切变线降水系统微物理特征及隆水机制个例分析

利用机载云粒子探测系统(PMS).对2004年7月1日影响吉林省的一次切变线降水过程进行了探测飞行,利用所获取的宏微观资料对此次降水过程的微物理结构、降水机制进行综合分析.结果表明:此次切变线降水云系主要由高层云、雨层云、碎云构成,高层云和雨层云中间夹有1100m左右的无云区;3类云中平均云滴浓度、平均云滴直径各不相同;云水含量随高度分布不均匀,云的不同部位云水含量起伏较大;冰晶浓度平均为17.3个/L;此次探测的降水云系符合Bergeron提出的催化云一供水云相互作用导致降水的概念.根据云图及其他探测资料综合分析,冰晶主要产生于高层云上部或卷层云的冰晶播撒,供水云为高层云中下部和雨层云.     

米波太阳射电频谱仪的科学目标和技术方案

介绍了70～700MHz低频太阳射电频谱仪的科学目标和技术方案,给出了11m 网状抛物面天线、接收系统、数字频谱终端的技术指标.并对系统的整机噪声系数、灵敏度、最小可测流量密度、LNA输入端的噪声功率进行了估计.系统频谱分辨率优于0.2MHz,时间分辨率最高可达2 ms.     

在SCOUNIX环境下开发实时通信系统

在SCOUNIX环境下开发实时系统 ,不仅可以利用UNIX的多任务特性 ,建立起高效可靠的系统 ,而且软硬件成本较低 ,还能享有商业软件的技术服务。介绍了基于SCOUNIX环境开发实时通信系统时多路串行通信技术及UDP网络通信技术的应用 ,同时介绍了在系统中如何建立数据日志及监视进程活动     

QOCA和GLOBK软件处理高精度GNSS网结果对比分析

分别利用GLOBK和QOCA软件对陆态网络260个基准站的GNSS观测数据进行处理,获得站点在ITRF2008框架下的坐标和速度。通过比较分析两个软件的解算结果,证明了QOCA 软件能更好地处理测站位移的非线性变化,并通过拟合周年、半年项、剔除共模误差等手段提高解算精度。结果表明,相比于GLOBK软件,QOCA软件得到的拟合残差序列的RMS在E、N、U 3个方向上分别减小70%、80%和70%。     

从地理信息系统到虚拟地理环境的认知转变

自20世纪60年代初以来,地理信息系统引领了地理信息的分析与服务。然而,由于地理学家对于地理过程开展多维模拟的需求,同时许多大型工程需要对于不同方案的后果事先开展模拟评估,为此中国学者们在世纪相交之际开始了对于虚拟地理环境的探索。本文从地理信息系统到虚拟地理环境的认识上的转变着手,分析了虚拟地理环境的演进过程、当前的阶段定位与挑战,着重探讨了虚拟地理环境研究的新态势：基于虚拟地理环境的地理空间认知研究、虚拟地理环境与实验地理学新方向、大数据背景下的虚拟地理认知实验方法和虚拟地理环境与地理知识工程,并给出最新研究思路。     

煤层底板水害防治智能决策支持系统框架构建

煤层底板突水是华北型煤田煤矿生产过程中一种常见的水害类型,为解决水害防治工程的科学决策问题,进一步提高防治水工程的可靠性,提出构建智能决策支持系统的技术思路。智能决策支持系统是传统决策支持系统与人工智能技术相互融合的产物,在分析底板水害防治决策支持功能需求的基础上,提出“数据-模型-方案”一体化设计流程,从数据导入、模型驱动、智能决策等3个层次构建底板水害防治智能决策支持系统的基本框架。将模型驱动层进一步细分为方法库、模型库、知识图谱构建3项专业化服务,模型库包括底板突水空间点预测模型、疏水降压数值模拟模型、注浆改造工程可靠性分析模型、隔离工程设计模型及底板水害监测预警模型。系统最终输出的决策方案包括底板突水危险性分区、疏水降压Q-t-s方案、区域注浆改造设计及工程可靠性评价、隔离工程设计、底板突水监测预警警情发布。系统通过注浆过程的反馈-控制、突水监测预警的深度学习、疏水降压方案的动态优化等实现其智能决策。智能决策支持系统将会在煤层底板水害防治可靠性保障方面提供新的技术支撑。     

