DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 遗址预测模型建立 3.1. 方法模型 1974年P.werbos提出了有隐含层的学习演算法[ 15 ] ，这是已知最早反向传播人工神经网络模式，可惜这一进展在当时未受到重视。1985年，Parker再次提出反向传播网络[ 16 ] ，此后，反向传播模型才逐渐广为人知，实现了Minsky [ 17 ] 和S.Papert在1969年提出的多层网络设想，正是这一成就促成神经网络研究热潮的兴起。Hecht-Nielesen等人从数学理论上证明了Kolmogorov关于在一个相当宽的范围内，多层反向传播网络能以任意精度逼近定义在紧致子集上的任意非线性连续函数 [ 18 ] [ 19 ] 。这为反向传播网络的应用提供了理论根据。 BP神经网络即反向传播网络，是最简单的多层神经网络，也是人工神经网络中最具代表性和应用最广泛的一种模型。它是由非线性变换单元组成的前馈型网络，BP神经网络一般是多层的，与之相关的另一个概念是多层感知器(Multi-Layer Perceptron， MLP)。多层感知器除了输入层和输出层以外，还具有若干个隐含层。多层感知器强调神经网络在结构上由多层组成，BP神经网络则强调网络采用误差反向传播的学习算法。大部分情况下多层感知器采用误差反向传播的算法进行权值调整，因此两者一般指的是同一种网络。 从函数拟合的角度看，BP网络具有函数拟合功能。 BP神经网络有以下特点： 1) 网络由多层构成，层与层之间全连接，同一层之间的神经元无连接。多层的网络设计，使BP网络能够从输入中挖掘更多的信息，完成更复杂的任务。 2) BP网络的传递函数必须可微。因此，感知器的传递函数—二值函数在这里没有用武之地。BP网络一般使用Sigmoid函数或线性函数作为传递函数。根据输出值是否包含负值，Sigmoid函数又可分为Log-Sigmoid函数和Tan-Sigmoid函数。一个简单的Log-Sigmoid函数可由下式确定： 其中x的范围包含整个实数域，函数值在0~1之间，具体应用时可以增加参数，以控制曲线的位置和形状。 3) 采用误差反向传播算法(Back-Propagation Algorithm)进行学习。在BP网络中，数据从输入层经隐含层逐层向后传播，训练网络权值时，则沿着减少误差的方向，从输出层经过中间各层逐层向前修正网络的连接权值。随着学习的不断进行，最终的误差越来越小。 3.2. 样本选取 样本是建立、验证模型时使用的数据，其中要包含遗址和非遗址数据。遗址数据是由文献资料汇总而得，非遗址数据是利用ArcGIS的随机点生成工具，在遗址点以外的区域中生成随机点，假设这些随机点为非遗址点。 研究区域中随机选取的建模样本数量为238个，其中遗址和非遗址数量各119个。遗址中聚落址、山城址、平原城址、墓葬墓群、寺庙址、古建筑址、其他等遗址数量依次为49个、11个、21个、22个、4个、9个、3个，占整个遗址数量的52.7% (见表1)。 验证样本数量为214个，遗址和非遗址数量各107个。遗址中聚落址、山城址、平原城址、墓葬墓群、寺庙址、古建筑址、其他等遗址数量依次为48个、6个、23个、17个、2个、9个、2个，占整个遗址数量的47.3% (见表1)。 3.3. 模型变量选取 BP神经网络模型的因变量只有两个值，即遗址点为1，非遗址点(随机点)为0。自变量是影响遗址分布的自然因素和人文因素，在充分考虑数据的可获取性和模型建立的必要性的基础上，选取海拔高度、坡度、坡向(方位)、距离河流水平距离、地形起伏度、距离山脊线和山谷线的距离等自然因素，还选取了距离道路的距离和距离村屯的距离等人文因素，这些自然和人文因素的数据获取来源如上述“1.2数据来源”中所表示。 3.4. BP神经网络模型的建立 利用SPSS统计分析软件的神经网络模块下的多层感知器来创建模型。功能名称虽然是“多层感知器”，但这仅仅指的是其网络结构为多层，实际上提供的算法为最常见的BP算法，也就是BP神经网络。 用ArcGIS的CreateFisnet工具在研究区域生成均匀分布的采样点(共生成3，009，451个)，提取该采样点的变量值。每个点代表120 m × 120 m栅格单元的变量值，理想的情况是栅格单元越小越好。还有需要注意的是BP网络的预测结果都不同，因为网络的初始权值都是随机给定的，所以要进行多次的测试后，选择预测准确率最高的结果，最终选择结果见表2。