用SPOT-VGT数据制作中国2000年度土地覆盖数据

土地覆盖是自然环境与人类活动相互作用的中心,准确而现势性强的土地覆盖数据是科学研究、资源管理和环境监测等应用的基础资料。该研究作为欧盟联合研究中心2000年全球土地覆盖计划(GLC2000)的一部分,利用2000年的1km空间分辨率的SPOT-4VGTS10数据与DEM、积温和降水等通过AHP方法合成的自然因子数据,采用FAO的土地覆盖分类系统(LCCS),通过非监督分类方法制作中国2000年的土地覆盖图。研究结果表明,在HANTS方法去云处理的基础上,结合气候分区,利用一年内每10天最大值合成的NDVI时间序列自然因子数据集可对除干旱区外大部分地区进行很好的分类,对干旱区则采用8月下旬的VGT原始数据取代NDVI数据参加分类,可达到较好的分类结果。     

广西北部湾地区表层土壤As分布特征及其影响因素

选取广西北部湾地区表层土壤中As元素为研究对象,采集了7 327个土壤样品,400个岩石样品,分析As、K₂O、Na₂O、CaO、MgO、SiO₂、Al₂O₃、TFe₂O₃、Mn、Ti、pH和有机碳（SOC）等指标,探讨了土壤成土母岩、成土作用、土壤组成、pH和有机质等对表层土壤As元素的影响。结果表明：As元素平均质量分数为7.96×10^-6,为中国土壤背景值0.80倍;风化作用对于As元素的次生富集起到极为重要的作用,明显强于成土母岩As元素背景的影响。Pearson相关分析和主成分分析表明：在土壤组成和土壤性质等因素中,含Al矿物（Al₂O₃）、含Fe矿物（TFe₂O₃）、含Si矿物（SiO₂）和SOC,对土壤As的富集起到主导作用;pH 和含 Ca矿物（CaO）的作用较弱;而含K矿物（K₂O）、含Na矿物（Na₂O）和含Mg矿物（MgO）对As的次生富集作用可以忽略不计。     

关于亲花岗岩类矿床研究的进展和趋势

本文试就矿床与花岗岩类侵入体存在成因联系的证据、亲花岗岩类矿床形成的地球化学因素和岩石成因因素三方面的研究进展和趋势作简短概述。矿床和火成岩在地理上的伴生、分带现象、金属与特殊种属花岗岩类之间的关系、岩体微量元素的浓度与其伴生矿床的关系以及相对年代关系,是确定矿床和火成岩之间存在成因联系的依据。元素离子的电子层构造、离子半径和离子势等地球化学性质与矿石沉积地点、母火成岩成分、矿石形成方式、矿物生成顺序、矿石矿物成分、矿质沉淀温度以及矿石形成深度等都有内在联系。花岗岩类岩荣的形成与矿质的富集、岩浆和富水流体之间的关系和造矿元素在岩浆与富水流体之间的分配关系是控制矿床形成的三个关键性因素。     

煤中微量元素富集的主要因素分析

在对兖州矿区煤中微量元素成因分析及总结前人结论的基础上,将煤中微量元素富集因素划分为原生、次生和后生三个阶段,分别对每一个阶段影响微量元素富集的主要因素进行研究和分析。结果表明,煤在形成的过程中影响微量元素迁移、富集的因素很多,植物生长的种类、生长中水化学条件、泥炭沼泽形成中大气、海水的入侵、煤在煤化过程中岩浆热液的作用、煤与顶、底板岩石的物质交换作用等都影响着煤中微量元素富集。因此,煤中微量元素的形成、聚集是煤在形成的各个时期、各种地质因素综合影响的结果。      

武汉市日供水量与气象要素的相关分析

利用武汉市逐日供水量资料与温度、降水、日照等气象要素进行同步相关分析,选取相关性较高的气温作为预报因子,建立了日供水量的简易预测模型。     

基于气象要素的气溶胶吸湿增长分析:以浙江省为例

气溶胶粒子的吸湿增长对区域环境、气象与辐射收支都有巨大影响,精确的气溶胶吸湿特性观测对描述气溶胶吸湿增长特性,以及研究气溶胶对气候环境影响,拓展卫星气溶胶产品的应用有非常重要的意义。本研究提出一种基于常规气象观测（能见度、相对湿度）和空气质量观测（PM2.5浓度,即空气动力学当量直径小于等于2.5 μm的颗粒物浓度）相结合的气溶胶吸湿增长估算方法,在此基础上对浙江地区气溶胶吸湿特性的时空变化影响因素进行了探讨。研究发现,沿海的温州瓯海站的吸湿增长能力最高,长三角典型城市环境的杭州和睦小学站的吸湿增长能力次之,而地处较为洁净内陆的衢州实验学校站的吸湿增长能力最低。在时间变化中,同一站点不同湿度条件的吸湿增长变化趋势相同,温州瓯海站的吸湿性变化最为剧烈,杭州和睦小学站的吸湿性变化次之,衢州实验学校站变化较为平缓。本研究表明,浙江地区的气溶胶吸湿增长特性存在较大的时空差异,基于本方法能够在较大的时空范围内描述气溶胶的吸湿增长特性,为有限的精密观测提供重要补充。     

