建国以来中国洪涝灾害成灾面积变化的小波分析

文章以小波诊断技术为基础,对建国以来中国洪涝灾害成灾面积变化进行了多时间尺度分析。研究表明,建国以来中国洪涝灾害成灾面积变化具有明显的3年左右、9年左右和17年左右的特征时间尺度和相应的周期性变化特征;并且特征时间尺度近年来逐渐缩短,即成灾面积的变化渐趋频繁。根据这几个特征时间尺度上小波系数的演变趋势发现,在未来几年内,中国洪涝成灾面积呈现下降的总体趋势。根据小波方差分析发现中国洪涝灾害成灾面积变化具有显著的3年、9年和17年的主要周期,并以9年和17年的周期尤为显著;同时,根据功率谱的比较分析同样发现,中国洪涝灾害成灾面积同样存在着3年左右、7~9年和17年的主要周期。     

长春市城市地名规划初探

一、长春地名的特点 ㈠时间尺度上,展现城市历史渊源。和北京、西安等古老的城市相比,长春略显年轻,但挑肓朝时期建立起至今,纵观长春地名的发展演变,不难发现,长长春城市短短200年的历史却经历了几个不同的时代背景。每个时期都产生了很多显示政治背景和日寸代特点的地名,其中部分沿用至今,     

全球大地震活动趋势的数学建模分析

全球每年要发生数次大地震,其地震活动的强弱交替或起伏变化也应该有某种规律性.本文使用数学中19阶多项式非线性函数建模,模型中的参数用最小二乘法求取.对地震资料进行最佳逼近拟合,并递推未来1～2年时间尺度可计算预测,而且能给出相关误差水平.     

湖南省近50年来旱涝变化的多时间多尺度分析

用小波变换方法分析了河南省近５０年来月降水量距平序列的多时间尺度结构,对河南省旱、涝的时频变化特征进行了初步研究。结果表明,河南降水降了具有６～９个月的自然周期变化外,还存在准２ａ、４～８ａ的中小时间尺度和２０ａ左右的大时间尺度周期变化,且小时间尺度周期变化在所讨论的时间域中呈不均匀分布。     

原子钟信号的神经网络模型

时间尺度的连续性要求对原子钟信号进行必要的预测,预测的实质是建立一个模型来逼近原子钟的信号,前向神经网络具有良好的副近非线性 函数的能力,用神经网络模型来预测原子钟信号,并与AD模型的预测结果作了比较。     

冰芯钻探:破解气候变化密码

近日,我国深冰芯钻机在南极昆仑站安装完成后,进行了第一钻的试钻探,成功钻取了一支长达3.83米的冰芯,达到了该钻设计的最大钻取冰芯长度,标志着中国深冰芯钻探实现零的突破。此次钻取冰芯的位置将是未来获取更深冰芯的钻口。我国计划用4年时间在此钻取超过3000米的深冰芯,以获得100万年以上时间尺度的地球气候与环境变化的信息。     

多时间尺度温度-植被指数特征空间旱情监测的差异性

采用2011年5月28日MODIS多时间尺度数据产品和土壤相对含水量RSM数据,对河北省多时间尺度Ts-EVI特征空间旱情遥感监测的差异性进行了研究,结果表明：① 多时间尺度Ts-EVI特征空间的TVDI与土壤表层RSM具有较高的相关性,1 d尺度Ts和1 d、8 d尺度EVI构建的RSM-TVDI决定系数较高,8 d尺度的Ts和8 d、16 d尺度EVI的RSM-TVDI决定系数较低。② 多时间尺度Ts-EVI特征空间的旱情监测结果在空间分布上具有较好的一致性,但其面积存在一定的差异;旱情监测应用中Ts-EVI特征空间构建应首选1 d时间尺度的Ts和EVI,其次是1 d尺度的Ts和8 d尺度的EVI,再次为8 d尺度的Ts和8 d尺度的EVI。     

基于EEMD的明代北京地区干旱灾害特征分析

集合经验模态分解（EEMD）是一种适用于非线性、非平稳序列的信号分析方法,将EEMD应用于气候要素时间序列,可提取真实可靠的气候变化信号。根据北京地区历史时期干旱灾害资料,采用EEMD分解方法对明代（1368—1644年）北京地区干旱灾害等级序列进行多时间尺度的分析,获得简洁且平稳性较好的固有模态函数分量,并与所统计的明代北京地区干旱灾害频次多项式拟合曲线进行对比。结果表明：将EEMD应用于干旱灾害等级序列,可以提取干旱灾害中各个尺度的变化,对明代北京地区干旱灾害进行多尺度分析。明代北京地区干旱灾害存在着2.8年、6.3年的年际周期,11.5年、26.6年、53.6年的年代际周期和118.7年、299.5年的世纪周期。北京地区干旱灾害在明代整个时间跨度上呈现着先增加后微减的变化趋势,总体而言明代中期以后旱灾明显增多。     

地学书签

古生物学是生命科学和地球科学的交叉科学．既是生命科学中唯一具有历史科学性质的时间尺度的一个独特分支,研究生命起源、发展历史、生物宏观进化模型、节奏与作用机制等历史生物学的重要基础和组成部分。     

辽宁区域性冷空气多时间尺度变化特征及影响因子

使用辽宁省58个气象观测站1961年9月-2015年4月气温资料、国家气候中心气候监测指数和NCEP分析资料,分析了辽宁区域性冷空气的多时间尺度变化特征及影响因子.结果表明：辽宁区域性强冷空气、寒潮年总频次都呈下降趋势,而中等强度冷空气年总频次呈上升趋势,冷空气强度有减弱的趋势.区域性冷空气过程年总频次存在11a、6a和3a的变化周期,并且1964年发生突变.秋季冷空气活动最频繁,冬季冷空气强度最强.区域性冷空气初日多年平均值是9月23日,终日多年平均是4月5日,初、终日都出现提前趋势.北半球极涡面积指数与辽宁寒潮频次呈明显正相关关系,寒潮偏多月份极涡较气候平均位置偏南、50°N附近70°～180°E之间纬向风明显偏大,是辽宁寒潮增多的影响因子.