当通过BP神经网络模型得出的预测值大于0.5时，判定该样本为遗址点，否则为非遗址点。对建模样本119个非遗址中正确预测110个，准确率为84%。对119个遗址中正确预测112个，准确率为94.1%，总准确率为89.1%。对验证样本104个非遗址中正确预测90个，准确率为86.5%；对101个遗址中正确预测91个，准确率为90.1%，总准确率为88.3%。验证样本中的个别样本因缺少自变量值未分类。最后根据采样点的预测值生成遗址分布概率图(图2)。经过计算可知，预测值大于0.5的区域为高概率区，其面积占延边总面积的17.6%；预测值小于0.5的区域为低概率区，其面积为高概率区以外的82.4%。已知的226个遗址在概率图的各概率区分布情况来看，概率0.9~1.0区间的面积占延边地区总面积的7.0%，却存在61.9%的遗址；概率0.8~1.0区间的面积占延边地区总面积的10.9%，却存在76.1%的遗址；概率0.7~1.0区间的面积占延边地区总面积的13.4%，却存在81.4%的遗址；概率0.6~1.0区间的面积占延边地区总面积的15.5%，却存在86.7%的遗址；概率0.5~1.0 Table 1 The total number of modeling samples and validation sample 样本类型 遗址 非遗址 聚落址 山城址 平原城址 墓葬墓群 寺庙址 古建筑址 其他 合计 合计 建模样本 49 11 21 22 4 9 3 119 (52.7%) 119 (52.7%) 验证样本 48 6 23 17 2 9 2 107 (47.3%) 107 (47.3%) 表1. 建模样本和验证样本数(个) Table 2 The sites prediction accuracy of modeling samples and validation sample 观测 预测 是非遗址 建模样本 验证样本 是非遗址 % 是非遗址 % 非 是 非 是 否 100 19 84.0 90 14 86.5 是 7 112 94.1 10 91 90.1 % 89.1 88.3 表2. 建模样本和验证样本遗址预测准确率 图2. 延边地区渤海国遗址分布概率示意图 区间的面积占延边地区总面积的17.6%，却存在88.9%的遗址。这说明本遗址预测模型能够有效地识别出遗址存在的高概率区。
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user: 5. 结论与讨论 本文基于BP神经网络和ArcGIS的叠加分析、缓冲区分析方法，选取研究区域中452个样本的高程、坡度、坡向、道路距离等自然和人文因素，建立预测模型，对预测结果分析得出结果如下： 1) 利用BP神经网络建立的预测模型的预测准确率达到88.7%，并给出了延边地区渤海国遗址概率分布图，进一步揭示了遗址的空间分布规律，为今后渤海国遗址研究提供基础资料。 2) 从预测结果看，每个县市中遗址预测区域所占比重较高的县市为图们市47.9%、龙井市41.3%、延吉市36.5%、珲春市26.2%。遗址预测区域面积占延边地区总面积比重较高的县市为敦化市4.1%，珲春市3.1%、汪清县3.0%。因此，宏观上来说，延边地区发现渤海国遗址概率高的地区为图们、龙井、延吉、珲春、敦化、汪清等地区。 3) 根据影响遗址分布的不同影响因素进行预测分析的结果，遗址预测区域中的高程集中在270~330 m、330~390 m、390~450 m、510~570 m等四个高程区间，遗址预测区域中的坡度集中在0˚~3˚区间，坡向集中在平地和东北方向，遗址预测区域在河流缓冲区上主要分布在0~500 m、500~1000 m缓冲区间，在道路缓冲区上主要分布在0~500 m、500~1000 m、1000~1500 m缓冲区间，在村屯缓冲区上主要分布在500~1000 m、1000~1500 m缓冲区间。 4) 遗址预测结果能够在考古中得到有效利用。考古工作需要大量的财力和物力以及人力。因此，考古工作需要有周密的计划。本研究中的遗址预测模型能够为选定考古范围和制定考古计划提供有效的根据。如我们要想在延边地区进行渤海国遗址考古的话，首先把考古的重点区域选定在概率为0.9~1.0区间的预测率相对高的区域。再结合高程、坡度、坡向、河流缓冲区等因素的分析，进一步得出遗址分布概率高的区域。这将为考古工作带来很多便利。首先，它能够有效地指导考古工作的主动性、可能性、方向性和准确性，从而使得考古工作少走弯路，提高工作效率。其次，可以节省大量的财力、物力、人力和时间。 需要指出，本文中数据样本的栅格数据分辨率(120 m × 120 m)还不够高，如在今后的工作中，进一步提高栅格数据分辨率、采用多种预测模型相互印证、添加更多的环境变量和人文因素的话会提高预测结果的准确性。
