有积雪时待雪融后再取土测墒

在墒情观测地段有积雪存在时应如何取土测墒?据笔者调查，多数台站遇此情况是采取扒雪照常取土的方式，个别台站是等积雪融化以后采取补测取土方式。由此可见理解执行规范的不一致。笔者更赞同后一种做法，理由如下：     

河南省土壤湿度年变化规律

利用河南省土壤墒情预报模型中建立的河南省台站土壤墒情数据库资料，对不同类型土壤湿度进行分析，从而确定不同类型土壤湿度差异、地下水对土壤湿度的影响及河南省土壤湿度的年变化规律。     

在气象业务现代化建设中的技术装备保障工作

青海省气象技术装备中心负责全省气象装备计划、供应、计量检定和技术保障等工作，承担着全省气象业务现代化建设任务。近几年相继承担了自动气象站、太阳能电站、L波段雷达、自动雨量站、PESS000、土壤湿度水分监测站等现代化项目的建设，并承担了建设后运行技术保障任务。通过现代化项目建设以及运行保障，建立了技术先进、性能良好的监测、检定和检测维修系统，培养了一支技术过硬、素质良好的装备保障队伍，     

陆气相互作用及陆面模式的研究进展

较为全面地回顾了有关陆气相互作用的研究进展及陆面模式的发展现状，结合近年来开展的有关陆气相互作用的20多个大型国际研究计划和目前国内外具有代表性的陆面模式，分析了当前陆气相互作用及陆面模式研究中存在并有待进一步解决的问题，探讨了未来陆面模式的发展趋势。     

DNDC模型对我国旱地N2O释放的拟合对比分析

本文根据贵州省玉米－油菜轮作田、休耕地和大豆－冬小麦轮作田的N2O释放通量及其影响因子季节变化的是观测结果，对比分析了DNDC模型计算与三试验田田间观测在N2O释放通量及其主要影响因子季节变化上的拟合程度。结果表明，对N2O释放通量、土壤NO3^-和NH4^ 含量、土壤湿度和土温，模型计算结果与田间观测具有相似的季节变化模式和相近的数值，模型较好地反映了上述参数的动态变化过程。据此，推算出贵州省农业土壤N2O年释放量，并分析了气候变化和农业活动对释放量的潜在影响。     

农田土壤湿度变化异常原因

在无灌溉水和降水的情况下 ,因土壤蒸发、作物蒸腾等原因 ,农田土壤湿度一般来说是随时间不断下降的。但初冬季节德州气象局测量农田土壤湿度时 ,发现有本次测量数值大于前次测量数值的现象。本人对此现象进行了分析 ,发现有两方面的原因 :一是霜的影响。初冬晴好天气的早晨 ,近地面空气中的水汽冷却 ,易形成霜。上午随着阳光的照射 ,气温上升 ,霜融化后渗入土壤中 ,使得上层土壤水分得到补充。二是“倒浆”现象的影响。冬季农田土壤深度越深 ,土壤温度越高 ,就像大气中的对流现象一样 ,使深层土壤中的水汽升到上层土壤中来 ,且上、下层温差…     

气候与苗木防寒

通过实地调查及对气象因子和土壤湿度分析，找出了东京城林区苗圃入冬前因遭受冻害、风害而使苗木大面积死亡的原因，从而为林区育苗生产、苗木防寒提供了科学依据。     

地质雷达及其在环境地质中的应用

本文结合近几年联邦德国在环境地质方面的研究工作对地质雷达在环境工程领域中的应用范围及其局限性作了简要总结,文中并介绍了地质雷达技术的方法原理及存在问题。     

农田土壤湿度的人工神经网络预测诊断系统

采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法，研制了农田土壤湿度预测，诊断分析系统，该系统根据不同的土壤湿度特点和影响因子，可自动提供时间序列拓展的人工神经网络预测模型和人工神经网络的混合预测模型进行土壤湿度的动态预测。并提供不同降水量的土壤湿水分渗透深度诊断分析，系统采用中文菜单显示的人机对话方式操作，使具有准动力学特性，多种可调参数和网络结构的ＡＮＮ方法变得简便易于操作。实际使用表明，该系统对土壤湿度的预测     

大气模式比较计划（AMIP）

文章介绍了ＡＭＩＰ及参加ＡＭＩＰ的模式的模拟概况，指出几乎所有模式都能够模拟出大尺度大气环流的平均季节结构，但没有任何一个模式在各方面都好，而且模式一般高估了季节循环的方法，低估了年际变率，并且各个模式在模拟不同气候要素的时空变化时彼此差别也较大，文章还重点讨论了云辐射及陆面水文过程，指出观测与模拟高低云量存在较大差异，而云量可能并不是影响辐射平衡唯一因子，云的季节变化与气温的年循环存在着正相关，