空气质量预报的改进

阐述了发布空气质量预报的意义。以江苏省为例,指出目前在空气质量预报工作中存在发布途径狭窄、准确率不够高、缺少区域性和趋势性等问题,建议拓宽预报发布渠道,加强指标解释,提高预报的准确性,尽快开展空气污染趋势预报和区域预报研究。     

沙尘天气对北京市空气质量的影响及其预测预报

概述了北京市沙尘天气的分类、特征、判别方法,总结了2000—2002年沙尘天气对北京市空气质量的影响情况,提出了沙尘天气影响空气质量的短期(1～2d)预报方法。利用该方法预报了2002年4次主要沙尘天气过程,预报结果都比较准确。研究发现沙尘天气年际变化主要是受气候条件年际变化影响,提出根据气候条件年际变化预测来进行沙尘天气年际变化预测的初步方法。      

三江平原淡水湿地生态系统景观格局特征研究——以洪河湿地自然保护区为例

对我国所剩为数不多的淡水湿地植物生态系统原生景观结构特征进行定量分析对于湿地保护与恢复具有重要意义。论文以多年期遥感影像提取洪河国家级湿地自然保护区植物分类信息,在GIS支持下,进行了群落、植被型和景观带3个尺度的景观格局分析。结果表明,草甸灌丛景观是研究区的基质性景观,草甸和沼泽湿地共同占据了研究区植被型的核心地位,小叶章-苔草群落则是植物优势群落。植物生态系统空间格局特征表现为:草甸灌丛分布在广阔的河间干湿交替地带,沼泽湿地主要成条带延伸于河道与洼地带,岛状林则出现在地势较高的岗地段,呈断块分布。研究区典型沼泽湿地面积7年间缩小约10%,周边人类活动造成水资源缺失是退化主要驱动因素,应尽早实行以流域为管理单元的自然资源管理体制。     

各国滑坡灾害减灾做法

今年3月之后,我国各地开始进入汛期,地质灾害随各地降雨量的增加,呈增长之势。 自上世纪80年代末,随着联合国“国际减轻自然灾害十年（INDR）”计划的启动,包括滑坡在内的自然灾害引起了国际社会的空前重视,许多国际和区域性自然灾害合作研究计划相继实施,极大地推动了全球范围内自然灾害预测预报研究。1995年“国际减灾十年计划”提出开展相关的国际合作研究的建议与计划,     

不同水文情景下白洋淀水体好氧反硝化菌群对水质因子的动态响应

为探究不同水文情景下白洋淀水体好氧反硝化菌群的演变规律和驱动机制,基于水质调查和高通量测序技术,进行了水体水质因子分析、好氧反硝化菌群α多样性分析、物种组成和网络分析.结果表明,白洋淀水体呈弱碱性,丰水期水体T最高,DO最低,冰封期T最低,DO最高.白洋淀水体在枯水期、丰水期、平水期和冰封期下NH₄⁺-N、NO₂^--N、NO₃ ^--N、TN、高锰酸盐指数、Fe和Mn之间均存在显著差异（P < 0.01）,其中TP在不同水文情景下不存在显著差异（P > 0.05）.不同水文情景下水体中最大的细菌门类为Proteobacteria,相对丰度较高的属为Magnetospirillum、Aeromonas、Pseudomonas、Azospirillum和Bradyrhizobium.此外,好氧反硝化菌群的α多样性均存在显著差异（P < 0.001）,冰封期菌群丰富度最高,枯水期和冰封期菌群的多样性和均匀度最高.经RDA、Mantel分析,菌群的水质驱动因子在不同水文情景下有所差异,枯水期菌群的水质驱动因子为pH、NO₃^--N、NO₂^--N和高锰酸盐指数,丰水期菌群的驱动因子为pH、T、DO、NO₂^--N和TP,平水期的驱动因子为NO₂^--N、Fe和高锰酸盐指数,冰封期菌群的驱动因子为NO₃^--N和NO₂^--N.网络分析表明与水质驱动因子相关的物种存在时间差异,枯水期与水质驱动因子相关的属为Magnetospirillum、Aeromonas和Azoarcus,与丰水期相关的属为Magnetospirillum、Pseudomonas和Aeromonas,与平水期相关的属为Magnetospirillum、Pseudomonas和Limnohabitans,与冰封期相关的属为Magnetospirillum、Azoarcus和Pseudomonas.不同水文情景关键水质因子（主要是T、DO、NO₃^--N和高锰酸盐指数）与好氧反硝化菌群之间的关联关系,随着时间演变也在逐渐发生变化.综上,通过对不同水文情景下白洋淀水体好氧反硝化菌群演变特征及环境因子驱动机制进行研究,可为认识天然环境中好氧反硝化菌群演变机制提供依据.     