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user: 摘 要 能源与材料一直是全球的一个热点话题，而节能与环保的能源材料更是其中的焦点。白光LED具有节能环保，耗能低，体积小，寿命长等优点，是未来照明能源的发展趋势。本文着重介绍以碱土硅酸盐为基质的白光LED的研究进展及制备方法的几个关键问题和注意事项，适合对初学者进行指引。 关键词 :白光LED，碱土硅酸盐，研究进展，制备关键问题
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user: 1. 引言 LED (Light Emitting Diode)又叫发光二极管，它是半导体二极管的一种，是可以将电能转化成光能的装置。白光LED被称作第四代照明光源，具有节能环保，耗能低，体积小，寿命长，亮度高，稳定性高等优点，作为一种固态绿色照明光源在全球范围内受到青睐，广泛应用在广告、照相机手机光源、军事、航空等各个领域，有着广泛的应用前景。若干年后，家用照明与工业照明如果不用电源就可发光，那我们世界将是一片光明，又可节省能源。由此可见，白光LED作为新光源将冉冉升起。 目前获得白光LED的方式主要有三种：1) 利用红、绿、蓝三基色LED芯片，通过一定比例的组合获得白光，即多色LED组合法，但由于电路复杂而且受温度影响，不同LED的光输出不同，会造成白色光坐标的漂移。2) 利用多个活性层，使LED直接发白光，即多量子阱法。3) 荧光粉涂覆光转换法，可分为蓝光激发和近紫外光激发型，通过LED芯片发光激发荧光粉，荧光粉与芯片发出的组合光混合形成白光。三种方法中，工业化的白光LED大多采用荧光粉涂覆光转换法。其中以硅酸盐作为基质有其突出的优点，传统硫化物体系材料化学稳定性差、在空气中易潮解、亮度低，不能被广泛的应用，已经逐渐被淘汰[ 1 ] 。而铝酸盐体系荧光粉抗湿性差，需要高温合成，此外在粉体表面还需进行修饰，提高稳定性。与传统硫化物、铝酸盐相比，硅酸盐基荧光粉具有良好的化学稳定性和热稳定性，应用领域广，合成温度稍低，激发光谱宽，可以更好的与 LED 芯片匹配，因此硅酸盐发光材料成为近年来研究的热点。
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user: 2. 硅酸盐荧光粉的研究现状 目前白光LED的主要研究途径是通过LED芯片发光激发荧光粉，而硅酸盐作为长余辉发光材料基质稳定性高，应用领域广，材料来源丰富，激发光谱宽，被广泛认为是未来可以替代铝酸盐长余辉发光材料的新型发光材料。 自从1997起，肖志国等人成功研发了稀土离子激活的新型硅酸盐发光材料，其余辉时 间超过了20小时[ 2 ] ，从此陆续发明了一系列稀土激活的硅酸盐材料，主要有以下几类： 1) 正硅酸盐体系 xMO·ySiO 2 :Eu，Re，M = Ca，Sr，Ba，如ZnSiO 4 :Mn 2+ 为正硅酸盐的典型，它的晶体结构类似于六方晶系的硅锌矿结构，而SiO 4 拥有正四面体结构，是最早被用作荧光灯和CRT显示器的绿色荧光体。同时正硅酸盐体系也是硅酸盐中最常用作被蓝光LED芯片激发形成白光的硅酸盐基质。 2) 焦土硅酸盐体系 2MO·Mg(Zn)0.2SiO 2 :Eu，Re，如M 2 MgSi 2 O 7 (M = Sr， Ca)，焦土硅酸盐体系以黄长石类为主，结构为双岛状。其中以镁黄长石和锌黄长石为主，如Ca 2 MgSi 2 O 7 通过4配位的镁和8配位的钙/锶连接成四方晶系结构[ 3 ] ，掺杂Eu 2+ 可得到性能优异的绿色硅酸盐长余辉发光材料。通用公司所生产的A 2 DSi 2 O 7 :Eu 2+ (A = Ca， Sr， Ba; D = Mg， Zn)荧光粉获得了专利，此荧光粉在紫外和近紫外都有较强吸收，绿光较强，并掺有少量的红光和蓝光成分，可用做绿光荧光粉，通过适当比例的调整可用做单一基质白光荧光粉[ 4 ] 。 