辽河群沉积期古环境分析

根据辽河群地质特征，岩石化学，稳定同位素特征分析认为：浪子山组沉积期方环境为浅海潮坪相；里尔峪组沉积期为强氧化泻湖相；高家峪组沉积期为强还原环境的泻湖相；大石桥组沉积环境为低能、还原环境的滨海碳酸盐台地相；盖县组沉积期为开阔正常浅海潮坪相。辽河群从发生发展到结束古环境演化规律是：构造上由优地槽向冒地槽演变；气候上由炎热转变为温湿；古地理环境从有障壁的局限海变为无障壁的开阔海，从咸化海向正常海，从泻湖相向潮坪相转化。物质补给由火山为主转为陆源碎屑为主。     

一次局地强降水过程的中尺度特征及预报难点分析

利用常规气象资料和客观物理量场、卫星云图、多普勒雷达回波产品资料,对2007年8月30日发生在宜昌市北部的强降水天气过程的中尺度特征和预报难点进行了分析。结果表明：（1）地面中尺度辐合线、中尺度对流云团是造成此次强降水的重要中尺度系统;（2）强降水主要南-中尺度“人”字型雷达回波带稳定少动造成,回波带中有强对流单体不断新生、合并使强降水得以维持;（3）回波带上出现的逆风区与强降水落区有较好的对应关系,风切变区面积扩大和切变值增大是强对流回波单体不断发展并在一地维持的主要原因;（4）中低层偏南风到高层偏北风的转变所形成的垂直风切变为强降水的发生提供了动力条件,同时中低层暖湿平流加强为强对流云团的稳定维持提供了充足的水汽;（5）强对流单体,强回波短带,速度资料上的“逆风区”和风切变区等,可作为判断强降水落区的依据。     

不同地区慢性阻塞性肺病与气象因子相关性分析

为探讨不同地区慢性阻塞性肺病(COPD)患者发病与气象因子的关系,文章按月收集统计北京、上海、杭州、广州和南宁5个地区的全国监测中医医院2003年1月至2004年12月主要以COPD入院诊断的患者资料及同期的气象因子,做出COPD发病率的月际分布及地区差异,结果显示发病率华北地区高、华南地区低的特点十分明显。分析了COPD的月发病率与各气象因子相关性,冬季温度低、气压高与COPD的高发病率相对应;而夏季与当地人群对7、8月闷热天气的适应能力有关,相对湿度在夏季对COPD发病率的上升具有很好的指示意义。     

我国医学地理研究的主要进展和展望

简述了我国医学地理学的历史发展,60年代以来是我国医学地理发展最迅速的时期。特别在地方病、癌症等疾病的地理分布规律、地理流行特点、生态学特性、环境病因、病区环境改善和地理制图等方面取得了较显著的进展。并综合国内外的发展略述了医学地理的性质和任务。本文依医学地理的主要研究领域:疾病地理、健康地理、保健地理、医学地理制图等扼要地阐述了所获得的主要研究成果,其中有些受到国内外的广泛重视和关注。     

西藏大骨节病区的地理环境特征

西藏90%以上的大骨节病县分布在高山温带环境中,病区最暖月平均气温在10~18℃之间,≥0℃日数在180~350天之间;病区集中分布在喜马拉雅山与冈底斯山和念青唐古拉山之间以及横断山北段山间地带的山区或高山谷地地区,病县山地、丘陵占78.4%,非病县山地、丘陵面积占66.7%;就海拔高度而言,病区主要分布在3600~4000m之间;病区涉及多种类型的耕作土壤,其中酸性棕壤和暗棕壤、灰褐土和石灰性褐土、褐土性土等淋溶、半淋溶土壤类型是大骨节病集中分布区;在高山土壤类型中病区趋于分布在典型亚高山草甸土和山地灌丛草原土地带,而亚高山草原土带相对较少。西藏大骨节病区地理环境特征既与内地大骨节病区有很强的相似性,又因其独特的地域分异格局而具特殊性。     

Automatic detection of sunspots on solar continuum HMI images blending local–global threshold

A huge collection of solar images to visualize sunspot are acquired by various solar observatories spread across the globe. This necessitates efficient tools for detecting and analyzing the sunspots encompassing diverse solar features. One such contribution is delivered in this work by exploiting the intrinsic intensity variations of solar images associated with sunspots and their attributes. The presented mechanism initially, pre-processes the acquired solar images by correcting the intensity variations introduced while profiling from the sun center to the limb followed by smoothening using a localized window. The resultant is then differenced from the global threshold that is obtained as a result of the statistical analysis computed over the probability distribution function of the input image. This arrangement offers higher discerning variations concerned with the local contextual structures related to sunspot, umbra, and penumbra. Also, it captures the major gradient variation between these regions that adds to the pixel heterogeneity surrounding them to finally render an automatic sunspot detection mechanism distinguishing the diverse solar regions. Receiver Operating Characteristics (ROC) investigation on annual solar images in Flexible Image Transport System (FITS) format reveals the presented method’s efficacy. Also, Pearson correlation analysis of the evaluated sunspot numbers from the detected sunspots with the solar catalog reveals the scheme’s detection closeness. Moreover, the model’s simplicity analyzed along the time and space dimensions affirms its extension to real-time analysis