数值预报产品在长江干流段面雨量概率预报中的释用

运用2003年6～8月国家气象中心T213L31、武汉暴雨所MAPS数值预报产品,读取一定经纬度范围内的格点资料进行处理,得到最初因子。应用统计软件对最初因子与面雨量实况值进行聚类分析,并依据最优化的原则,将因子分为若干“段”,面雨量实况值（R）分为4个等级：无雨、0＜R≤5 mm、5 mm＜R＜15 mm和R≥15 mm。针对不同的等级,分别求出因子各“段”的降水频率作为X样本序列;相应地,R取“0”或“1”形成Y样本序列,用多元线性回归统计方法建立长江干流段面雨量概率预报方程。     

基于深度学习的大数据空气污染预报

为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的.本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法.该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能.得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污染物变化规律,还可以基于其他空气污染预测方法的结果(如数值预报模式),自动分析其适用范围、优势劣势.因此,新方法通过模拟人脑思考过程实现更充分的大数据集成,一定程度上克服了现有方法的缺陷,应用上更加具有灵活性和可操作性.最后,通过实验证明新方法可以提高空气污染预报性能.     

隔震:保证建筑物地震安全的最佳选择

<正>几十年地震预报实践说明,地震预报尚未成熟,远未达到实用化,目前仍属于摸索探索阶段。有些地震虽然说可能作预测预报,但即使预报了,对一个大城市而言也不会轻易疏散、停工停产,而且地震发生了城市的物质文明建设照样会遭到严重破坏。换个方式去思维去实践,即把城乡建筑的抗震性能提高了,尤其是住宅建筑和重     

基于SCS水文模型的泥石流预报模型在四川宝兴冷木沟的应用

2013年4月20日四川芦山7.0级地震后,四川省宝兴县冷木沟沟道内新增大量崩塌、滑坡物源,在强降雨的诱发下,极易发生泥石流灾害,且沟口直面县城,直接威胁着整个县城的生命、财产安全。利用SCS水文模型,根据冷木沟流域的地貌特征将其划分成17个子流域,在子流域不同的土地利用数据及水文土壤条件下进行产流、汇流计算,最后通过叠加得到冷木沟流域出口断面的汇流过程;对2012年8月18日发生的泥石流汇流过程进行探讨预测,结果显示,本次泥石流的洪峰流量为278m³/s,泥石流总量为20.2×104m³,计算得到的泥石流总量与实际调查结果的相对误差为7.8%;用同一方法预测2013年5月23日冷木沟支沟黑沟的泥石流汇流过程,计算的洪峰流量为38.2 m³/s,与实际监测值的相对误差为4.2%。说明此模型对于冷木沟流域具有适用性,且效果较好,可用于宝兴县冷木沟泥石流的流量预测及泥石流灾害规模预测,将对宝兴县的泥石流防灾减灾工作提供科学指导。     

滦河口水文环境要素季节性变化特征及动力响应关系

基于2013年夏、冬季的最新实测资料,分析研究了滦河口海域温度、盐度、Chl a、浊度和DO等水文环境要素的季节性变化特征。结果表明:温度季节性差异较大,夏季呈现近岸向远岸递减之趋势,冬季与夏季截然相反,呈现由近岸向远岸递增之趋势;冬季水体的盐度要高于夏季,河口南部近岸存在向南流动的低盐水舌,夏季的范围大于冬季;冬季水体的浊度远高于夏季,且在河口以北和以南海域存在高值区,表现出夏储冬运的输运特征。冬季水体的Chl a和溶解氧也高于夏季,反映了Chl a、DO与温度的负相关性。各水文要素与潮汐潮流之间具备一定相关性。温度、Chl a、DO的变化极有规律,涨潮期间,温度、Chl a和DO减小,落潮期间增大,单周日内表现出双峰结构,且峰值不同。水体浊度在周日内也出现两次峰值,均出现于两次较大流速发生时刻。