基于数值预报和随机森林算法的强对流天气分类预报技术

随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预测和分类,分短时强降水、雷暴大风、冰雹和无强对流四种类别,基于2005—2016年NCEP 1°×1°再分析资料计算的对流指数和物理量,开展强对流天气的分类训练、0～12 h预报和检验,经2015—2016年独立测试样本检验表明,针对强对流发生站点的点对点检验,整体误判率为21. 9%,85次强对流过程基本无漏报,模型尤其适用于较大范围强对流天气。随机森林算法筛选的因子物理意义较为明确,和主观预报经验基本相符,模型准确率高,可用于日常业务。     

山东夏季强降水的影响系统和物理量特征

应用2009—2013年6—9月山东全省加密自动站资料、地面和探空观测资料,选出了98次区域性强降水过程。统计分析了产生强降水的天气系统特征,把500 hPa天气系统分为6种类型,850～700 hPa天气系统分为5种类型,地面影响系统分为7种类型。统计分析了强降水过程中及前期24个代表大气热力、水汽和动力特征的物理量,给出了最小值、最大值、平均值和各阈值所占百分率。850 hPa 和700 hPa偏南风达到急流（≥12 m·s-1）强度的分别占56.1%和62.2%。对流有效位能（CAPE）≥300 J·kg-1占72.6%。K指数≥30 ℃占86.7%。沙氏指数SI≤0占75.5%。925 hPaθse≥68 ℃占82.2%,850 hPa θse≥66 ℃占74.8%。GPS/MET水汽监测大气可降水量≥55 mm占81.8%。850 hPa和700 hPa的水汽通量平均值分别为8.0和5.9 g·(cm·hPa·s)-1,水汽通量散度平均值分别为-4.6×10-9和-2.7×10-9 g·(hPa·cm2·s)-1。925 hPa、850 hPa和700 hPa的涡度平均值分别为12.6×10-6、12.3×10-6和9×10-6 s-1,散度平均值分别为-5.5×10-6、-3.1×10-6、-3.4×10-6 s-1。850 hPa、700 hPa和500 hPa的垂直速度平均值分别为-4.5×10-4、-7.4×10-4和-11.1×10-4 hPa·s-1。     

德州一次沙尘天气过程成因及气溶胶粒子的输送路径分析

利用NCEP 1°×1°再分析资料分析了2017年5月4日浮尘和5月5日扬沙天气的成因。结果表明：3日20时—4日08时,蒙古气旋在有利的环流背景下迅速发展,配合冷锋在内蒙古中部和东部形成大范围的强沙尘天气;4日20时—5日08时沙尘通过高空气流输送到华北地区,在自身沉降和较强下沉气流的共同作用下,迅速沉降形成华北地区大范围的浮尘天气;5日08—14时由于西北路冷空气影响,横槽转竖,冷锋加速南下,将大量沙源地的沙尘输送到德州造成扬沙天气。通过HYSPLIT模式对本次过程中气团后向轨迹的模拟,证实以上两个阶段沙尘天气过程中的输送方式及路径。通过分析影响系统、物理量和气象要素发现,蒙古国、我国内蒙古中部沙源地天气系统强度、位置的变化直接影响沙尘天气的类型,高层气流变化与沙尘天气的类型有很好的对应关系。     

Adaptation and poverty reduction in Mozambique: an opportunity for developing countries to lead§

Climate change disproportionately impacts the world’s poorest countries. A recent World Bank report highlighted that over 100 million people are at risk of falling into extreme poverty as a result of climate change. There is currently a lack of information about how to simultaneously address climate change and poverty. Climate change challenges provide an opportunity for those impacted most to come up with new and innovative technologies and solutions. This article uses an example from Mozambique where local and international partners are working side-by-side, to show how developing countries can simultaneously address climate change and poverty reduction using an ecosystem-based adaptation approach. Using ecosystem-based adaptation, a technique that uses the natural environment to help societies adapt to climate change, developing countries can lead the way to improve climate adaptation globally. This paradigm shift would help developing countries become leaders in ecosystem-based adaptation and green infrastructure techniques and has implications for climate policy worldwide.

POLICY RELEVANCE

The Paris Agreement resulting from the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) 21st Conference of Parties (COP 21) in December 2015 was rightly lauded for its global commitment to cut greenhouse gas emissions. However, COP 21 was also historic because of its call for non-party stakeholders to address climate change, inclusion of a global goal of ‘enhancing adaptive capacity, strengthening resilience and reducing vulnerability’, and the United States’ commitment of $800 million to adaptation funding. The combination of recognizing the need for new stakeholders to commit to climate change adaptation, the large impact climate change will have on the developing world, and providing access to funds for climate change adaptation creates a unique opportunity for developing countries to pave the way in adaptation policies in practices. Currently, developing countries are creating National Adaptation Plans (NAPs) for the UNFCCC. Through including a strong component of ecosystem-based adaptation in NAPs, developing countries can shape their countries’ policies, improve local institutions and governments, and facilitate a new generation of innovative leaders. Lessons learned in places like Mozambique can help lead the way in other regions facing similar climatic risks.     