黄土沉积与地球圈层相互作用

黄土是地球上分布最为广泛的沉积物之一,黄土的分布区也是旱作农业起源地和古文明的发祥地,养育了地球上数以亿计的人口。作为一种风力搬运的沉积物,黄土也是古气候变化的重要信息载体。长期以来,中外科学家已经对黄土的物理学、地球化学、沉积学、古气候学等开展了多学科的综合研究,取得了瞩目的成就。本文旨在从地球系统科学角度出发,将黄土物质的产生、搬运、堆积及沉积后的成土过程与地球岩石圈、水圈（包括冰冻圈）、大气圈、生物圈的演化联系起来,将黄土作为一个窗口,揭示出看似单一的地质事件（黄土沉积）与地球圈层相互作用之间的内在关联。

     

1:25万多目标区域地球化学调查样品的分析测试质量监控方法

在1：25万多目标区域地球化学调查样品分析的质量监控方法中,提出以准确度与精密度并重,标准物质监控与重复样监控相结合。利用“多目标化探样品计算机管理软件”,实现对调查样品分析质量监控的自动化管理。应用该系统软件,只要建立好相应的分析数据库,就可自动获得分析报告、报出率、内检样检查、标样检查、标样监控图等监控数据。     

基于KronosFlow软件对逆冲推覆带构造-热演化的初探

盆地模拟是含油气盆地勘探评价的重要技术方法之一,然而传统的盆地建模2D模拟技术仅适用于拉张型盆地,使得挤压型盆地横向上的热史重建一直是个难题,从而制约了进一步的油气勘探。目前由法国Beicip-Franlab公司设计的KronosFlow软件突破了传统盆模软件对逆冲推覆带、盐构造和泥底辟等复杂构造的局限性,精确控制了横向和垂向上的构造位移,通过跟踪单个网格连续运动形态、恢复侧向变形量以及与TemisFlow软件无缝衔接,实现了对挤压型盆地埋藏史、热史、生排烃史以及油气运聚史的恢复。以塔里木盆地北缘柯坪逆冲推覆带和库车逆冲推覆带为例,利用KronosFlow软件定量反演了新生代以来的构造-热演化历史,并以实测数据约束并验证挤压环境下盆地模拟结果的有效性。柯坪逆冲推覆带的依木干他乌断层在40~30 Ma再次活动,断层附近志留系—泥盆系的温度大于85 ℃,柯坪塔格断层在15~10 Ma活动,断层附近志留系—泥盆系的温度小于70 ℃,寒武系（烃源岩成熟度为1.3%~1.7%）和奥陶系（烃源岩成熟度为0.7%~1.2%）烃源岩热演化程度高,生烃能力强。库车逆冲推覆带侏罗系北段温度介于50~70 ℃,南段温度介于210~230 ℃,盐构造造成地温异常,其中秋里塔格构造带膏盐岩最厚,降温效果最明显。     

Possible sources of forecast errors generated by the global/regional assimilation and prediction system for landfalling tropical cyclones. Part I: Initial uncertainties

This paper investigates the possible sources of errors associated with tropical cyclone (TC) tracks forecasted using the Global/Regional Assimilation and Prediction System (GRAPES). The GRAPES forecasts were made for 16 landfalling TCs in the western North Pacific basin during the 2008 and 2009 seasons, with a forecast length of 72 hours, and using the default initial conditions (“initials”, hereafter), which are from the NCEP-FNL dataset, as well as ECMWF initials. The forecasts are compared with ECMWF forecasts. The results show that in most TCs, the GRAPES forecasts are improved when using the ECMWF initials compared with the default initials. Compared with the ECMWF initials, the default initials produce lower intensity TCs and a lower intensity subtropical high, but a higher intensity South Asia high and monsoon trough, as well as a higher temperature but lower specific humidity at the TC center. Replacement of the geopotential height and wind fields with the ECMWF initials in and around the TC center at the initial time was found to be the most efficient way to improve the forecasts. In addition, TCs that showed the greatest improvement in forecast accuracy usually had the largest initial uncertainties in TC intensity and were usually in the intensifying phase. The results demonstrate the importance of the initial intensity for TC track forecasts made using GRAPES, and indicate the model is better in describing the intensifying phase than the decaying phase of TCs. Finally, the limit of the improvement indicates that the model error associated with GRAPES forecasts may be the main cause of poor forecasts of landfalling TCs. Thus, further examinations of the model errors are required.