欧亚大陆积雪分布及其类型划分

利用1966-2012年欧亚大陆1152个地面气象台站积雪深度资料,对欧亚大陆积雪深度、累计积雪天数和连续积雪天数的空间分布进行了分析,以连续积雪天数为标准对欧亚大陆季节性积雪类型进行了划分,并与应用累计积雪天数对积雪区类型的划分进行了比较研究. 结果表明：欧亚大陆积雪分布具有显著纬度地带性特征,积雪深度、累计积雪天数和连续积雪天数的大值分布区均位于俄罗斯平原的东北部、科拉半岛、西西伯利亚平原、中西伯利亚高原以及俄罗斯远东北部大部分区域. 与累计积雪天数划分方法相比,利用连续积雪天数对欧亚大陆季节性积雪分区,在前苏联地区积雪类型分区差异并不显著,但蒙古和中国的稳定积雪区明显缩减,青藏高原无稳定积雪区,中国大部分地区为非周期性不稳定积雪区. 两种积雪分区划分方法比较结果显示,连续积雪天数划分方法更能体现积雪累积的连续性和持久性,更符合对稳定积雪和不稳定积雪的划分标准.     

Probability distributions of wave heights in bimodal seas in an offshore basin

This study aims at assessing the adequacy for describing bimodal sea states of different non-linear probability distributions that have been developed for single sea states. It is based on data collected at an offshore test basin. The measurements represent three bimodal sea states with individual unidirectional wave systems propagating at 60, 90 and 120 from each other. The wave spectra are separated into swell and wind sea components and the relative energy ratio between the areas under the associated spectral curves is estimated and is related with the statistics of the time series considered. Dependence is found between the normalized high order cumulants, which describe the non-Gaussian surface, and the predominant contribution of the wind sea energy. Furthermore, the probabilities of exceedance of the individual wave heights are estimated and compared with the Rayleigh model and with other models that take into account either the effect of spectral bandwidth or the effect of wave nonlinearities. The results are discussed with respect to three classes of sea states that reflect the relative contribution of swell and wind sea energy.     

Estimation of the bispectra and phase distribution of storm sea states with abnormal waves

This work deals with the estimation of the bispectrum of wind waves during severe storms containing abnormal or freak waves. It presents the basic definitions of higher-order spectra and of the bispectra in particular and further suggests how to interpret some of the results to identify non-linearity in the wave time series. Different estimation methods are used and compared so as to identify the differences in the estimated bispectra that results from the estimation procedure and the ones that result from the physics of the sea states. It is found that as a result of the second-order self-coupling the phase distribution of the wind wave during the severe storms differs from the uniform one and is well approximated by the distribution proposed by Tayfun and Lo [1989. Envelope, phase and narrow-band models of sea waves. Journal of Waterway Port Coast and Ocean Engineering 115(5), 594–613.].     

宜章界牌岭锡多金属矿床地球化学异常模式

界牌岭锡多金属矿床是一个与浅源重熔花岗岩有关的热液多金属隐伏矿床。研究表明：矿床自上至下具有Ｆ－Ｂｅ－Ｐｂ、Ｚｎ－Ｐｂ－Ｓｎ、Ｃｕ－Ｎｂ、Ｔａ、ＴＲ的矿化分带和细脉状－层状（似层状）－面状的矿体形态分带,成晕具有Ｈｇ、Ｂ、Ｂａ、Ｃｒ、Ａｓ离心半环状晕－Ｆ、Ｂｅ、Ｌｉ、Ｐｂ、Ａｇ同心环状上偏心晕－Ｓｎ、Ｃｕ、Ｚｎ、同心环状下偏心晕－Ｎｂ、Ｇａ离心卫星晕的分布规律。据此,建立了本矿床“三环－帽壳式”地球化学异常模式。经模式识别,总结了不同剥蚀程度矿床（浅,中,深）异常评价的地质－地球化学指标。     

宁波九龙湖火山岩非地热异常区地热资源勘查

宁波地区属浙东南陆相火山岩区,地层在数千米深度内以侏罗系和白垩系的火山碎屑岩(凝灰质粉砂岩为主)及少量熔岩为主。这一套地层总体上孔隙不发育,渗透性极弱,岩石热导率低,属于非地热异常区。地质构造发展的长期地质历史造就了断裂和裂隙系统,该地区地热类型属隆起区断裂深循环型。九龙湖地区采用可控源音频大地电磁测深、氡气和热释汞综合测量及高精度重力等综合物探手段,以寻找孔隙度较高的地层或断裂构造带,对于寻找地热资源起到了很好的效果。分析研究区地表水和地热水的水文地球特征,运用地球化学温标预测地热水温度,表明地层深部可能还赋存有更高温度的热水。     

