不同海域影响热带气旋强度变化的环境动力因素对比

利用1982-2007年NCEP/NCAR再分析资料、月平均海平面温度(SST)资料和西北太平洋、北大西洋以及北印度洋热带气旋(TC)资料,对比分析了环境动力因素对不同海域TC强度在不同时间尺度变化的影响.结果表明,在各时间尺度上,TC强度变化与垂直风切变变化有密切的联系.在西北太平洋,使TC过程强度增强或减弱的风切变...     

土地利用变化影响陆地水循环

森林尤其是热带森林在全球水循环中发挥着重要作用。代尔夫特理工大学(TU Delft)研究员Ruud van der Ent最近指出,亚马孙森林的蒸发对秘鲁、玻利维亚、阿根廷、乌拉圭、巴拉圭以及巴西南部等地区的降雨     

《亚热带资源与环境学报》征稿启事

2006年3月31日,经国家新闻出版总署审核,批准《福建地理》更名为《亚热带资源与环境学报》;新编国内统一连续出版物号为：CN35—1291／N,ISSN1673—7105,季刊,大16开,96码;主管单位为福建省教育厅,主办单位为福建师范大学．     

《亚热带资源与环境学报》征稿启事

2006年3月31日,经国家新闻出版总署审核,批准《福建地理》更名为《亚热带资源与环境学报》;新编国内统一连续出版物号为：CN35—1291／N,ISSN1673—7105,季刊,大16开,96码;主管单位为福建省教育厅,主办单位为福建师范大学．     

《亚热带资源与环境学报》入选“中国科技核心期刊”

由中国科学技术信息研究所主办的“中国科技论文统计结果发布会”于2011年12月2日在北京国际会议中心隆重举行。从会上获悉,福建师范大学主办、福建师范大学地理研究所和亚热带山地生态国家重点实验室（培育基地）协办的《亚热带资源与环境学报》入选中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）。     

《亚热带资源与环境学报》影响因子创新高

近日,在第九届（2011）全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会上发布了2011《中国期刊引证报告（扩刊版）》（中国科学技术信息研究所、北京万方数据股份有限公司编制,科学技术文献出版社出版）。报告显示,由福建师范大学主办,福建师范大学地理研究所和福建省亚热带资源与环境重点实验室协办的《亚热带资源与环境学报》2010年影...     

《亚热带资源与环境学报》入选“中国科技核心期刊”

由中国科学技术信息研究所主办的“中国科技论文统计结果发布会”于2011年12月2日在北京国际会议中心隆重举行。从会上获悉,福建师范大学主办、福建师范大学地理研究所和亚热带山地生态国家重点实验室（培育基地）协办的《亚热带资源与环境学报》入选中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）。     

A primary study of the correlation between the net air-sea heat flux and the interannual variation of western North Pacific tropical cyclone track and intensity

A singular value decomposition (SVD) analysis is carried out to reveal the relationship between the interannual variation of track and intensity of the western North Pacific tropical cyclones (WNPTCs) in the tropical cyclone (TC) active season (July-November) and the global net air-sea heat flux (Q net ) in the preceding season (April-June). For this purpose, a tropical cyclone track and intensity function (TIF) is defined by a combination of accumulated cyclone energy (ACE) index and a cyclone track densit...     

渤海海峡雷雨大风的多普勒雷达回波特征

通过对烟台北部沿海近5年发生雷电时伴有8级(极大风速达到17.3 m/s)以上大风,烟台多普勒雷达产生的回波进行分析,得出灾害性雷雨大风发生时多普勒雷达径向速度回波有4种类型,分别是大风区型、逆风区型、近地层辐散型、中气旋型;反射率因子回波强度一般在45 dbz以上,反射率因子形状大致分成五类:带状、线状、块状、弓形或...     

基于遗传算法-支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用

利用遗传算法对支持向量机(SVM)模型参数进行寻优,找到最优参数组合后代入SVM模型中,得到基于遗传算法的支持向量机模型(GA-SVM),利用此模型对热带气旋强度进行预报实验。该模型对热带气旋强度12 h、24 h和48 h的预报平均绝对误差分别为3.01 m/s、4.46 m/s和6.57 m/s;比最小二乘回归法的预报精度分别提高了12%、11%、14%。