“丝绸之路”模态与东亚夏季环流的关系分析

基于1979—2015年ERA-Interim再分析资料,分析了夏季"丝绸之路"(the Silk Road,即SR)模态与东亚地区大气环流之间的联系,结果表明:在SR模态正异常年,200 hPa亚洲急流在东亚地区比较弯曲,在中国新疆和环渤海地区500 hPa上分别有一个高度脊和一个高度槽,在蒙古国、中国内蒙古以及日本以东500 hPa上有显著的位势高度正异常,风场异常与高度场配合较好。在对流层中低层的中国北方,有明显的下沉气流,在中国内蒙古、蒙古国以及日本以东,出现位涡负异常,而在朝鲜半岛附近,则有位涡正异常出现。中国环渤海地区降水偏少,而日本大部分地区降水偏多。在SR模态负异常年,200 hPa急流相对平直且更强,500 hPa的波列特征比正异常年更加显著,在中国内蒙古和蒙古国、朝鲜半岛、日本以东分别有"-、+、-"分布的位势高度场异常。与正异常年相比,位于东亚135°E附近的正异常中心变得显著,在该异常中心的西侧和东侧分别有上升和下沉异常气流,对应在朝鲜半岛和中国东北附近有较大的位涡负异常。在环渤海、朝鲜半岛南部和日本、日本以东洋面上,降水分别出现偏多、偏少和偏多现象。     

夏季厄尔尼诺-Modoki和东部型ENSO海表温度异常分布型特征及其与海洋性大陆区域气候异常的联系

2007年,Ashok等揭示了赤道太平洋区域存在一种三极型分布海表温度异常并称之为厄尔尼诺-Modoki,同时定义了相应的海表温度异常指数EMI（记为I_EM）。在此基础上,利用英国哈得来中心逐月海表温度资料、美国NCEP/NCAR月平均再分析数据集、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）逐月降水资料（CMAP）,通过在太平洋海表温度异常中扣除厄尔尼诺-Modoki信号后,在Nino1+2区域上定义了东太平洋型海表温度异常指数EPNI（I_EPN）。据此,由I_EPN和I_EM可构成描述热带太平洋海表温度异常变化的一对指数。分析了两个指数相应的海气状态及对海洋性大陆区域气候异常的影响。结果表明,厄尔尼诺-Modoki和东太平洋型海表温度异常及其影响存在显著差异。在北半球夏季,当I_EM处于正位相时,热带太平洋海表温度异常呈现“负-正-负”的结构,海洋性大陆大部分区域海表温度异常为负,此时对流层低层太平洋地区辐合,海洋性大陆地区辐散,对流层高层太平洋地区辐散,海洋性大陆地区辐合。对应于辐合辐散中心,存在着自赤道中太平洋分别向赤道东太平洋和海洋性大陆中东部地区的异常垂直环流圈,同时也存在自海洋性大陆西部向印度洋西部的垂直环流。大气在海洋性大陆区域北部加热,南部冷却;在太平洋地区西部加热而东部冷却;在海洋性大陆区域10°N以南降水偏少,而10°N以北降水偏多。当I_EPN处于正位相时,热带太平洋海表温度异常呈现“西负东正”分布型,海洋性大陆区域海表温度异常呈现“西正东负”分布,对流层低层海洋性大陆地区辐散中心范围偏大、位置偏东、强度偏强,太平洋地区辐合中心范围偏小、位置偏东,热带环流异常在垂直方向上呈斜压结构,海洋性大陆区域北部大气加热而南部冷却,太平洋地区大气均呈加热正异常,海洋性大陆大部分区域降水均偏少,赤道太平洋降水偏多。以上这些结果有利于深刻理解热带太平洋海表温度异常的特征及其对海洋性大陆区域气候的影响。     