3) 硅镁钙石型硅酸盐体系 3MO·Mg(Zn)0.2SiO 2 :Eu，Re，以M 3 MgSi 2 O 8 (M = Ca， Sr， Ba)较为常见。当M = Sr，Ba时，晶系结构为正交，当M = Ca时为斜方晶系，结构为骨架状。J.S. Kim等报Ba 3 MgSi 2 O 8 :Eu 2+ ，Mn 2+ 被近紫外光激发，形成单一基质的白光荧光粉，掺杂Eu 2+ 时发蓝光和绿光，而掺杂Mn 2+ 时发红光[ 5 ] 。Wang等[ 6 ] 研究了Ba 3 MgSi 2 O 8 掺杂A1 3+ 离子对发射光谱的影响，发现微量的A1 3+ 离子可以使蓝光和绿光强度发生明显的变化，而红光强度几乎不变，而Y.Y. Liu等[ 7 ] 则研究了Dy 3+ 的掺杂对基质Ba 3 MgSi 2 O 8 :Eu 2+ ，Mn 2+ 的影响，得到了同样的结果，少量的Dy 3+ 掺杂可以使蓝光和绿光的相对强度发生变化，红光的强度没什么改变。因此荧光体的不同发光强度可以通过掺入不同浓度的A1 3+ 和Dy 3+ 来调控，Ba 3 MgSi 2 O 8 基质表现出的红绿蓝三色发光特征，使其成为一种重要的新型白光LED荧光粉。 4) 碱土卤硅酸盐体系 如Ca 2 SiO 3 Cl 2 ，这类硅酸盐是由碱土卤化物和碱土硅酸盐复合而成。它的优点是在紫外合成温度不高，化学性质稳定，适合被紫外/近紫外InGaN管芯激发，是一种单一基质高亮度蓝白色荧光粉。杨志平等首次用高温固相法合成了Ca 2 SiO 3 Cl 2 :Eu 2+ 荧光粉，Eu 2+ 在Ca 2 SiO 3 Cl 2 中占据不同的两种的Ca 2+ (I)和Ca 2+ (II)格点，形成两类发光中心点并分别产生两个峰值分别位于波长 420 nm和498 nm的两个发射带[ 8 ] 。此荧光粉制备简单、原料容易获得，是一种可以被紫外紫外/近紫外充分激发的单一基质白光荧光粉。 5) 辉石型基质 如CaMgSi 2 O 6 是C2/c晶系的辉石结构。Sung等研究了辉石型基质的荧光粉CaMgSi 2 O 6 :Eu 2+ ，Mn 2+ ，它在365 nm的近紫外激发下的三个主峰位于450 nm、580 nm和680 nm处，它的显色指数为88，被认为是有潜力的硅酸盐荧光粉[ 9 ] 。 6) Sr 2 MgSiO 5 基质 孙晓园等[ 10 ] 首次报道了单掺Eu 2+ 的Sr 2 MgSiO 5 白光LED荧光粉，其发射光谱由位于470 nm与570 nm处的两个谱带组成混合成白光，并且可以和400 nm近紫外InGaN芯片制成白光LED其性能优于目前商用的蓝光管芯泵浦白光LED。 7) 其他基质 如Na 3 LnSi 3 O 9 (Ln = Eu， Tb， Tm， Y) [ 11 ] 。这种荧光粉发射的白光分别由Eu/Tb/Tm的红/绿/蓝三色光复合而成，得到的荧光粉的色坐标为(0.324， 0.364)，白光性能较好。Ca(Eu 1−x Lax) 4 Si 3 O 13 [ 12 ] 是一种可被近紫外光有效的激发新型红色荧光粉，其红光性能优异，可做白光LED的候选材料。
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user: 3. 硅酸盐基质的制备方法 随着各国科学家们对硅酸盐基质荧光粉研究的不断深入，其制备方法多种多样，近年来发展了很多可以在实验室进行的研究其发光行为的新方法，例如水热法、燃烧法[ 13 ] 、共沉淀法、高分子网络凝胶法、表面扩散法，微波援助法等，但作为批量生产还需要很大程度的改进。一般来说，制备不同的材料要采用不同的方法，而同一种材料也可以采用不同的制备方法。硅酸盐发光材料与其他发光材料一样，可以采用多种方法，但一般采用溶胶–凝胶法[ 14 ] 或高温固相合成法[ 15 ] -[ 17 ] 。 1) 溶胶–凝胶法 溶胶–凝胶法的操作过程是在含高化学活性成分的化合物作为前驱物均匀的混合在溶液中，金属无机盐发生水解反应形成活性单体，活性单体进行缩合等化学反应，形成溶胶，将溶胶进行干燥处理后形成 图1. 碳还原法 凝胶，再经过热处理等过程后制备出分子乃至纳米结构的材料[ 18 ] 。溶胶–凝胶法因为是在混合溶液中进行，分布更均匀，在短时间内就可以达到纳米级甚至是分子级，因而活性高，可以达到很好的发光效果，其烧结温度低但制备过程繁琐，还无法达到商业级，不能用于工业生产[ 19 ] 。 