麦田蒸腾需水量的计算模式

本文依据Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｉｔｈ方法对小麦田田间蒸腾需水量计算方法进行了探讨，得出了一个改进的小麦蒸腾需水量计算模式，对模式中某些参数作了修订；并用中国科学院禹城综合试验站的观测资料对模式进行了计算，结果表明，采用本模式计算充分湿润麦田的蒸腾需水量效果良好     

中国区域经济协同发展的驱动因素——基于哈肯模型的分阶段实证研究

运用哈肯模型对影响中国区域经济协同发展的驱动因素进行实证研究,以发现控制区域经济系统演化的序参量。分析了区域经济协同发展的内涵及基本特征,从区域比较优势(RCA)、区域经济联系(RER)和区域产业分工(RID)三个方面解析了区域经济协同发展的驱动因素;运用协同学中的哈肯模型对1992-2001年、2002-2011年20年间中国29省市经济协同发展驱动因素进行分阶段序参量识别,结果表明：中国区域经济协同发展的序参量由1992-2001年的RCA转变为2002-2011年的RCA和RID,表明中国进入协同发展新阶段;后10年（2002-2011年）与前10年（1992-2001年）相比,呈现出以下特征：市场分割程度降低,协同发展环境得到优化;区域经济协同发展从初级阶段跃升至中级阶段;中西部地区后发优势逐步显现,三大地区梯级差异缩小。     

树轮资料(1511～1954)太阳活动的多尺度分析——EMD方法的应用

用EMD对Stu iver等提供的树轮14C资料进行分析,结果为:①得到太阳活动的准3、6、11、22、44、110、200、300 a的周期;从趋势项中可以得到准600 a甚至更长的周期波动;②可以判断太阳活动经典的极小期,与公认的极小期有一定的滞后性。从树轮14C含量的变化趋势中可以判断从1954~2100年的太阳活动变化逐渐变强,从2100~2350年太阳活动逐渐开始变弱;③从每个尺度周期波动的时变特征中可以得到,即使在太阳活动的极小期,太阳活动依然存在频率和强度不同的周期波动。     

帕隆藏布河流纵剖面演化的最小功模式

河流地貌最小功原理表明河流纵误时面形态将向力示使流速增大的方向演化，据此推导出矩形流域全程流速的平均值（u^-）与河流纵误时面形态指数（N）的关系式：u^∝-f(N)={1/2-1/[(N 1)(N 2)]}^1/2，f(N)被称为流速函数。这一最小功模式表明河流纵剖面演化方向是N由小变大。以西藏帕隆藏布中上游流域系统、干流全程及Ⅰ级阶地为例，由最小功模式计算的全程流速均值与实测值相吻合，从而检验了上述最小功原理和数学模式。     

L1-L2范数联合约束稀疏脉冲反演的应用

稀疏脉冲反演实际上就是利用反褶积原理, 从带有噪声的地震道中计算出具有稀疏分布特征的反射系数的振幅和时间.稀疏脉冲反演是非线性优化问题, 通常都是把非线性优化问题转化为线性优化问题, 然后用线性优化算法求解.以范数约束为基础, 提出L1-L2范数联合约束求解的方法.该算法采用了目前国际流行的内点算法, 与传统的优化算法相比, 这种算法具有精度高, 速度快的优点.通过研究人工模型和南海某油田实际数据, 表明该算法的计算结果和测井记录吻合好, 提高了地震分辨率, 目的层段分辨率优于8m.利用反射系数剖面预测的储层厚度和开发井吻合很好, 大大地降低了资源量计算的风险和油田开发的不确定性.      

北京极端低温事件的长期变化特征

利用1951—2008年北京逐日最低气温资料和新的气候极端事件阈值计算方法,对北京地区最低气温第10百分位阈值进行了计算,并分析了最低气温极端气候事件出现频率和寒冷程度的年际和年代际变化。结果表明,北京比较寒冷事件发生的频率和寒冷程度存在年代际变化,其变化趋势呈减少或减弱趋势,且在21世纪初发生了转变。北京地区最低气温的年代际变化存在13.3年和2.1年的主要变化周期。     

人工观测与自动观测地面最低温度的差异分析

分析在地面温度下降到零度以下时,自动站的地面最低温度与人工站的地面最低温度差异明显增大的原因,为两者资料能正确应用提供依据。     

T213数值预报产品在2003年宁夏首场透雨天气过程中的应用分析

2003年5月5～6日,宁夏出现了入春以来第一场透雨天气过程,本文利用常规天气资料和T213数值预报产品,对此次降水天气过程从主要影响系统和T213数值预报有关物理量预报场等方面进行分析发现,T213对我区降水有很好的预报能力和指示意义,并随着预报时效的缩短,其可信度在不断提高。     

多部雷达联合估算淮河流域降水

以淮河流域内6部CINRAD雷达基数据资料以及高密度自动雨量站观测资料为源,在应用多种方法进行降水估算和校准,并采用主成分集成方法进行集成应用的基础上,采用"先估算降水再拼图"和"重叠区域选取最大值"的方法来进行整个流域的降水估算结果拼图,从而实现了整个淮河流域的降水估算。从2007年7月初降水过程应用结果来看,经过校准以后估算误差在45%以下,并且能够反映出缺少地面雨量观测站的区域的降水分布,是一种切实可行的淮河流域降水估算的方法。     

A scheme for estimating tropical cyclone intensity using AMSU-A data

Brightness temperature anomalies measured by the Advanced Microwave Sounding Unit （AMSU） on the National Oceanic and Atmospheric Administration （NOAA） polar-orbiting series are suited to estimate tropical cyclone （TC） intensity by virtue of their ability to assess changes in tropospheric warm core struc-ture in the presence of clouds. Analysis of the measurements from different satellites shows that the variable horizontal resolution of the instrument has significant effects on the observed brightness temperature anoma-lies. With the aim to decrease these effects on TC intensity estimation more easily and effectively, a new simple correction algorithm, which is related to the product of the brightness temperature gradient near the TC center and the size of the field-of-view （FOV） observing the TC center, is proposed to modify the observed anomalies. Without other measurements, the comparison shows that the performance of the new algorithm is better than that of the traditional, physically-based algorithm. Furthermore, based on the correction algorithm, a new scheme, in which the brightness temperature anomalies at 31.4 GHz and 89 GHz accounting for precipitation effects are directly used as the predictors with those at 54.94 GHz and 55.5 GHz, is developed to estimate TC intensity in the western North Pacific basin. The collocated AMSU-A observations from NOAA-16 with the best track （BT） intensity data from the Japan Meteorological Agency （JMA） in 2002-2003 and in 2004 are used respectively to develop and validate regression coefficients. For the independent validation dataset, the scheme yields 8.4 hPa of the root mean square error and 6.6 hPa of the mean absolute error. For the 81 collocated cases in the western North Pacific basin and for the 24 collocated cases in the Atlantic basin, compared to the BT data, the standard deviations of the estimation differences of the results are 15% and 11% less than those of the CIMSS （Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies, Univ