北极中央区海冰密集度与云量相关性分析

本文使用海冰密集度以及低云、中云、高云的日平均数据,借助滑动相关分析方法,研究了北极中央区海冰密集度与云量之间的相关性,分析了海冰与云的相互作用机制。研究表明,在春季海冰融化季节(4、5月)、秋季海冰冻结季节(10、11月),低云与海冰密集度之间表现为较好的负相关,表明在这段时间内冰区海面蒸发强烈,对低云的形成有重要贡献。在10月和11月,中云与海冰密集度也有很好的负相关,表明秋季低云可以通过抬升形成中云。高云与海冰密集度之间并没有明显的相关性,可能原因:一方面海冰的空间分布对高云无影响,另一方面,高云主要影响到达的短波辐射,从而影响海冰的融化和冻结速度,与海冰厚度有直接显著的关系,而与海冰密集度的关系不明显。此外,在海冰密集度与低云存在较好负相关的情况下会出现某些年份相关性不好的情况,我们的研究发现这是北极中央区与周边海区发生了海冰交换或云交换的结果。     

中国东海海平面长期变化与趋势研究

From the analyses of the satellite altimeter Maps of Sea Level Anomaly(MSLA) data, tidal gauge sea level data and historical sea level data, this paper investigates the long-term sea level variability in the East China Sea(ECS).Based on the correlation analysis, we calculate the correlation coefficient between tidal gauge and the closest MSLA grid point, then generate the map of correlation coefficient of the entire ECS. The results show that the satellite altimeter MSLA data is effective to observe coastal sea level variability. An important finding is that from map of correlation coefficient we can identify the Kuroshio. The existence of Kuroshio decreases the correlation between coastal and the Pacific sea level. Kurishio likes a barrier or a wall, which blocks the effect of the Pacific and the global change. Moreover, coastal sea level in the ECS is mainly associated with local systems rather than global change. In order to calculate the long-term sea level variability trend, the empirical mode decomposition(EMD) method is applied to derive the trend on each MSLA grid point in the entire ECS. According to the 2-D distribution of the trend and rising rate, the sea level on the right side of the axis of Kuroshio rise faster than in its left side. This result supports the barrier effect of Kuroshio in the ECS. For the entire ECS, the average sea level rose 45.0 mm between 1993 and 2010, with a rising rate of(2.5±0.4) mm/a which is slower than global average.The relatively slower sea level rising rate further proves that sea level rise in the ECS has less response to global change due to its own local system effect.     

斑马鱼GSTM单核苷酸多态性与低温耐受性的相关分析

为分析谷胱甘肽硫-转移酶M基因(glutathione S-transferases M,GSTM)与鱼类低温耐受性的相关性,本实验运用PCR-SSCP技术研究了130尾斑马鱼(Danio rerio)GSTM基因5?UTR、3?UTR和第一内含子序列的单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphisms,SNPs),同时分析了筛选到的基因型与其低温耐受性状的关联性。结果显示,在其5UTR区域检测到AB、BC、AC 3种基因型个体,共A、B、C 3个等位基因,其观测杂合度和期望杂合度分别是1.000和0.570,多态信息含量为0.472,所检测群体在该座位偏离了Hardy-Weinberg平衡;第1内含子中检测到DD、DE和EE 3种基因型个体,共D、E两个等位基因,其观测杂合度和期望杂合度分别为0.408和0.477,多态信息含量为0.362,群体在该座位符合Hardy-Weinberg平衡。3'UTR区域中没有发现多态性。上述2个SNP座位与斑马鱼低温耐受性状的关联分析结果表明,5'UTR区3种基因型与低温耐受性状均没有显著相关性(χ2=4.029,P0.05)。而第1内含子3种基因型与低温耐受性状显著相关(χ2=8.498,P0.05):DD基因型在耐低温群体中占优势(50.00%),并表现为对受低温胁迫斑马鱼的保护性因素(OR=0.520,95%CI=0.255–1.061),而DE基因型在不耐低温群体中占优势(51.31%),表现为低温胁迫下斑马鱼的危险因素(OR=3.012,95%CI=1.413–6.419)。研究结果为GSTM基因SNPs位点与斑马鱼低温耐受性能关联分析提供了依据,也将为海水经济鱼类抗寒标记筛选育种提供参考。     

海洋重力测量动态环境效应分析与补偿

针对使用小型测量船搭载摆杆型海洋重力仪获取数据质量不高的问题,在深入分析海洋环境动态效应误差特性基础上,提出了一种基于互相关分析的交叉耦合效应修正法,对高动态海洋重力测量数据实施综合误差补偿和精细处理。使用典型恶劣海况条件下的观测数据对该方法的有效性进行了验证,结果显示,重力测线成果内符合精度从原先的±9.35×10-5m/s2大幅提升到±1.43×10-5m/s2,同时使用卫星测高反演重力对精细处理结果的可靠性进行了外部检核,外符合精度也从原先的±7.73×10-5m/s2提高到±5.63×10-5m/s2。     

