霾观测判识标准定量化对雾霾观测记录的影响

为研究霾观测判识标准定量化对雾霾观测记录的影响,选取2006—2012年湖北省18个基准站、基本站和一般站三类国家级地面气象观测站的资料,对已记录和按照相对湿度判识标准统计的雾、轻雾和霾天数进行分析,结果表明:判识标准定量化将使霾的观测记录明显增多,轻雾和雾观测记录略有减少,霾和轻雾观测记录将更趋合理,就湖北省而言,相对湿度在80%~95%之间,应以轻雾和雾为主;通过定时观测时次的能见度、相对湿度,以及日天气现象记录,可以得到历年按照相对湿度判识标准统计的霾和轻雾天数,实现对历史资料序列的订正,形成判识标准改变前后均一化的月年资料序列。判识标准定量化后,不能机械的硬套判识指标,观测员仍需熟练掌握轻雾和霾以及其他视程障碍现象的成因和特征,避免相对湿度在霾观测判识标准上下波动、轻雾处于消散过程阶段,轻雾与霾的频繁转记。     

NOAA卫星沙尘暴光谱特征分析及信息提取研究

通过对2000—2002年多次沙尘暴过程NOAA卫星AVHRR资料的分析,研究了沙尘、云、沙漠、戈壁、积雪、裸地、植被等不同目标物的光谱特性,发现沙尘暴在AVHRR-2中各通道均有不同程度的反映。1,2通道中沙尘的反射率较高(介于云和沙漠之间);4,5通道的亮温低于晴空地表高于云;在3通道中沙尘表现的很独特,其亮度温度为所有研究目标物中最高的,表明通道3包含较多的沙尘信息,AVHRR-3取代AVHRR-2后对监测沙尘有不利影响。在此基础上提出定量提取沙尘信息的两种沙尘判识指数,并利用沙尘判识指数成功地提取多次沙尘暴过程的沙尘信息。结果表明：利用多通道组合沙尘判识指数能够对沙尘信息进行有效提取。     

断陷盆地覆盖区不整合结构量化判识新方法——以济阳坳陷古近系不整合为例

地层不整合结构的量化判识是油气藏,特别是地层不整合油气藏成藏研究的关键问题。针对断陷盆地覆盖区不整合结构研究相对局限、量化判识不够的现状,研究了济阳坳陷第三系不整合纵向结构的发育特征,将不整合结构划分为Ⅰ1,Ⅰ2 和Ⅱ三种类型,它们可通过实验室岩芯样品的分析测试量化判识。由于不整合各层结构在测井曲线上都有一定的响应,因而根据多种测井曲线构建了综合分层曲线,并用最优分割法确定了地层中不整合面的位置。在此基础上,根据GR,AC和SP 曲线建立了主成分曲线,并综合岩芯地质和分析测试研究成果,提出了量化判识不整合结构的量化标准图版。该方法应用于济阳坳陷地层不整合油气藏勘探中,取得良好效果。     

EOS/MODIS资料在湖北省林火监测中的应用

介绍了EOS卫星上携带的MODIS传感器的主要特点以及用MODIS资料进行林火监测的原理。根据近年来使用MODIS资料进行林火监测的应用情况,对自动判识火点所需设置的门槛值进行了分析和探索,找到了一种能快速、简便地设置ch21和ch21-ch31门槛值的方法,并通过实例证明该方法在林火监测中是可行的和有效的。     