相邻雷达回波差异检测方法研究与应用

文章介绍相邻雷达在重叠区回波差异的检测方法,造成邻近两部雷达在重叠区回波差异的原因分为外界因素和内在因素。排除遮挡、地物/超折射杂波及大气衰减等外界因素,根据雨滴直径与下落末速度的关系,对相邻两部雷达基数据进行时间、空间一致性匹配,比较邻近两部雷达在重叠区域中相同时间、相同采样空间上的回波观测值,若仍然存在明显差异,则是由雷达自身一些因素造成的。文章采用了郑州雷达一次频率源故障过程和广东一次飑线过程中的数据作为个例,分析表明该方法能有效检测出相邻两部雷达在重叠区的观测值差异,在全国新一代天气雷达网实时运行监控业务中具有较高的应用价值,当检测出某一部雷达与邻近几部雷达存在明显的观测差异时,可通过报警方式将信息传送至雷达机务人员,以便及时查找和解决雷达的故障问题。     

近十年中国海效应降雪研究进展

海效应降雪的发生发展机制与内陆地区降雪有明显区别。中国渤海中东部、渤海海峡、黄海、东海海面及其沿海地区均可产生海效应降雪,以山东半岛的烟台和威海地区最为显著。从各海域海效应降雪的分布特征、渤海海效应暴雪的多尺度作用、地形对渤海海效应暴雪的影响、海效应降雪的研究资料、方法和数值预报检验等5个方面总结了近十年中国海效应降雪的主要研究进展,旨在进一步加深对海效应降雪的理解和认识。并针对当前预报业务难点和研究的薄弱环节提出了未来的研究重点。     

阜康葡萄双层覆膜防寒越冬实验效果分析

阜康葡萄双层覆膜防寒越冬实验结果表明：丰雪年雪被保温效果明显,双膜内平均气温增加11.3℃,双膜内最低温度在1.7～-4.5℃间;枯雪年双膜内平均气温增加8.3℃,双膜内最低温度在0.3～-9.2℃之间,葡萄可安全越冬。双膜内20cm处最低温度在丰雪年增温15.0℃,在枯雪年增温14.2℃。影响双膜内温度的主要因子为外界的平均气温、最高气温、最低气温及日照时数等。经分析,选用透光性好的覆盖物促使膜内地温快速回升,揭膜日期提前可避免春季的高温热害。根据天气变化灵活掌握揭膜和覆膜时间可有效避免葡萄遭受倒春寒危害。     

基于环境因素约束的农户土地利用效率及影响因素分析 ——以河南省粮食生产核心区为例

在农户土地利用引起的环境问题日益严重的背景下,如果农户土地利用效率的测度只考虑“好”产出,而忽略“非意欲”的环境产出,可能造成测度结果不准确。因此,将“非意欲”产出引入农户土地利用效率评价模型,利用河南省粮食生产核心区农户抽样调查数据测度环境因素约束下的农户土地利用效率,并探讨其效率状况及影响因素。主要的结论如下：① 调查区域环境因素约束下的农户土地利用效率平均值仅为0.612,效率值总体不高,有较大的提升空间。不同规模农户的土地利用效率差异较大,二者呈现“U型”变化趋势。② 环境因素约束下的农户土地利用效率的影响因素来自多个方面。其中,农户生计方式兼业化在一定程度上降低了环境约束下的农户土地利用效率;种植结构调整虽然能够增加农户农业收入,但不利于环境因素约束下的农户土地利用效率的提升;农地经营规模扩大对环境约束下的农户土地利用效率产生正面影响,但现实中普遍存在的小规模化经营和土地细碎化消减了正面影响。土地产权的稳定性能够提升环境约束下的农户土地利用效率,但无论是集体土地产权还是承包经营权以及农户间非正式的土地流转产权关系稳定性较差,不利于环境约束下的农户土地利用效率的提高。     

宁蒙沿黄地带最小综合交通时间成本的城市影响区

城镇体系规划已成为区域规划的主要内容之一,城市影响区划分具有现实意义。引力模型已成为城市影响区划分的主流方法,对引力模型进行2个方面的拓展:一是以城市建成区作为"源"实现城市"点"到"面"的拓展;二是综合交通数据和土地利用数据计算最小时间成本,并以此作为时间距离划分城市影响区。将城镇用地作为"面"状城市源,城市影响区轮廓与城镇用地轮廓具有相似性,反映出放大的城镇用地轮廓特征;最小时间成本原则下,城市影响区受道路类型尤其是通行时间成本较低的道路类型分布的影响显著,在两城市间格网通行时间成本相同前提下,两城市影响区分界线将垂直平分城市间通行时间成本最低的道路线;交通格局奠定了城市影响区基本形状,城镇用地作为城市"源"和土地类型格网通行时间成本的引入使得城市影响区轮廓不规则和精细化。     