建筑用途的城市职住空间组织特征研究

针对现有职住空间关系的研究难以在微观维度上有效促进大城市职住功能空间的均衡发展以及规划政策与现状发展存在的时序错位问题,该文以北京市为例,从房屋建筑使用用途的角度切入,运用空间自相关分析模型、热点分析模型和职住用地比三个评价方法,同时借用ArcGIS软件平台进行空间分析与可视化表达,探究北京职住空间在乡镇尺度下的组织特征。研究发现:北京市职住空间表现为聚类分布的空间格局特征,以首都功能核心区为中心,大致呈现出环状圈层分布,北京市职住空间的“热点区”在空间分布上存在差异,而“冷点区”在空间分布上基本相同,职住空间关系存在失衡,与规划目标存在一定的偏差。提出的研究方法从微观维度分析了城市职住空间的组织特征,促进了城市规划与发展时序的有效结合,可在特大城市的职住空间关系的研究中进行推广应用。     

北京市房地产价格空间分布变化研究

针对北京市主城区房地产价格长区间的空间分布变化及其成因进行研究,为北京市房价的空间分布规律提供参考.采用空间相关性分析方法中的平均最近邻分析、全局Moran'sI指数、Moran散点图和LISA集聚图等分析工具结合空间自相关理论对北京市主城区房地产价格的空间分布变化进行分析,通过克里金插值分析方法验证房价的空间特征,分析空间分布的变化及其成因.得出北京市主城区房地产价格20152019年,空间集聚特征不变,正向空间自相关增强,价格中心由单中心变为中心—副中心的多中心形式,区位因素和交通可达性条件是影响房价空间分布变化的重要因素.     

黑龙江省干旱及植被分布的时空变化分析

干旱是影响社会经济系统和自然生态系统的重要气象灾害.本研究基于多时间序列的SPEI和NDVI栅格数据,利用GIS空间分析方法和统计分析方法,对比分析了2000—2018年黑龙江省干旱和植被分布的时空变化特征,从而揭示了干旱对植被分布的影响.研究表明:1)干旱具有明显的年际和季节特征,以及干湿变化的阶段性和趋势性,呈东—西干湿反向变化空间分布;2)植被分布具有明显季节特征,但年际特征不明显,呈西北、北部和东南部高,东北、西南部低的空间分布;3)干旱对植被分布影响具有复杂性.研究结果可为干旱防灾减灾和影响评估以及区域生态恢复提供参考依据.     

多普勒雷达风场资料在临近预报中的应用

为了研究对流单体移动的运动学和动力学特征,本文综合应用多普勒雷达反射率因子资料和径向速度资料进行雷达回波的外推预报.采用速度方位显示方法(Velocity Azimuth Display,VAD)和交叉相关法(Tracking Radar Echoes by Correlation,TREC),分别得到设定的8个高度的水平风场,并作为回波的引导风,对相应高度的等高平面位置显示(Constant Altitude Plan Position Indicating,CAPPI)反射率因子进行外推.通过两次降水过程分析比较两种方法的外推结果,表明用这两种方法获得的未来60 min内的回波位置与回波实况较吻合;二者在某些高度上预报的评分接近.从两个个例的外推试验发现,预报效果最好的高度层与实际天气过程有关,关键是与降水回波中水平风的垂直分布有关,而不仅仅限于2.5～3.0 km高度.     

1961—2013年通辽市夏季雷暴日数变化及与降水相关分析

文章利用通辽国家基本气象站1961—2013年夏季雷暴日数、降水量、降水日数等资料,计算了各要素的线性变化趋势,分析了降水量、降水日数与雷暴日数的相关关系。结果表明:(1)通辽站53a夏季雷暴日数年平均为20d,阵雨日数平均为34d,≥0.1mm的降水日数为32d,其中,75%为小雨日数;(2)夏季雷暴日数和降水日数的年际波动较大,最多年与最少年相差3倍,53a雷暴日数和降水日数均呈波动减少变化趋势,但没有通过显著性信度检验。(3)通辽站夏季降水量、小到中雨日数、阵雨日数与雷暴日数存在显著的正相关关系,均通过了0.01信度的显著性检验。但大雨及以上日数与雷暴日数相关不显著。近7a来该地雷暴日数、降水量、降水日数明显偏少,但强对流天气时有发生,做好灾害性天气的监测、预报预测和预警服务,对地方防灾减灾有重要意义。     

GStar I型自动土壤水分观测仪数据标定方法研究

采用数理统计方法对渭南市蒲城、白水、韩城、华阴4站人工与GStar I型自动土壤水分观测仪观测的土壤体积含水量数据进行相关分析和多项式拟合,结果显示：自动观测土壤水分数据与人工观测数据显著相关,拟合方程标定效果优于D值标定效果,方程标定后数据准确率提高,可满足干旱监测和服务需求。