2015—2018年海南省臭氧污染特征及其天气类型

根据2015—2018年海南省18个市县32个空气质量监测站O₃浓度资料,分析了区域性O₃污染（O₃-8h浓度超标市县≥3个）时空变化特征,并对造成O₃污染的天气系统进行主观分型。结果表明：2015—2018年海南省共有40 d发生了区域性O₃污染,发生概率为2.73%。其中2015年和2017年达到了13 d,发生概率为3.56%,2018年为11 d（3.01%）,2016年仅为3 d（0.82%）。发生区域性O₃污染主要有4种天气类型：冷空气偏西下型、冷空气偏东下型、变暖高压脊型和热带系统型。其中冷空气偏西下型是最主要的天气类型,共出现了14 d,占所有天数的35%,且污染较重。不同天气类型下海南省O₃污染表现出不同的分布特征。500 hPa有下沉气流、低层受东北风控制,有相对湿度低值区从中国东部向海南省延伸,地面位于冷高压底部或热带气旋西北侧,温度露点差在5 ℃以上等条件均有利于海南省区域性O₃污染天气出现。     

一种新的实时电磁逆散射方法

为解决介质圆柱体逆散射问题,提出一种新的在线逆散射方法,通过支持向量机将逆散射问题转化成一个回归估计问题. 该方法可应用于各种逆散射方面, 尤其是目标的几何与电磁参数重构和埋地目标探测. 文中首次将支持向量机方法应用到该领域,设置多个散射场的观测点,通过提取散射场的不同信息作为样本信息训练支持向量机, 建立了介质圆柱体的逆散射模型, 利用该模型重构了介质圆柱体的电磁参数,同时探测了埋地位置. 数值结果显示了该方法的有效性和准确性,为目标的实时逆散射研究提供了一种有效方法.     

利用气象要素计算五道梁地区土壤热流量的试验

根据五道梁地区1994—1997年的热流板测量土壤热流值,初步分析了该地区土壤热流随时间的变化特征。利用1994—1996年的月平均资料分别分析了总辐射、地表温度、地表温度和80 cm深度温度差和2 cm、10 cm深度的土壤热流的相关性,并建立了相应的回归方程;利用得到的回归方程对1997年的土壤热流作计算检验,就月平均资料来说,用总辐射和地温差来计算浅层土壤热流结果是比较可靠的。     

Changes in air pollutants during the COVID-19 lockdown in Beijing:Insights from a machine-learning technique and implications for future control policy

基于2015-2020年北京35个环境空气站和20个气象站观测资料,应用机器学习方法(随机森林算法)分离了气象条件和源排放对大气污染物浓度的影响.结果发现,为应对疫情采取的隔离措施使北京2020年春节期间大气污染物浓度降低了35.1％-51.8％;其中,背景站氮氧化物和一氧化碳浓度的降幅最大,超过了以往报道较多的交通站...     

基于支持向量机的京津冀城市群热环境时空形态模拟

城市群热环境作为区域生态重要组成部分,已成为近年来的研究热点。而如何选择针对城市群这种复杂地地貌特征的热环境量化工具一直是亟待解决的技术难点,基于此本研究提出了一种解决多样本、非线性、非平稳及高维函数拟合的计算方法,并建立了基于支持向量机(SVM)的京津冀城市群热环境曲面模型来揭示城市群热环境的时空形态变化。研究结果表明：① SVM模型在刻画多核心、多种土地利用类型城市群热环境的空间分布方面具有理论与实践可行性,能够根据热环境的整体空间布局通过高斯核函数进行局部优化差值,最大限度减少缺省值对模型拟合结果的影响。相比于对照方法可以模拟出更高精度的复杂地貌特征城市群热岛空间分布格局;② 在SVM模型曲面拟合的过程中,拟合精度和拟合时间是衡量拟合结果的重要指标,而原始影像的分辨率则是影响该指标的决定性因素;③ 2003-2013年区域内北京市与天津市的城市热岛效应变化最为明显,热岛面积分别增加7091 km²与4196 km²,空间上呈现出逐年接近连片发展趋势,热岛重心移动轨迹具有明显的时空分异性。北京城市热岛特征为东南部地区异速增长,西部地区缓慢增长;天津城市热岛特征为以城市中心为圆心向周围扩展。本研究进一步丰富了城市群热环境评测的定量方法,可以在实践上对城市群的城市规划、城市建设、环境保护和区域可持续发展等提供定量化、可视化的决策支持。     

基于集合预报极端天气预测指数的浙江分类强对流预报模型

利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等,计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index）,分析EFI分布特征,并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系,发生短时强降水时,对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大,而垂直风切变的EFI为负值,因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水;发生雷暴大风和冰雹时,对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大,700 hPa露点温度的EFI为负值,与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法,将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练,构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果,其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。     

预测华北地区年度地震趋势的支持向量机分类方法

以太阳黑子数、地球自转速率变化数据和全球7级以上地震应变释放量作为预测因子,使用支持向量机分类方法建模预测中国华北地区年度地震强度,预测准确率为0.93,表明该方法具有较好的预测效果.     

城市居民中暑流行病学特征及其与气象因子的关系

利用武汉市1994～2000、2002～2005年共11年1 231个中暑病例资料和逐日相关气象资料,采取有关统计学方法,对该市居民中暑流行病学特征及其与气象因子的关系进行了分析。结果表明,一年之中,中暑主要发生在6～9月,以7月中、下旬和8月上旬中暑患者最多;一天之中,中暑主要发生在09～20时,10～11时、14～15时为中暑发生高峰期;当气温在34.5～36.5℃、相对湿度在55%～60%之间时,中暑患者相对集中。     

Backward automatic calibration for three-dimensional landslide models

Back-analysis is broadly used for approaching geotechnical problems when monitoring data are available and information about the soils properties is of poor quality.For landslide stability assessment back-analysis calibration is usually carried out by time consuming trial-and-error procedure.This paper presents a new automatic Decision Support System that supports the selection of the soil parameters for three-dimensional models of landslides based on monitoring data.The method considering a pool of possible solutions,generated through permutation of soil parameters,selects the best ten configurations that are more congruent with the measured displacements.This reduces the operator biases while on the other hand allows the operator to control each step of the computation.The final selection of the preferred solution among the ten best-fitting solutions is carried out by an operator.The operator control is necessary as he may include in the final decision process all the qualitative elements that cannot be included in a qualitative analysis but nevertheless characterize a landslide dynamic as a whole epistemological subject,for example on the base of geomorphological evidence.A landslide located in Northeast Italy has been selected as example for showing the system potentiality.The proposed method is straightforward,scalable and robust and could be useful for researchers and practitioners.     

气象场相关结构对EOFs展开稳定性的影响

本文从矩阵扰动理论出发,提出利用矩阵的范数(norm)作为度量气象场随机扰动的稳定性指标,并由此间接推估EOFs展开的稳定性。经理论论证、数值试验和实例计算表明,气象场的相关性越好,达到稳定相关结构所需样本越小,由此得到的EOFs稳定性也越好,反之则不然。上述规律又直接受样本大小n和站点数目p的影响。对于不同的气象场来说,达到稳定EOFs的样本临界值不同,必须警惕EOFs展开有可能不是稳定的。