中国东中西部城市土地储备决策绩效比较研究

运用数据包络分析(DEA)模型,对2013年中国内地34个大中城市土地储备决策绩效进行总体评价和比较分析。研究结果表明:东部地区城市土地储备决策效率最高,西部次之,中部最低;土地储备决策效率受到纯技术效率和规模效率的共同作用,且规模效率作用较大;影响东中西部城市土地储备决策效率投入产出的主要因素各不相同。基于此,从深化土地及相关制度改革和提升政府管理效率两个层面提出土地储备决策绩效优化策略,从而提高土地资源利用效率、优化城市空间结构。     

边缘型旅游地特征、形成机制与发展路径——以安徽省宣城市为例

边缘型旅游地的开发建设是中国旅游业转型升级时代面临的重要命题。随着区域经济一体化的推进和消费者消费理念的转变,一些边缘型旅游地开始逐渐成长为区域旅游发展的"潜力区",研究空间与研究意义日益凸显。以具有典型边缘性特征的宣城市为实证,从区位空间、旅游资源、旅游形象、旅游交通和旅游经济等角度剖析其多重边缘化特征,探讨边缘化形成的主要机制。地处省际交界区、地域特征典型性不足是边缘化形成的自然诱因,周边核心旅游地遮蔽效应显著是边缘化形成的空间致因,经济支撑能力薄弱是边缘化形成的经济制因,政策惠及偏少是边缘化形成的人为促因。边缘型旅游地应实施多元比附、突出个性差异、完善要素建设的发展路径。     

Conservation-induced resettlement as a driver of land cover change in India: An object-based trend analysis

Located in the foothills of the Indian Himalaya, Rajaji National Park was established to protect and enhance the habitat of the Asian elephant (Elephas maximus) and tiger (Panthera tigris). In 2002 the Van Gujjars, indigenous forest pastoralists, were voluntarily resettled from the Chilla Range (an administrative unit of Rajaji National Park) to Gaindikhata, a nearby area where they were granted land for agriculture. In this study we used a variety of remote sensing approaches to identify changes in land cover associated with the resettlement. The methods comprise two main approaches. First, we used object-based image analysis (OBIA) to identify the pre-resettlement land cover classes of use areas (representing agricultural expansion and adjacent areas of grazing, and collection of fuelwood and fodder) and recovery areas (representing areas where settlements were removed, and the adjacent areas of resource use). Secondly, we used trend analysis to assess the gradual and abrupt changes in vegetation that took place in use and recovery areas. To conduct the trend analysis we used BFAST (Breaks For Additive Season and Trend), which separates seasonal variation from long-term trends, and identifies breaks that can be linked back to disturbances or land cover changes. We found that the OBIA classification yielded high average class accuracies, and we were able to make class distinctions that would have been difficult to make using a traditional pixel-based approach. Pre-resettlement, the recovery areas were classified as mixed forest and riparian vegetation. In contrast, the use areas were classified primarily as grass dominated, brush dominated, and plantation forest, and were located relatively far away from riparian areas. Following the resettlement, the trend analysis showed a sudden change in the seasonal variation of NDVI in areas converted to agriculture. Areas neighboring the new agricultural land experienced sudden decreases in NDVI, suggestive of disturbances, at a higher rate than the same land cover types elsewhere. At the same time, these neighboring areas experienced a gradual overall increase in NDVI which could be caused by an expansion of leafy invasive shrubs such as Lantana camara in areas heavily used for biomass collection. The recovery areas also experienced a gradual increase in NDVI as well as sudden breaks to this trend, but we lacked evidence to connect these changes to the resettlement. Our findings support the claim that the resettlement has shifted pressure from more ecologically valuable to less ecologically valuable land cover types, and suggest that to some degree resource use pressure has increased outside the park. The study employs a novel synthesis of OBIA and trend analysis that could be applied to land change studies more broadly.