“同一个地质”计划的地质图空间数据网络共享研究——以中国1:100万MapGIS格式的地质图数据为例

“同一个地质”(OneGeology)计划是一项旨在建立全球大约1∶100万比例尺的地质图数据库,使地质图数据可以在互联网上共享的国际合作计划.“OneGeology”计划是一个基于WebGIS技术的分布式系统,每个提供数据的组织者在自己的Web服务器上管理数据,“OneGeology”门户网站和每台Web服务器进行联...     

2019年7月3日辽宁开原龙卷灾害现场调查及其所揭示的龙卷演变过程

2019年7月3日,辽宁省铁岭开原市发生了一次具有详细视频记录的强龙卷灾害。基于详细的现场调查和视频资料,得出了该次龙卷的生命史、发生时间、路径、灾害宽度和强度分布,发现龙卷强度的减弱或加强变化与密集高楼和空旷田野区等下垫面状况明显相关联。综合评估本次龙卷最大强度为中国龙卷强度等级的四级（相当于美国的EF4级）,但四级灾害点分布范围非常小,灾害分布宽度和EF4级灾害点范围都显著小于2016年江苏阜宁EF4级龙卷。钢筋混凝土框架结构的居民小区楼房在至少EF3级强度的龙卷风袭击后保持主体结构完好,而大型钢架厂房对龙卷灾害的防御能力远差于居民小区。强龙卷所经地区多为旷野和厂房,受影响人员较少,且龙卷发生时视野极佳,这是该次龙卷没有造成更大灾情的重要原因。由于下垫面状况和致灾机制的复杂性,风灾强度估计必然存在一定的不确定性。     

中国暖季短时强降水分布和日变化特征及其与中尺度对流系统日变化关系分析

短时强降水是强对流天气的一类.基于中国国家气象信息中心质量控制后的1991-2009年876个基本基准气象站整点逐时降水资料,通过不同时段的发生时次频率分析,给出了中国暖季(4-9月)不小于10、20、30、40、50 mm/h短时强降水的时空分布特征,并重点同利用静止气象卫星红外相当黑体亮度温度(T_BB)资料获得的中尺度对流系统(MCS)日变化特征进行了对比分析.结果表明,中国短时强降水时次频率地理分布同暴雨(≥50mm/d)分布都非常相似,但50mm/h以上的短时强降水时次频率非常低,地理分布差异显着.短时强降水发生频率最高的区域为华南,其次为云南南部、四川盆地、贵州南部、江西和长江下游等地.最大降水强度可超过180mm/h(海南);在短时强降水发生频率很低的区域,也有超过50mm/h的强降水.从月际变化来看,7月最为活跃,其次为8月.逐候变化显示,短时强降水具有显着的间歇性发展特征(跳跃性分布的特征),但总体上呈现缓慢增强、迅速减弱的特点;以7月第4候最为活跃.中国总体平均的短时强降水的频率和最大强度的日变化有3个峰值,主峰在午后(16-17时,北京时),次峰在午夜后(01-02时)和早晨(07-08时);中午前后(10-13时)最不活跃.中国短时强降水和中尺度对流系统的日变化特征基本一致,但午夜后时段二者存在较大差异.不同区域的短时强降水和中尺度对流系统日变化具有不同的活跃时段和传播特征,具有单峰型、双峰型、多峰型和持续活跃型等日变化类型,这不仅与较大尺度的天气系统环流相关,且与地势、海陆等地理分布密切相关.     

南海区拖网方目网囊选择性试验

为了科学地确定南海区拖网网囊的结构和适宜网目尺寸 ,于 2 0 0 0年 1 1月 2 5日～ 1 2月 2 0日在南海北部珠江口以外海域水深 36～ 70m拖网渔场 ,对 4种不同网目尺寸的方目网囊进行了网囊套网式捕鱼选择性试验 ,获得了蓝圆鱼参(Decapterusmaruadsi)、多齿蛇鲻 (Sauridatumbil)、条尾绯鲤 (Upeneusbensa si)等 3种主要鱼种的选择性曲线。试验结果表明 :4种方目网囊的数量平均逃逸率均高于重量平均逃逸率 ;网囊渔获的优势体长总是大于套网渔获的优势体长 ;蓝 鱼参、多齿蛇鲻、条尾绯鲤之类的圆体鱼类比扁体鱼类更易于逃出方目网囊。     