沪宁高速公路路面温度变化特征及统计模型

使用2006年7月-2007年6月沪宁高速公路沿线梅村和仙人山站附近的逐分钟路面温度、气温、湿度、风向、风速、降水气象资料, 分析了梅村和仙人山不同季节和不同天气状况下路面温度的日变化特征。结果表明:不同季节路面温度和气温具有明显的日变化;日出至日落时段,路面温度与气温有较大差异。在此基础上,应用逐步回归方法建立了梅村和仙人山最高和最低路面温度统计模型, 得出最低路面温度模型模拟结果与实况的变化趋势接近,误差绝对值不超过2℃, 具有很好的实际应用价值; 而最高路面温度模型在一定程度上模拟结果偏差较大,实际应用中需进行适当修订。     

南京市灰霾天气的长时间变化特征及其气候原因探讨

以南京市1954—2012年的逐日气象数据分析南京市灰霾天的长时间变化规律并从气候角度探讨其变化原因。南京市的霾日数近60 a来呈现明显上升趋势,从20世纪50年代的40 d/a已增加至21世纪的230 d/a左右,气象行业标准界定的霾日与人工观测的霾日长期变化趋势一致,前者在南京市具有较好的适用性。南京市雾霾混合日呈现出先增加后下降的趋势,其对应的相对湿度在不断降低,这可能是雾霾日向霾日转换,雾霾日数降低而霾日数增多的关键因素。南京地区能见度不断降低,近30 a里约下降8.4 km,霾日数与能见度相关系数高达-0.91,随着能见度的降低,灰霾天数几乎线性增加。南京地区的年平均相对湿度在1985年以后大幅降低,已从约80%下降至68%左右,湿度与霾日的相关系数为-0.72,随着湿度的降低,霾日呈上升趋势。南京年平均温度1985年后明显上升,升高了1.8℃,其中冬季上升幅度最大,夏季上升幅度最小;年均温度与霾日数呈现出明显正相关,和相对湿度呈现明显负相关,温度的升高将造成相对湿度的降低,进而造成霾日增多。南京的年平均风速1978年后不断降低,到20世纪末约降低1.5 m/s,风速与霾日呈现出显著的负相关,随着平均风速的降低,霾日数不断增多。在全球变暖的大气候背景下,南京市霾的长时间变化受到各种气候因子的影响,能见度、相对湿度、温度和风速都是重要的影响因素。     

我国九大气候区降水特性及其物理成因的研究Ⅱ——我国各区降水与环流因子的关系

利用ECMWF的格点风和位势高度场资料，对1998年夏季热带内外地区大气低频振荡特征进行了分析研究。结果表明，亚洲季风区的季节内振荡非常显著。850hPa季节内振荡纬向风的经向传播揭示出南海地区的西风振荡受南北两支西风的共同影响。与长江流域特大洪涝密切相关的大气环流系统(乌拉尔阻高和西太平洋副高)对季节内振荡有较强的响应。在欧亚范围，持续性异常环流十分活跃，大气低频波的活动与环流持续异常的形成有密切的联系，季节内振荡是高低纬环流持续异常同时发生的纽带。其低频(30—60d)遥相关型的分布同江淮洪涝年的波列结构相类似。     

THE CHARACTERISTICS OF GENERAL CIRCULATION, POLAR ICE AND SNOW DAYS / COVER OF EXTREMELY SEVERE COLD MONTHS IN SOUTH CHINA WINTER

The work has made a statistic study of the variations of extremely severe cold winter months in the south of China and general circulation and external forcing factors in preceding periods. The result shows that from the current month to the preceding March the subtropical high in the west Pacific is persistently weak or located more to the east and south. When the summer monsoon is weak in East Asia in the year before, the winter monsoon will be strong in the current year in which the extremely severe cold month occurs. The Asian polar vortex expands in the preceding July, August and September and the current winter. The Tibetan Plateau has fewer days of snow cover in the November and December before the cold month occurs. There is less snow in the Tibetan Plateau in the preceding winter / spring of each extremely severe cold month. There are more polar ice in the polar Region for the 11 months before the current February, especially the previous March through August, and in Region in January ~ November before the current cold month of December but less ice in Region in March ~ August.