2) 高温固相法 这里主要介绍高温固相法，这也是硅酸盐荧光粉制备中最常用的方法，高温固相法制备出的硅酸盐长余辉发光材料的余辉性能是其他方法无法比拟的。高温固相法制备的发光材料具有产品优异、发光亮度高、发光颜色纯正等优点，并且方法简单，成本不高，适合工业化推广。高温固相反应中要控制好反应气氛，因为反应气氛不同，产物也会有所不同。为了使反应更加充分，可在反应物中适当添加助熔剂，可选熔点较低、而又不影响产物发光性能的物质，如碱金属卤化物，硼酸都可以做助溶剂[ 20 ] 。 高温固相法的流程[ 21 ] -[ 23 ] ：① 根据反映的化学方程式对各种原料按比例进行准确的称量。② 将初始原料进行混合，并在研钵充分研磨，根据实验效果判断研磨时间最好在一个小时以上，以便将药品混合均匀，接触更充分。③ 煅烧，煅烧的方法有碳还原法或者气体还原法。碳还原法是将药品放置在小高铝坩埚中，然后放入装有碳粉的较大的加盖高铝坩埚中(如图1)，放入高温箱式炉中煅烧。气体还原法使用的是管式炉，并通入氢气和氮气的混合气体作为还原气体。条件允许的话，气氛还原法得到的产物更加纯净，反应更加完全，并且成功率高。煅烧的温度与时间根据实验经验，不同药品自行调控，温度通常在1000℃以上。④ 当炉内温度冷却至室温后，再将药品取出，放入研钵内再次进行研磨，最后得到发光粉产物。
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user: 4. 结语 白光LED是一种新型的绿色环保能源，是当今光照能源的热点，而以硅酸盐基质的发光材料有着良好的化学稳定性和热稳定性，长期以来人们对其研究和开发都给予极大的重视。本文总结阐述了硅酸盐荧光粉主要的几种体系分类，制备方法及高温固相法的具体制备流程，希望可以引导刚接触发光粉的初学者并提供帮助。
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user: 摘 要 为了改进现有的电阻抗成像算法，同时体现物理学的应用价值，本文利用对称性分析方法研究了单目标电阻抗成像问题。采用Comsol multiphysics 4.3a设计了薄圆盘实验系统，共有16个电极，以直径的端点为固定电流的输入和输出点，分析了7组关于输入输出电流方向对称点之间的电势差，讨论了单目标小圆圆心的位矢和半径与7组对称点电势差的关系。根据对称性分析可以很快确定小圆圆心位矢的区域在哪个π/8圆心角，这对静态电阻抗成像算法的初值选取具有重要意义；目标小圆圆心位矢、半径对7组对称点电势差的影响有较大差异，根据这些差异可以消除一部分关于小圆圆心位矢和半径的不确定性，对提高成像质量和成像速度有重要的参考价值；此外，对称性分析的方法对于只需要定性判断“有无成像目标”具有决定性的意义。 关键词 :对称性，电阻抗成像，Comsol Multiphysics
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user: 1. 引言 电磁学自产生起就不断给社会带来巨大的变革，影响到生活的方方面面，小到指南针，发电机、电动机，大到通信系统、航天技术等。麦克斯韦方程组描述电磁场的基本规律，是电磁学的精华，也是电磁学广泛应用的理论基础[ 1 ] 。从数学和物理的角度看，电磁场相关的应用研究中涉及正反两类问题。正问题指已知介质分布，求电场分布，该问题已形成完整的理论体系，有各种解析方法和数值方法可供选择。逆问题指已知场分布，求介质分布，在大多数情况下都是非适定的，求解非常困难且没有普适性的方法。电阻抗成像(Electrical Impedance Tomography，简称EIT)是电磁学的应用之一，它是通过给导电物体注入电流后测量表面的电势分布来确定导电物体内部的阻抗分布，本质是电磁学的逆问题，在地球物理，医学成像以及无损检测等领域有重要应用[ 2 ] -[ 4 ] 。 电阻抗成像方法包括动态成像[ 5 ] 、静态成像[ 6 ] [ 7 ] 以及准静态成像[ 8 ] [ 9 ] (多频成像)；动态成像是利用“两个不同时刻测量数据的差值”来重构电导率的差分图像，该成像方法能消除噪声误差，对系统精度要求较低，计算量小，但在两个时刻电导率不变时没法成像，应用范围较窄。静态成像直接对电导率绝对值成像，应用范围广，但计算量大，对噪声敏感，图像的对比度和分辨率差。准静态成像是在同一时刻向被测生物组织施加多种频率的激励，利用不同频率下的测量数据进行差分成像。 本文围绕静态成像问题开展研究。