长江流域月季降水量的概率分布特征分析

利用长江流域712站1951—2015年的月、季降水资料,分析了站点降水在正态分布和Γ分布的空间服从情况。结果表明:对于月降水,大部分站点能服从Γ分布,通过Γ检验的站点表现出时空差异,两湖流域表现尤为突出,两湖流域在1和7—12月Γ特性表现较好,但在2—6月通过Γ检验的站点较少。季降水量服从正态分布的比例要高于Γ分布,春、冬季降水的正态分布服从性要好于夏、秋季;而对于Γ分布,春、夏季的服从性要好于秋、冬季。月、季降水中都存在一定比例的站点同时服从两种分布或都不服从这两种分布。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

华山近５６年气温变化特征分析

利用华山1953-2008年逐日平均气温、最高气温和最低气温资料,运用M-K突变检验、Morlet小波分析等方法对华山气温变化特征进行了分析,结果表明:年平均气温、年平均最高气温和年平均最低气温均具有明显的冷期和暖期交替的特点,持续时间冷期比暖期长;四季气温均呈上升趋势,但增幅不同,冬季最大,夏季最小;年极端最低气温呈强烈的上升趋势;年平均气温、年平均最高气温和年平均最低气温突变分别出现在1995年、1997年和1993年,并且均存在准4 a、9 a的小尺度周期振荡和30 a左右大尺度周期振荡.     

L1范数与IQR统计量组合的GNSS坐标序列粗差探测算法

GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。     

2017年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2017年6—8月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验,结果表明：三个模式对欧亚中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,能较准确地反映出欧亚地区中高纬大尺度环流形势的演变和调整,表现出较好的中期预报能力。ECMWF和T639模式在中期时效能够较好地对副热带高压的南北摆动和东西移动趋势进行预报,其中ECMWF的预报偏差更小且模式对于盛夏副热带高压西伸脊点的预报优于初夏。ECMWF和T639模式对全国大部分地区温度预报偏低,ECMWF模式的预报效果最好,而JP模式温度预报偏差相对较大,各模式对温度的升降波动预报较为准确。对强台风天鸽,三个模式对台风强度的预报均偏弱,其中ECMWF模式相对更准确地把握了台风的强度变化和移动路径,综合预报效果最好。     

二次熔矿方式电感耦合等离子体发射光谱法测定棕刚玉中硅铁钛钙镁锆

根据棕刚玉难熔的特点,采用二次熔矿方式对样品进行分解,经盐酸酸化的浸提液用电感耦合等离子体发射光谱法测定硅、铁、钛、钙、镁、锆的含量。第一次加入硼酸-碳酸钠(质量比2∶1)熔矿,熔剂中大量硼酸的存在可以确保棕刚玉样品无需研磨而分解完全;但所得熔融物极难提取,通过提高熔剂中碳酸钠的比例后进行第二次熔矿,使熔融物酸化浸取变得快速简单。对硼酸-碳酸钠混合溶剂的比例、熔矿温度和时间、称样量和样品粒度等实验条件进行优化,分析结果表明方法检出限为0.0003%~0.0051%,精密度(RSD,n=11)为0.88%~4.78%。用标准物质验证,测定值与标准值相符;与国标法对比验证,测定结果相符。该方法样品分解充分,对样品的粒度适应范围宽,可满足生产控制快速检测的要求。     

最近十多年来冰冻圈加速萎缩——IPCC第六次评估报告之冰冻圈变化解读

政府间气候变化专门委员会（IPCC）于2021年8月发布了第六次评估报告第一工作组报告《气候变化2021：自然科学基础》。该报告基于最新的观测和模拟研究,评估了冰冻圈变化的现状,并采用CMIP6模式对未来变化进行了预估。报告明确指出,近十多年来冰冻圈呈现加速萎缩状态：北极海冰面积显著减小、厚度减薄、冰量迅速减少;格陵兰冰盖、南极冰盖和全球山地冰川物质亏损加剧;多年冻土温度升高、活动层增厚,海底多年冻土范围减少;北半球积雪范围也在明显变小,但积雪量有较大空间差异。冰冻圈的快速萎缩加速海平面的上升。未来人类活动对冰冻圈萎缩的影响将愈加显著,从而导致北极海冰面积继续减少乃至消失,冰盖和冰川物质将持续亏损,多年冻土和积雪的范围继续缩减。报告也提出,目前冰冻圈研究仍存在观测资料稀缺、模型对各影响因素的敏感性参数和过程描述亟需提升、对吸光性杂质的变化机制认知不足等问题,从而影响了对冰冻圈变化预估的准确性,未来需要重点关注。     

基于2 m格网点云数据的高精度DEM制作第三次国土调查坡度图

地形地貌随着时间的推移时刻发生变化,以高精度数字高程模型(EDE)数据制作坡度图,进而计算田坎系数,更精准地进行耕地面积计算及统计。以2 m格网点云数据生成的DEM数据为基础,按照第三次全国国土调查的相关技术要求,根据耕地坡度分级要求进行分级,生成坡度分级栅格数据图。对坡度分级栅格数据图进行矢量化,生成坡度分级矢量化数据。对矢量化数据进行图斑综合、界线平滑、拓扑重建、数据裁切等处理,制作完成调查区域坡度图及相关属性数据制作。并对生产的坡度图成果进行分析,找出不同尺度格网生产的坡度图的技术差异,并对高精度坡度的应用进行了展望。     

基于Kriging方法的负偏态分布数据的空间插值研究

Kriging插值方法的前提是数据符合或基本符合正态分布的假设,或通过对非正态数据进行正态变换,使其满足要求。但对于拖尾的负偏态分布数据,正态变换方法无法奏效,若直接对数据进行Kriging插值,精度较低。文中在对样本数据深入分析的基础上,借助GIS平台,从不同透视角度对数据进行趋势分析,利用二次多项式模型对数据进行全局趋势拟合,并对随机的短程变异进行Kriging插值,选取不同的变异函数模型进行拟合比较,最终确定最优的模型参数,达到较为理想的插值结果。     

副热带高压边缘连续两次强降水形成机制分析

利用常规观测资料、自动气象站加密观测资料、GPS/MET水汽监测资料、FY-2E卫星云图和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,对副热带高压边缘山东南部连续两次强降水的形成机制进行分析。结果表明,两次强降水都是由副热带高压边缘500 hPa弱西风槽过境影响产生的,副热带高压主体加强西移,850～700 hPa有较强的西南急流。强降水产生在西南低空急流的前方、暖式切变线附近;西南低空急流加强北上强降水开始,急流减弱强降水结束。强降水区与CAPE的高值区、低层水汽通量高值舌、水汽辐合中心、暖平流中心有较好的对应关系。西南低空急流、GPS/MET水汽监测对强降水的短时预报有一定的指示性。对流云团TBB最低为-78～-62 ℃,各观测站对应最大小时雨量为40～90 mm。强降水期间,850 hPa及以下有中尺度涡旋发展,涡旋尺度小,气压场上表现很弱,流场上表现明显,有明显的气旋性环流中心,在925 hPa涡旋中心东南部的暖平流中心降水强度最大。第一次强降水的中尺度涡旋源地发展,稳定少动,在其东南部上升运动强且降水强度大;第二次强降水中,冷空气在低层从西北部侵入,形成气旋,向东北移动,强降水产生在冷锋前部的暖区中,对流不稳定能量高,降水强度大、范围大。