西南地区区域洪涝的概念模型

通过对1991 2001年5～9月寸滩(寸滩位于重庆市区以东,长江干流北岸)逐日08时流量分析和区域洪涝暴雨的成因分析,得到几点认识(1)西南地区区域洪涝主要发生在四川盆地,造成区域洪涝的主要因素是流域底水条件和由暴雨造成的面雨量,两者缺一不可.(2)西南地区区域洪涝的概念模型可以以不同的寸滩流量条件与不同的间隔天数、不同的流域性降水条件表示,也可以以第一次区域洪涝出现前、后,不同的间隔天数与不同的流域性降水条件表示.     

西南地区铀资源现状与找矿前景展望

本文概述了西南地区铀资源现状，简要介绍了滇西、川西高原、川北、黔中4个铀成矿区的基本特征，并对西南地区的找铀前景进行了展望。     

我国西南地区城市地质灾害与防治对策

西南地区城市地质灾害种类多,主要有滑坡、崩塌、泥石流、岩溶塌陷等.滑坡、崩塌主要发生在西南中、高山地区;泥石流主要分布在地质构造复杂、断裂发育、岩石易于破碎风化的地区、暴雨中心地区以及深切割的高山、中山地区;岩溶塌陷主要分布在贵州省、云南省、四川省和重庆市,分布面积32.7 km2.西南地区有102个市、县、区(镇)遭受到滑坡、崩塌的严重危害,近年来随着西部大开发建设和城镇化速度的加快,滑坡、崩塌灾害频次明显增多、危害加大.其防治对策包括开展城市地质灾害调查工作,制定地质灾害防治规划;建立城市地质灾害空间数据库,实现地质灾害的动态预测和监测;开展城市地质灾害预警示范调查研究,健全完善地质灾害预誊系统;加强城市地质灾害防治宣传工作,提高全民防灾、减灾意识.     

西南地区中药产业发展

本文总结西南地区中药产业发展现状,分析西南地区中药产业中药材、生产加工和研发能力上的竞争优势,提出西南地区中药产业的发展对策。     

西南地区夏季大气水汽含量及其与南亚高压关系

利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 提供的ERA-interim高分辨率资料,借助经验正交函数 (EOF) 分解、距平合成和相关分析等方法,讨论1979—2014年我国西南地区夏季大气水汽含量的时空变化特征及其与南亚高压的关系。研究结果表明:我国西南地区夏季大气水汽含量空间分布形态主要有全区一致型、南北振荡型和东西振荡型。全区一致型 (EOF1) 能够反映西南地区夏季水汽含量的主要特征,西南地区夏季大气水汽含量具有明显的年际变化特征;西南地区夏季大气水汽含量与南亚高压强度指数、面积指数及东伸指数均存在非常显著的正相关关系;南亚高压的异常偏强,有利于南海地区水汽向西南地区输送,且在西南地区气流由低层向高层的上升运动显著增强,引起西南地区大气水汽含量的异常偏多。     

西南地区2001-2014年植被变化时空格局

时序植被动态变化研究一直是全球变化研究的热点之一,对地区生态治理有重要意义。基于西南地区2001至 2014年的MODIS植被指数数据集以及DEM数据和土地利用数据,进行季节合成植被指数（SINDVI）的趋势模拟、空间统计和相关分析,探讨西南地区植被变化趋势和空间分异特征,研究结果表明:（1）74.52%的区域SINDVI变化不显著,显著改善的区域占22.07%,而显著退化的区域占3.41%,改善面积远远大于退化面积。（2）从地形因子结果来看,中低海拔地区和缓坡地区植被变化趋势最明显,海拔3 500 m以下植被变化趋势比海拔3 500 m以上明显。随着坡度的增加,改善趋势和退化趋势都在变小。（3）从土地利用分析结果来看,SINDVI变化趋势在人工表面最明显,改善和退化趋势都相对较大。（4）受人类活动的影响,人工表面和裸地的增多、林地的减少是植被呈退化趋势的主要原因。      