1981-2015年中国95°E以东区域性暴雨过程时、空分布特征

基于1981-2015年中国逐日降水量加密观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,采用主、客观相结合的方法,以天气过程为单元建立了中国95°E以东地区及其6个子区的区域性暴雨过程个例谱,进一步使用小波功率谱、9点二项式平滑及离差平方和聚类等方法剖析了中国95°E以东区域性暴雨过程的时、空分布统计特征。结果表明:（1）中国95°E以东区域性暴雨过程平均年总次数接近30次;其中,江淮流域是出现区域性暴雨过程最多的子区,平均为19次/a;其次为华南和西南地区东部,平均为10.5和5.8次/a;东北地区、华北和西北地区东部平均仅为1-3次/a。（2）中国95°E以东及各子区区域性暴雨过程次数的年及年代际变化主要表现为波动特征,各子区中江淮流域与中国95°E以东地区的年及年代际波动变化最为一致;华南与西南地区、东北地区与华北的波动变化互为显著的正相关。中国95°E以东及各子区区域性暴雨过程年总次数都表现出2-4 a的周期变化,此外,江淮流域、华南和西北地区东部还表现出6-10 a的周期变化,华北表现出13-17 a的周期变化。（3）中国95°E以东区域性暴雨过程总体呈夏季最多、冬季最少、春季多于秋季的分布特征,其中以7月出现次数最多。各子区中,江淮流域和西南地区东部区域性暴雨过程以6、7月最多,华南以5、6月最多;东北地区、华北、西北地区东部集中出现在7、8月。（4）中国95°E以东地区的极端区域性暴雨过程可划分为7种分布类型。第Ⅰ-Ⅳ型强降雨区从江南南部和华南呈阶梯状逐步北抬至黄淮和四川盆地东部一带,第Ⅴ-Ⅶ型除在东南沿海均有强降雨区外,第Ⅴ型在华南东部至江淮、第Ⅵ型在黄淮北部至东北地区中南部、第Ⅶ型在黄淮西部和华北中南部还分布有强降雨区。      

基于北京多源资料的云宏观特征判识北大核心CSCD

获取准确的云高及其变化特征,对于揭示天气系统的演变以及改进气候模式具有重要作用。由于不同设备观测云高的不确定性,将锋区要素不连续变化理论引入云高分析中,将云底部、云顶部大气的交界过渡带区域视为云锋区,研究探空、毫米波雷达、风廓线雷达等不同类型设备观测要素在云锋区及云外环境大气的变化特征。对流云和层状云个例研究表明:在云锋区,温湿度及雷达反射率因子随高度的一阶、二阶导数均呈不连续现象(即一阶、二阶导数值在云内外和云锋区表现为不相等),风廓线雷达信噪比垂直梯度也出现突变,因此不同设备观测云高具有较好空间一致性,并得到云底和云顶高度的合理范围和相应判据;相对于层状云,对流云内外温度梯度差异以及云体内反射率因子二阶导数的脉动变化幅度均偏大,因此可作为区分二者的参考指标。     

强震概率增大时段判定法TIP-M8在广东省及邻区的应用

用强震概率增大时段判定法M8方法判断近年来广东省及邻区几个主要震区(粤闽赣地区、粤桂琼地区、珠江三角洲地区)的中期地震发展趋势,结果显示1997年5月福建永安5.2级地震,1999年5月海南5.1级地震,震前约1年半,地震所在区域均出现了强震概率增大时段.而珠江三角洲地区的计算结果未发现强震概率增大时段.     

基于AMSR2被动微波积雪参量高精度反演方法研究

以新疆为研究区域建立了被动微波遥感积雪深度高精度反演模型,采用高空间和时间分辨率AM SR2被动微波遥感数据(2012年11月-2015年3月逐日数据),结合研究区域海拔高度、坡度、坡向、沙漠,荒漠和地表粗糙度等地形、地貌特征,考虑冰川、水体、林地等地表覆盖类型和不同季节的新雪、干雪和湿雪等积雪属性的微波辐射特征,以决策树阈值法为基础,通过采集样本分类建立起多种雪深判识阈值,在此基础上建立AMSR2高精度积雪深度反演综合模型,分类分析不稳定积雪和冰川信息,从而实现雪深在60 cm以内的积雪深度AMSR2反演的主要原理、思路及方法,并对模型的反演结果跟台站实测或者野外观测积雪值以时间和空间角度进行检验.结果表明:该综合模型能够定量判识研究区域复杂地形地貌条件下的1~60 cm积雪厚度,检验的复相关系数为0.74~0.88,均方根误差为2.92~6.14 cm,平均绝对偏差指数为3~4 cm,雪深误差5 cm的精度为91%~94%,雪深误差2.5cm的精度为81%~87%.     

长江、黄河沉积物物源研究综述

众多学者用不同方法对已知的长江和黄河沉积物进行了分析比较，以期获得区分两者的有效指标。由于两河物源区物质成分的差异和所处气候带不同造成的后期风化的不同，其沉积物在化学元素和矿物组成等方面存在较大的差别。但是运用这些差别来判识陆架海区物质来源的问题则复杂得多，目前仍处在不断探索之中。通过对这些资料的归纳总结，提出应尽量运用多个指标进行物源判识。