风云三号C星微波全球地表温度产品精度评估

地表温度是衡量地表水热平衡的关键参数,微波地表温度因其范围大、全天候等独特的优势,在气候、农业和环境等领域得到广泛应用。基于经质量控制的MODIS地表温度产品对风云三号卫星C星的微波地表温度日产品和月平均产品进行验证评估,结果显示:FY-3C卫星升轨(夜晚)和降轨(白天)微波地表温度日产品平均分别高估8. 7 K、低估13. 2 K,月平均产品平均分别高估7. 9 K、低估12. 0 K,日产品和月平均产品的反演误差都在15K以内。在全球空间分布上,升轨(夜晚)和降轨(白天)月产品误差分别呈现高估和低估,热带雨林区和沙漠、荒漠区域在夜晚分别高估5 K以内和30 K以内,白天则分别低估10 K以内和10～30 K。不同土地覆盖类型间FY-3C微波地表温度反演精度存在差异,总体上升轨(夜晚)比降轨(白天)的精度高,反演精度最高和最低的土地类型分别是常绿阔叶林和荒漠、稀疏植被,不同土地覆盖类型间的地表温度反演精度在季节上存在明显差异。根据分析结果,改进FY-3C微波地表温度的反演算法,可进一步提高微波地表温度的反演精度。     

基于可持续生计的精准扶贫分析方法及应用研究——以四川凉山彝族自治州为例

可持续生计框架是辩证思考贫困的影响因素及其形成过程的理论总结,有助于对精准扶贫进行规范化和系统化的研究。本文以可持续生计框架为蓝本,构建基于可持续生计的精准扶贫分析框架,并从影响农户生计的内因和外因视角,讨论精准扶贫的多维贫困识别指数(MPII)的基本构成。以四川省凉山州作为案例区域,建立具有本土特色的MPII指标体系;识别出420户贫困户,其中80.48%(338户)的建档立卡户与识别结果重叠;与建档立卡农户相比,所识别贫困农户在各单个维度和综合维度都几乎处于更劣势的水平,识别效果更加精准。根据贫困原因的相似性,可将贫困农户划分为人力资本贫困型、基础型资本贫困型、社会资本贫困型、多维资本贫困型、生计环境恶劣型等五种类型,并针对不同的贫困类型提出相应的帮扶措施。     

国有企业创新发展与东北三省经济增长：基于VEC模型的分析

在构建国有企业创新发展对地区经济增长影响的理论模型基础上,设计国有企业创新发展与经济增长评价指标体系,基于协整和VEC模型,对东北三省国有企业对经济数量增长和经济质量增长的作用进行了实证分析。实证结果表明：东北三省国有企业创新发展与地区经济增长数量和质量之间的关系存在着非同步性,而且这种关系特点也与全国地区的实证结果存在显著的差异性。     

东北现象再解析和东北振兴预判研究——对影响国土空间开发保护格局变化稳定因素的初探

从“东北现象”的新近表现,提出影响国土空间开发保护格局变化的3个稳定因素：资源环境承载能力、地缘关系、文化和体制机制。分别对3个稳定因素在东北地区的特征状况进行了解析,结果表明东北资源环境承载能力本底强,但开发利用效益不佳,突出表现在优化开发区和重点开发区面积过小、限制性开发区收益较低、资源环境承载力预警超载低;位于全球三大经济圈之一的东北亚核心区,地缘优势突出,但未能转换为经济优势,突出表现为外向型经济比重过小、对日韩贸易地位不凸显;文化和体制机制成为限制东北地区发展的核心障碍,突出表现在产业结构不合理、国有经济比重过高。以五大发展理念为指引,结合东北振兴的问题导向,着重对东北地区提高科技创新能力解决发展驱动力的转型、创新国有企业改革模式和促进多种所有制经济协调发展、围绕“一带一路”战略实现开放经济的转型以及腾出国内市场促进东北优势产业继续保持活力、以共享发展理念消除城市贫困增进东北地区民生福祉、采取经济社会生态效益相统一的原则实现东北地区按照主体功能定位进行发展等开展预判研究。     

基于语法层的地图综合信息量原则

地图自动综合的一个首要问题是对地图信息进行数量化,信息量正是对地图表达效率数量化的一种重要手段。本文讨论了地图综合在符号语言学上的层次结构,提出在"典型化"约束下,地图综合应遵循的信息量数量变化规律。该规律为地图自动综合结果的评价提供了数学基础,也能用作基于信息量的渐进式自动综合的评价函数。试验证明,该规律符合地图综合实践的结果。     

基于GIS的泸水县易地扶贫搬迁安置地选择

易地扶贫搬迁是对生活在恶劣环境中的贫困人口采取的扶贫举措。泸水县尚有大量人口需要易地搬迁解决贫困问题,泸水县特殊的峡谷地理环境,使安置地的选择成为棘手的问题。将GIS技术应用于扶贫易地搬迁地选择中,可以方便地找出适宜的搬迁居住地,为当地政府易地安置提供决策参考依据。安置区的选择,主要考虑以下因子：交通便利、土地资源丰富、水源丰富、坡度较为平缓、海拔较低,避开地质灾害隐患点和自然保护区等。通过GIS技术,将上述因子图层叠加后找到适合的安置地。结果表明：泸水县难以找到成片的面积较大的安置区,安置区呈零星状分布在各个乡镇。