青藏高原风季大风集中期、集中度及环流特征

利用青藏高原气象台站逐日最大风速数据和JRA-55再分析资料,通过引入集中期和集中度的概念,分析了1971—2012年高原大风在风季的分布形态及其环流背景。结果表明:青藏高原的大风天气在春季(3—5月)最多,在夏末秋初(8—10月)最少。1971—2012年,大风日数以14 d/10a的速度减少,同时大风日数的年较差也在缩小。大风集中期随纬度增大而延后,并且在近42年大体呈提前的趋势,从3月底4月初提前至2月底3月初。大风集中度则有增大的趋势,并取决于大风日数,大风日数越多,集中度越低。高原大风集中期受到急流系统经向位移的制约,2月和3月北非和西亚地区的副热带急流以及4月中层西风带偏南时,伴随着副热带气压偏低,青藏高原春季大风天气偏多,大风集中期偏晚。反之,大风天气偏少,集中期偏早。大风集中度的大小则与中亚和高原地区2—4月副热带急流强度有关,2月和4月副热带急流偏弱、3月急流偏强时,大风日数集中在3月,集中度较高。反之,集中度较低。春季(3月)高原大风天气是冷、暖空气系统共同作用的结果,高原东部的大风天气多受北方冷空气系统影响,高原西部的大风天气多受南方暖空气系统影响、以西南风为主。     

近40年阿拉善高原大风天气时空分布特征

以l96l-2000年阿拉善高原10个气象站气象记录为主要数据源,运用气候统计学方法,对阿拉善高原40年大风天气的时空变化特征及其区域差异,结合地形地貌和大尺度天气系统变化,导致大风天气自然环境进行了分析。分析结果表明:大风天气高值区位于阿拉善高原的西部,从年内分布看,研究区年内大风天气集中于4~7月,占全年大风天气的54.3%,3月和8月次之,占全年的18.0%。从年际变化看,阿拉善大风天气年际变化的共同特点是:20世纪60年代大风天气是逐渐上升的,70年代或80年代达到峰值,90年代逐步下降,90年代为40年来的最小值。阿拉善高原大风天气受全球气候变化、大尺度天气系统及局地地形和下垫面性质的影响,沙尘天气多发期与反厄尔尼诺事件和干冷气候期相对应。     

Assessing Changes in Rainstorms in Beijing During the Last 50 Years

With global warming, rainstorms and other extreme weather events are occurring frequently, leading to urban waterlogging disasters. A study on spatiotemporal variation characteristics of rainstorms in urban areas can provide scientific support for the design of urban drainage facilities to mitigate the damage of urban flooding disasters. Drawing on daily rainfall data from 20 meteorological stations during 1960-2010, this study analyzed change trends for annual rainstorms in Beijing, using the Mann-Kendall approach and cumulative departure curve as methodology. The results show that annual days of rainstorms in Beijing decreased non-significantly, but the precipitation of rainstorms and annual maximum daily precipitation declined significantly. The frequency of rainstorms generally decreased from southeast to northwest, with the greatest decrease occurring in the southeast plain areas. The results of this study contribute to the understanding of rainstorm risk in Beijing.     

孟加拉湾风暴Mala结构及对云南强降水的影响

基于南海海域西沙永兴岛近56 a逐日降水量和雨日资料,采用Morlet小波分析方法对西沙永兴岛降水量和雨日的演变趋势、周期变化等进行全面分析。结果表明：(1)西沙永兴岛降水量和雨日有明显的季节变化,夏秋季偏高,冬春季偏低。(2)年降水量和雨日的年际变化并不一致,降水量有显著的年际和年代际变化,而雨日在近56 a来则呈现显著的下降趋势。(3)小波分析表明年降水量在22~24 a时间尺度上周期振荡较为明显,而雨日的显著周期振荡主要出现在3~6 a的短时间尺度上。(4)不同季节降水量和雨日的年际变化也不同,春季降水量主要呈上升趋势,而夏季呈下降趋势。秋季和冬季雨日下降显著。春季降水量20世纪90年代以后,在4~6 a的短时间尺度上周期振荡强度较强,而夏季雨日强度最大的周期振荡频率位于8~12 a。

     

近51a山西大风与沙尘日数的时空分布及变化趋势

利用地面气象观测数据,以瞬时风速≥17.0m.s-1或风力≥8级的大风日数和沙尘天气发生日数为指标,分析了山西大风、沙尘天气的时空分布特征,沙尘天气的变化特点及趋势,并从现代气候变化、大气环流特征及大风日数变化等方面,初步探讨了沙尘天气日数变化的气候原因。分析结果表明,山西的沙尘暴、扬沙与大风日数具有同位相、一峰一谷的逐月变化特征,峰值均出现在4月,谷值均出现在8—9月。浮尘日数具有两峰两谷的逐月变化特征,主峰与主谷与大风出现的时间一致,次峰和次谷则分别出现在每年的12月和2月。大风日数的峰值分别是沙尘暴、扬沙日数峰值的8.39倍和2.31倍;大风日数的谷值分别是沙尘暴、扬沙日数谷值的83.3倍和18.98倍。沙尘暴、扬沙与大风日数均有北部多于南部的空间分布特征,浮尘则与大风相反具有南部多于北部的空间分布特征。山西的沙尘暴、扬沙总日数在20世纪90年代初期以后比50年代到70年代初期分别减少了84.9%和77.1%。多沙尘日数年大气环流的经向度较强,乌拉尔山高压脊偏强,东亚大槽位置偏西且加深,少沙尘日数年则相反。比较发现,沙尘暴、扬沙和大风日数的变化趋势有很好的一致性,线性相关系数分别达到0.80和0.82。这表明,山西沙尘暴和扬沙的变化趋势主要是随大风的变化而变化,高纬冷空气向南爆发的频数减少、势力偏弱、路径偏北导致山西风力条件的减弱是近51a沙尘暴、扬沙发生频数下降的主要原因。