静态电阻抗成像的过程是先假设“阻抗分布”计算出边界电势分布(求解非线性方程组)，用计算值和测量得到的边界值比较，反复进行“假设-计算-比较”直到误差小到一个预设的范围为止，然后对最后假设的阻抗分布成像。在求解过程中，对初始阻抗分布的选取很重要，选的初始值合适，计算量会大幅减小，且能提高成像质量，初值不合适，不光计算量大，有时还可能算不出结果。如果能够先锁定目标区域的大致范围，则选好初值的概率将大幅提升。本文利用对称性分析确定单目标成像区域的大致范围，可为EIT初值选取提供良好的参考，为定性的无损检测提供依据。 此外，现有的静态成像对中心区域的成像效果很差，结合对称性分析则能很好地克服这个问题。 对称性分析是物理学的一种重要研究手段，已形成完整的理论体系——群论[ 10 ] 。对称性通常都对应着一些重要规律。本文用Comsol multiphysics 4.3a设计实验系统，并计算出均匀区域内分布单目标时边界电极的电势，通过分析对称点之间的电势差和目标位置、大小的关系，找到边界电势的对称性与目标区域定位信息的关联，最终能通过边界电势对称性的分析确定目标区域的位置、大小，或者减小确定目标区域的位置和大小的工作量。
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user: 2. 系统描述 2.1. 实验模型 本文采用的模拟实验系统包括一个电导率固定的大薄圆盘(大圆)，在大圆上挖一个小圆并补上不同电导率的介质，大圆边界上每隔π/8一个电极，分别标上1，2，...，16，1-9，2-10，3-11，4-12，5-13，6-14，7-15，8-16分别对应每隔π/8弧度直径的端点。大圆半径R = 10 cm，厚度0.1 mm，电导率σ = 1 s/m，输入电流为10 mA，目标小圆电导率σ 0 =0.001 s/m，半径为a，圆心的极坐标为(r， θ)。具体如图1所示。 2.2. 对称性 本文的对称性指关于x轴对称的电极点之间的电势差，对16电极系统共有7组，分别是V2-V16，V3-V15，V4-V14，V5-V13，V6-V12，V7-V11，V8-V10，它们的值为零时对称性最高，绝对值越大对称性越差。当目标圆心在x轴上时，这7组电势差的理论值为零，由于计算时的离散化会产生一定的误差，该误差精度可用θ=0时测到的电势差最大值来确定，本文算得该精度值为1.32‰。
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user: 3. 用对称性分析确定目标小圆圆心的区域 确定目标小圆圆心区域需要三步，第一步确定在哪个π/2区域，第二步确定在哪个π/4区域，第三步确定在哪个π/8区域，确定的过程见图2。红色箭头数字小的一个表示电流注入方向，下面叙述具体过程。 3.1. 判断目标圆心在哪个π/2区域 电流加在电极1→9之间，见图2(a)，由于假定目标圆心的电导率小于大圆的电导率，根据欧姆定律和圆的对称性可知，当目标圆心在I或IV区域时V5-V9的差值大于V1-V5的值，若在II或III区域时则情况相反，所以根据(V5-V9) − (V1-V5)的差值就能确定目标圆心在哪个半圆面。等势线分析可知V5-V13 > 0时，目标圆心在I或III区域；V5-V13 < 0时，目标圆心在II或IV区域。两者结合可确定目标圆心在哪个π/2区域，判断逻辑见表1。 假定测得小圆圆心在第I个π/2区域。 3.2. 判断目标圆心在哪个π/4区域 电流加在电极3→11之间，见图2(b)，根据(V7-V11) − (V3-V7)的值确定小圆圆心在哪个π/4区域，由于有3.1节的结论，故不需计算V7-V15的结果，判断逻辑见表2。 假定测得小圆圆心在(0， π/4)区域。 3.3. 判断目标圆心在哪个π/8区域 电流加在电极4→12之间，见图2(c)，根据(V8-V12) − (V4-V8)的值确定小圆圆心在哪个π/8区域，判断逻辑见表3。 图1. 单目标电阻抗成像示意图 图2. 确定目标圆心区域示意图，(a)~(c)分别用于确定目标圆心在那个π/2，π/4，π/8区域 Table 1 The logic table of determining target center is in which π/2 are (V5-V9) − (V1-V5) >0 小圆圆心在区域I或IV V5-V13 >0 I =0 x轴正向 <0 IV =0 小圆圆心在y轴上 V5-V13 >0 y轴正向 =0 原点 <0 y轴负向 <0 小圆圆心在区域II或III V5-V13 >0 III =0 x轴负向 <0 II 表1. 