西藏地区旱涝等级划分及时空分布特征

利用西藏22个站点1969-1998年逐日降水资料，采用d指数旱涝等级方法。按夏季（5-9月），初夏（5-6月），盛夏（7-8月）时段进行了旱涝等级划分。采用EOF分析方法对全区22个站点旱涝等级展开分解，得出西藏地区的旱涝时空分布特征，主要类型和周期，而且对西藏地区夏季（5-9月）的旱涝做了预测。     

江苏高邮地震台地磁变化与地震关系的初探

分析了江苏高邮地磁台1980年至2002年地磁垂直分量日变幅逐日比值的高值异常与江苏及邻区ML5．0以上地震之间的关系，发现它们之间有良好的对应关系，通过分析地磁垂直分量谐波幅度的逐日比，提出了适用于高邮地磁台的地震分析预报参数，并对其内检预报效能进行了评价。     

广平地震台地磁异常与地震关系的研究

利用加卸载响应比、日变幅逐日比、空间相关分析法,研究分析了广平台1982-2006年地磁垂直分量观测资料与河北省及邻近地区Ms≥5.0地震之间的关系,发现它们之间有较好的对应关系;同时给出了适用于广平地磁台的地震分析预报参数,为今后广平台依磁报震提供了依据.     

陆面过程中稳定水同位素逐日变化的数学模拟——引入稳定同位素效应的CLM实例分析

将稳定同位素效应引入CLM(Community Land Model),并对巴西马瑙斯站在平衡年的稳定水同位素的逐日变化进行模拟和分析.结果表明: 降水、水汽和地表径流中δ18O存在明显的季节变化,并与相应的水量存在显著的负相关关系,但凝结物中δ18O与地面凝结量存在显著的正相关关系,蒸发水汽中δ18O与蒸发量之间无显著的相关关系.受土壤贮水削峰功能的影响,表层土壤和根区水中δ18O的季节变化全无.植被层蒸发水汽中稳定同位素的丰度与大气的干湿程度存在密切联系: 当降水量少时,大气干燥,植被层的蒸发较少,植被蒸发中δ18O较高;当降水量较大时,空气湿润,植被层的蒸发量较大,蒸发中δ18O则较低.植被蒸腾中δ18O的变化与源区水体中δ18O的变化保持一致,尤其是与根区水中的δ18O.由于地下径流直接源自根区水的补充,因此,地下径流中δ18O等于根区水中的δ18O.模拟结果还显示,降水MWL (大气水线)的梯度项和常数项均比全球平均MWL略偏小.尽管主要来自降水的贡献,但地表径流和植被层水体的MWLs与降水MWL存在较大的差异,这一方面与两类水体在蒸发过程中的稳定同位素的富集作用有关,另一方面与CLM模拟的水量有关.大气水汽线与降水的MWL的梯度值相近,说明大气水汽与降水近似处于稳定同位素平衡状态.另外,模拟的地面的凝结线与植被层的凝结线均与全球大气水线相近,且具有非常高相关程度,说明CLM的模拟是合理的.     

2022年3月17日皮山MS5.2地震区域电磁异常综合分析

综合分析2022年3月17日皮山M_S5.2地震前震中附近存在的区域电磁异常特征。结果表明：(1)本次震中距离地磁低点位移预测线约280 km,且与优势发震时间接近,该异常对应本次地震;(2)本次地震虽然发生在地磁逐日比和地磁垂直强度极化预测区内,但震级偏小,且距离异常台站较远,异常不对应此次地震;(3)将地磁逐日比和低点位移进行综合分析有助于提高地震短期预测的准确性。     

基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。     

2019年长宁6.0级与夏河5.7级地震前的地磁日变化异常

运用地磁低点位移、地磁加卸载响应比和地磁逐日比三种地磁日变化异常分析方法,分析了2019年6月17日长宁6.0级和10月28日夏河5.7级地震前的地磁前兆异常现象.研究发现,两次地震前三种方法分析的结果均出现了异常,两次地震均发生在异常集中交汇区域.综合分析表明,应用地磁低点位移、加卸载响应比和逐日比预测区叠加法可以提高震中位置预测的准确度.     

许昌市供电量与气象要素相关分析

利用20052006年许昌市逐日供电量和气温、降水、相对湿度等气象要素资料,分析了供电量和这些气象要素之间的相关关系,结果表明,温度为影响本地用电量的主要气象因子,特别是夏季用电量对气温变化的反应更加敏感.     

中国极端气候变化观测研究回顾与展望

评述、总结了近年有关中国极端气候变化的观测研究成果,讨论了尚未解决的科学问题和今后应重点加强的工作方向。已有研究表明,1951年以来中国大陆地区极端气候事件频率和强度发生了一定变化,但不同类型和不同区域极端气候变化存在明显差异。从全国范围看,与异常偏冷相关的极端事件如寒潮、冷夜和冷昼天数、霜冻日数等,显著减少减弱,偏冷的气候极值减轻;与异常偏暖相关的暖夜、暖昼日数明显增多,暖夜日数增多尤其明显,但高温事件频数和偏热的气候极值未见显著长期趋势;全国平均暴雨和极端强降水事件频率和强度有所增长,特别是长江中下游和东南地区、西部特别是西北地区有较明显增长,而华北、东北中南部和西南部分地区减少减弱;多数地区小雨频数明显下降,偏轻和偏强降水的强度似有增加;全国遭受气象干旱的范围呈较明显增加趋势,其中华北和东北地区增加更为显著;登陆和影响我国的热带气旋、台风频数有所下降,其造成的降水总量有较明显减少;北方地区的沙尘暴事件从总体上看有显著减少减弱趋势;我国东部部分地区夏季雷暴发生频率也存在较明显下降趋势。现有工作表明,在涉及极端气候变化研究的资料处理和分析方法方面还有改进余地。观测资料的非均一性,以及观测环境改变和城市化对地面气候要素变化趋势的影响偏差,需要进行深入评价和客观订正。此外,目前对于区域极端气候变化的综合分析还较薄弱,在极端气候变化机理的研究方面有待加强。     

利用区域气候模式RIEMS产品分析日蒸散量及其影响

利用区域气候模式RIEMS输出的各种气象参数,采用了BEF等4种不同方法计算了沂沭河上游流域的潜在蒸散量,并与该流域6个气象站实测蒸发数据计算的陆面潜在蒸散量进行了比较。结果表明,根据平均偏差、平均绝对偏差、均方根差和相关系数指标的综合判断,该4种方法的估测精度从高到低依次为双线性曲面回归经验函数法(BEF)、Hargreaves-Samani(Harg)法、Pristley-Tayler(P-T)法和Penman-Monteith(P-M)法。在时间序列上,4种方法计算的逐日蒸散量与观测值呈相同的变化趋势,但计算值在蒸散发最强、最弱和降水最多、气温最高的7-9月有较大差异。BEF法估测的精度最高,与观测值最接近,Harg法、P-M法和P-T法都有明显的偏高现象。BEF法只需要较少的参数就能得到较高的估测精度,因此可作为利用区域气候模式RIEMS产品计算沂沭河流域蒸散量的首选方法,进而为RIEMS模式中耦合的陆面水文过程模型TOPX提供满足精度要求的日蒸散量驱动参数。