均土壤湿度、降水和气温观测资料，通过对0~50 cm层次土壤湿度进行旋转主分量分析 (REOF)，重点分析了淮河流域土壤湿度的时空分布特征, 并初步研究了土壤湿度与前期、同期和后期不同时段降水与气温的关系。发现春季以30 cm为界，30 cm以上各层土壤湿度异常的第一旋转空间模态十分相似, 其大值中心主要位于淮河流域，而30 cm以下 (30~50 cm) 各层的第二旋转空间模态与之亦十分类似, 因此称该模态为“淮河型”，而夏季和秋季虽然该模态也很显著, 但特征不如春季突出。该模态在各层次土壤中具有明显的持续性特征，均存在40旬左右的显著周期；并与前期和同期降水（气温）呈显著正 (负) 相关关系，与约半年后的降水 (气温) 呈负 (正) 相关关系。     

东亚南亚夏季降水对海温异常响应的数值模拟

利用IAP AGCM-Ⅱ大气环流模式，模拟了赤道中太平洋地区海温异常对东亚和南亚夏季（6～8月）降水的影响。结果表明：当1～4月该海温呈正异常时，中南半岛和我国东部降水将明显偏多，孟加拉湾附近降水偏少；而该海温呈负异常时，则我国华中和孟加拉湾附近降水偏多；对以上海温异常最敏感处为中南半岛和孟加拉湾附近地区，其中前者降水与该海温异常呈正相关，后者则呈负相关；该海温异常还会在中高纬地区激发出强迫波列。     

土壤热异常对地表能量平衡影响初探

将来自土壤深部的热通量引入off line的陆面过程模式 (NCAR—LSM ) ,通过长达 2a的数值试验对比分析了它对各层次土壤温度和地表能量平衡的影响。　　在土壤底部引入 5W /m2 的热通量使底层土壤显著升温 ,但升温随着接近表层而迅速衰减。积分 3个月后 ,由地下进入地表的热流量增幅可达 1W/m2 以上 ,并持续增大到 5W /m2 ,地表最大升温约 0 .5K ,同时地表感热、蒸发潜热及长波辐射通量均有 1W /m2 左右的正异常 ;若将土壤热传导系数放大一个量级以加速热量交换 ,则地表升温提高到 1K以上 ,长波辐射增加 3W /m2 以上 ,超过了气溶胶全球平均的辐射效应。结果表明 :一定量值的土壤热异常对地表能量平衡和短期气候变化 (10 -1～ 10 1a)有着不可忽略的影响。同时 ,深入的资料分析、完善的陆面过程模式以及它与大气模式的耦合试验也是亟待进行的相关工作。     

异常气候对兴安盟农业经济的影响

通过兴安盟地区近 10年降水量及主要农业经济指标的对比分析 ,说明兴安盟地区农业的投入产出比受自然降水量的影响较大。降水量正常或偏多年份 ,农业投入增加 ,产出增加幅度更大 ,农业投入产出见效益 ;干旱年份 ,尽管农业投入增加 ,产出增加幅度小甚至呈下降趋势 ,说明干旱年份农业投入与产出并不呈正比关系     

土壤热异常影响地表能量平衡的个例分析和数值模拟

The statistical relationship between soil thermal anomaly and short-term climate change is presented based on a typical case study. Furthermore, possible physical mechanisms behind the relationship are revealed through using an off-line land surface model with a reasonable soil thermal forcing at the bottom of the soil layer.In the first experiment, the given heat flux is 5 W m-2 at the bottom of the soil layer (in depth of 6.3 m)for 3 months, while only a positive ground temperature anomaly of 0.06℃ can be found compared to the control run. The anomaly, however, could reach 0.65℃ if the soil thermal conductivity was one order of magnitude larger. It could be even as large as 0.81℃ assuming the heat flux at bottom is 10 W m-2. Meanwhile, an increase of about 10 W m-2 was detected both for heat flux in soil and sensible heat on land surface, which is not neglectable to the short-term climate change. The results show that considerable response in land surface energy budget could be expected when the soil thermal forcing reaches a certain spatial-tem poral scale. Therefore, land surface models should not ignore the upward heat flux from the bottom of the soil layer. Moreover, integration for a longer period of time and coupled land-atmosphere model are also necessary for the better understanding of this issue.