确定目标圆心在哪个π/2区域的逻辑表 Table 2 The logic table of determining target center is in which π/4 are (V7-V11) − (V3-V7) >0 小圆圆心在(0， π/4) =0 小圆圆心在π/4直径上 <0 小圆圆心在(π/4， π/2) 表2. 确定目标圆心在哪个π/4区域的逻辑表 Table 3 The logic table of determining target center is in which π/8 are (V8-V12) − (V4-V8) >0 小圆圆心在(0， π/8) =0 小圆圆心在π/8直径上 <0 小圆圆心在(π/8， π/4) 表3. 确定目标圆心在哪个π/8区域的逻辑表 假定测得小圆圆心在(0， π/8)。 经过本节的分析，可以确定目标小圆在哪个π/8区域，该结果可极大提升赋初值的准确性，而且获得这个结论仅运用了减法运算和逻辑判断，只要采集了数据，瞬时就能给出结果。
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user: 5. 结论 利用对称性分析，能够较快确定单目标区域中心的范围区间，对16电极可确定目标中心区域的范围为π/8(若是32电极，目标中心区域范围可缩小至π/16)。结合具体情况，还可在较大范围内消除部分不确定性。在a = 1，2，3，4；r = 1，2，3，4，5和θ = kπ/72 (k = 0，1，2，…，9) 条件下有：1) V2-16，V3-V15，V4-V14，V5-V13均大于零，它们对相同的参量变化趋势类似；2) V8-V10小于零，其值在a = 4和r = 5时随θ的变化以抛物线的方式减小，在其它a，r值时随θ的变化趋势变化类似，均以近线性的方式减小，(θ， r， a)越大，V8-V10越小；3) V6-V12，V7-V11比较特殊，对不同的a，r有较大差异，存在电势差值正负转变的临界点，是消除不确定性重点考虑的因素；4)对称点电势差V(θ， r， a)的单变量情形可用2次或3次多项式拟合。 本文的计算是在均匀背景、目标区域规则的条件下得到，r和a的取值不大，忽略边界效应的影响，该方法经过适当修改可处理非均匀背景的情况。对于定性判定“有或没有”有绝对的参考价值。另外对称性分析对于背景中心区域的目标成像有重要意义，因为目标接近背景中心时，对称点间的电势差会趋近于零，结合对称性分析能够很好地改进那些不能对中心区域成像的算法。 下一步的工作：1) 寻找V(θ， r， a)的拟合通式，由于单变量均可拟合，在理论上应该存在一个多变量拟合的结果，这样会极大促进定量描述目标圆心位矢和半径；2) 寻找对称点电势差正负转换的极值点；3) 改进算法以适合非均匀背景。
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user: 摘 要 本文以南疆区域15个代表气象站1961~2015年4月份(即棉播期)的月平均气温观测数据为基础，利用线性趋势分析、Morlet小波分析等方法，分析近55年来南疆区域棉播期平均气温变化趋势、平均气温时间序列的小波周期和方差变化特征。结果表明：近55年，南疆区域棉播期平均气温呈现明显的上升趋势，升温速率为0.32℃/10a，但年际间波动明显；棉播期平均气温主要存在4个明显的周期变化，分别是6~8a、12~14a、16~20a、24~27a，其中6~8a的振荡周期最为显著；小波方差有3个峰值：7a周期的振动最强，其次是4a，再次为18a，7a为近55年时间段的主要周期。 关键词 :南疆，棉播期，气温，小波分析