国家级中尺度天气分析业务技术进展Ⅰ：对流天气环境场分析业务技术规范的改进与产品集成系统支撑技术

中尺度天气分析技术已经在我国天气预报业务中发挥了重要作用。2011年以来国家级中尺度天气分析业务技术取得了明显进展,促进了国家级强对流预报业务的发展。《中尺度天气分析业务技术规范》已重新编写和完善,内容分为两篇,第一篇是中尺度对流天气环境场分析;第二篇为中尺度对流天气过程分析,第二篇为新增内容,将另文介绍。短时和短期时效内中尺度对流天气环境场条件分析以配料法思路为基础,重新编排和简化了分析内容,兼顾分析的精细化和分析产品的可操作性,增加了分类强对流天气分析量化指标建议供预报参考,新增了基于局地探空的强对流天气分析规范。中尺度天气分析业务的支撑技术是推进该业务的必备基础,因此国家气象中心改进了MICAPS 3中尺度天气主观分析工具箱功能;开发了中尺度天气分析产品集成系统,包括强对流天气监测产品、中尺度天气分析主观和客观产品、基于不同数值模式预报的强对流参数诊断产品等的数据产品和图形产品等。     

Nino3区海温的变化对黄河流域夏季降水的影响

利用1961—2011年NCEP/NCAR再分析资料和黄河流域45站降水资料,定义了4月和上年10月的Nino3区海温差（ΔISST3）指数,分析ΔISST3指数与夏季海温的关系以及大气环流和夏季黄河流域降水与ΔISST3指数的相关情况,得到如下结果：(1)ΔISST3升高（降低）时,夏季赤道中东太平洋海温易偏暖（冷）,而我国南海到菲律宾半岛海区易偏冷（暖）。（2）500 hPa高度场上,ΔISST3与100°E~80°W范围的热带和副热带地区高度呈显著的负相关关系;ΔISST3正负异常差值场显示,ΔISST3升高（降低）时,夏季热带和太平洋副热带地区的500 hPa高度偏低（高）,赤道北侧850 hPa西风（东风）距平异常,西太平洋副热带高压明显偏弱（强）,我国东部沿海大陆盛行偏北（南）气流,暖湿气流不活跃（活跃）,季风偏弱（强）,而中高纬度上,蒙古北部气旋（反气旋）发展,致使河套地区处在反气旋性（气旋性）环流中。（3）ΔISST3指数与黄河流域夏季降水呈显著的负相关关系,相关系数为-0.51,当ΔISST3正异常时,黄河流域夏季降水易偏少;ΔISST3负异常时,黄河流域夏季降水易偏多,且负异常对黄河流域夏季降水的影响更显著。     

我国短期气候预测技术进展

经过近60年的发展,我国短期气候预测技术和方法也有了长足进步。近年来,一些新的预报技术和机理认识不断应用于短期气候预测业务。ARGO海洋观测资料的使用大大提高了业务模式的预测技巧,新一代气候预测模式系统已经投入准业务化运行,研发了多种模式降尺度释用技术,多模式气候预测产品解释应用集成系统(MODES)和动力-统计结合的季节预测系统(FODAS)逐渐应用于业务中,大气季节内振荡(MJO)逐步在延伸期预报中得到应用。近年来,对全球海洋、北极海冰、欧亚积雪、南半球环流系统对东亚季风影响的新认识也不断引入到短期气候预测业务中。这些新技术和新认识的应用极大提高了我国短期气候预测的业务能力。     

机器学习在强对流监测预报中的应用进展

近年来,机器学习理论和方法应用蓬勃发展,已在强对流天气监测和预报中广泛应用。各类机器学习算法,包括传统机器学习算法(如随机森林、决策树、支持向量机、神经网络等)和深度学习方法,已在强对流监测、短时临近预报、短期预报领域发挥了积极的重要作用,其应用效果往往明显优于依靠统计特征或者主观经验积累的传统方法。机器学习方法能够更有效提取高时空分辨率的中小尺度观测数据的强对流特征,为强对流监测提供更全面、更强大的自动识别和追踪能力;能够有效综合应用多源观测数据、分析数据和数值预报模式数据,为强对流临近预报预警提取更多有效信息;能够有效对数值模式预报进行释用和后处理,提升全球数值模式、高分辨率区域数值模式在强对流天气预报上的应用效果。最后,给出了目前机器学习方法应用中存在的问题和未来工作展望。     

基于超分辨率重建的多时相MODIS与Landsat反射率融合方法

提出一种基于超分辨率重建的MODIS与Landsat反射率图像融合方法,以STARFM算法与超分辨率重建为基础,使用观测的MODIS和Landsat地表反射率图像预测给定时刻的Landsat合成反射率图像。该方法利用基于稀疏表示的超分辨率重建方法对MODIS图像进行分辨率增强,实验结果表明这一操作能够增加原MODIS图像的空间细节,有助于提高STARFM算法的预测精度;另一方面,考虑输入两个基时刻图像相差较大时原STARFM算法预测的反射率会存在"时间平滑"的问题,限制每次只使用一个基时刻MODIS和Landsat图像对进行STARFM预测,使用逐图像块选择策略,从由两个基时刻图像分别进行预测得到的两组预测图像中选择最优的预测,同样得到了优于STARFM算法的预测结果。