西北太平洋副高东西变动与西南地区降水的关系

西北太平洋副热带高压（简称副高）位置的异常变动对东亚和中国气候有十分重要的影响。为进一步认识副高东西变动对中国西南地区降水的影响,根据东亚—西北太平洋地区高低层大气环流的季节特征,选取700 hPa不同关键区区域平均相对涡度定义了一个新的表征副高位置东西变动的VORT指数。分析发现:该指数不仅能客观定性地表征副高反气旋环流位置的东西变动,而且能反映副高与东亚经向环流变化的关系,副高偏东（西）时,东亚呈负-正-负（正-负-正）经向异常波列。与其他副高指数相比,该指数能较好地反映夏季中国东部雨带位置的季节性移动,并与西南地区降水呈显著相关,对西南地区降水变化有指示意义。其中,6月和7月的相关非常显著,副高偏西时,6月四川西部和南部、云南中北部地区降水偏少,贵州大部降水偏多;7月四川北部和东部、贵州东北部降水偏多,而云南中部和西北部降水偏少,反之亦然。进一步分析还发现,副高与海温的关系与副高活动的位置有关,副高越偏北,与海温的关系就越弱。     

TIGGE技术对西南地区地面要素预报性能的分析

基于TIGGE中欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心全球集合预报系统(EC_GEPS和NCEP_GEPS)的2016年1月1日—2017年12月31日连续2 a的预报资料,对两套系统在西南地区10 d以内的2 m温度和24 h定量降水预报进行检验评估和综合分析。2 m温度预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的2 m温度控制预报和集合平均预报的均方根误差均普遍偏高且NCEP_GEPS总体而言优于EC_GEPS;两套系统集合平均均方根误差相对于控制预报改进不明显;集合离散度均明显偏低;Talagrand分布均呈现出非常明显的"J型"分布特征,Outlier评分普遍偏高且EC_GEPS的Outlier评分明显低于NCEP_GEPS;从集合最小值到集合最大值,随着集合百分位的增大,各个预报时效的均方根误差逐渐减小,集合最大值预报技巧最高。降水预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的24 h定量降水预报的Talagrand分布总体而言均呈现出"L型"分布特征且NCEP_GEPS更加明显;NCEP_GEPS各个预报时效的Outlier评分均普遍偏高且明显高于EC_GEPS;EC_GEPS的降水概率预报技巧明显优于NCEP_GEPS;EC_GEPS的70%集合百分位预报技巧最高,NCEP_GEPS的80%集合百分位预报技巧最高。EC_GEPS和NCEP_GEPS在西南地区的2 m温度预报和降水预报均存在一定的系统性误差,进行相应的集合预报系统性偏差订正应该能较好地改进预报技巧。     

GRAPES_GFS在西南地区的预报稳定性 及其误差与地形的关系

根据地形特征,将西南地区划分为高原区、边坡区和盆地区,引入统计学"不稳定度"定量描述模式预报稳定性,对2016年6月—2017年9月全球中期天气预报(GRAPES_GFS)和欧洲中期天气预报中心(EC)在西南地区的高层形势场、主要的天气影响系统和地面要素预报性能进行了主客观检验,一定程度揭示了GRAPES_GFS和EC在西南地区的预报稳定性、地形的影响以及二模式预报性能的异同。结果显示:GRAPES_GFS高空高度场、温度场预报不稳定度分布呈北高南低型,相对湿度、风速预报不稳定度大值区在高原边缘;各要素预报不稳定度季节性周期最为显著,其位相和振幅因要素不同而有所不同;地形主要影响温度和风向预报误差值,但对相对湿度和风速预报的影响则体现在误差随时效的增长速率差异上;"漏报"是模式对西南地区天气系统的主要预报误差源,"低报"则是模式对西南地区2 m温度预报误差的最大来源;模式对西南地区降水落区预报有效率大约为50%,但强度预报通常偏低。EC与GRAPES_GFS的误差特征没有本质区别,但EC误差更小,稳定性更高。