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user: 1. 引言 新疆棉区棉花生长季太阳辐射丰富，日照时数多，热量丰富，降水少，空气干燥，且用河水灌溉，在国内具有适宜棉花生长的比较独特的气候条件。因此，从1980年代以来新疆棉花生产发展很快，尤其是1990年代发展速度更是迅速，2000年植棉面积已达1012.3千hm 2 ，成为全国最大的优质商品棉基地，连续20年实现棉花种植面积、单产、总产和调出全国第一，棉花也发展成新疆最重要的优势和支柱产业。南疆棉区是新疆棉花的主产区，其棉花产量约占新疆棉区产量的80%，是我国最适宜的植棉地区，也是长绒棉的生产基地。在全球气候变化问题日益引起人们特别关注之时，为减缓或减轻气候变化对农业生产的不利影响，开展气候变化对农业生产的影响研究，探讨各种影响机理和客观评估方法，就变得非常必要。研究表明：在新疆棉花生产的光、热、水条件中，以热量的变化对棉花生产影响最大。新疆的气候变化尤其是棉花生长季热量状况的改变，势必对棉花生产产生较大的影响[ 1 ] 。 棉花是喜温作物，不同生育阶段对温度的要求有差别。苗期较高的温度有利于棉苗早发，形成壮苗。棉花种子发芽快慢主要取决于温度，二者之间呈正相关。长绒棉9℃~10℃、陆地棉11℃~12℃开始萌芽。一般认为5 cm低温稳定通过12℃可开始播种。春季温度北疆多变，5 cm低温稳定通过14℃开始播种为宜，南疆比北疆稳定，以12℃作棉花始播的气候指标更为合适。按此标准，对应时间南疆为3月底4月初，北疆为4月15~20日。具体播种时间还要因地、因时而异，地膜覆盖植棉能提高地温2℃~4℃，再加上南北疆棉区春温上升与年度间尚有差异，最好在当地平均终霜冻前始播，霜后出苗。播种到出苗控制在8~15天，这样才能实现4月苗、5月蕾、6月花、7月桃、8月絮，达到棉花生产的高产、优质、高效 [ 2 ] 。 由于气象条件是影响棉花播种的关键因素，而播种期的气温状况将直接影响棉苗的出苗率，每年棉花播种期间的气候趋势如何成为自治区政府、农业生产部门和广大棉农普遍关注的问题，也是新疆气象部门气候趋势预测业务和科研工作中的重要内容。因此，研究和确定棉花播种期间的气温变化规律是进行棉花播种期短期气候趋势预测的基础工作。自上世纪90年代开始，新疆气象局每年在3月中旬和3月下旬分别召开南北疆棉花播种期气候趋势预测分析会，研讨分析南北疆区域棉播期间的天气气候状况、未来趋势以及可能出现的气象灾害，其中，南疆棉播期气候趋势预测主要关注4月份南疆区域的气温。本文对南疆区域代表站近55年来棉播期间气温资料进行分析，寻找其变化特征，为南疆棉播期短期气候趋势预测提供依据和参考。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料选取 选择新疆气象部门短期气候趋势预测和气候影响评价业务中统一规定的南疆区域15个代表气象站1961~2015年4月平均气温资料，气候平均值的时段为1981~2010年，资料来源是新疆气象信息中心地面数据库。各气象站基本信息见表1。 2.2. 分析方法 2.2.1. 线性倾向率分析 利用气温变化的时间序列，以时间为自变量，平均气温为因变量，建立一元回归方程，具体方法参考王平等在盘龙河流域近45年气温和降水变化特征分析中的相关内容 [ 3 ] 。 2.2.2. 小波分析 本文中所运用的小波变换的母函数形式为 [ 4 ] 。 (1) 其子小波为 (2) 其中，a为尺度参数，b为平移参数。伸缩尺度a与Fourier分析中周期T的关系为 [ 4 ] 。 (3) 本文中小波方差计算原理： 将小波系数的平方值在b域中积分，就可得到小波方差 [ 5 ] ，即 (4) Table 1 Basic information of representative meteorological stations in southern Xinjian 站名 哈密 吐鲁番 焉耆 库尔勒 库车 阿克苏 巴楚 喀什 经度 93˚31' 89˚12' 86˚34' 86˚08' 82˚58' 80˚14' 78˚34' 75˚59' 纬度 42˚49' 42˚56' 42˚05' 41˚45' 41˚43' 41˚10' 39˚48' 39˚28' 海拔高度(m) 737.2 34.5 1055.3 931.5 1081.9 1103.8 1116.5 1289.4 4月平均气温(℃) 13.9 19.7 12.7 15.7 15.0 15.0 16.6 15.7 站名 莎车 塔什库尔干 和田 民丰 若羌 且末 铁干里克 经度 77˚16' 75˚14' 79˚56' 82˚43' 88˚10' 85˚33' 87˚42' 纬度 38˚26' 37˚46' 37˚08' 37˚04' 39˚02' 38˚09' 40˚38' 海拔高度（m） 1231.2 3090.1 1375.0 1409.5 887.7 1247.2 846.0 4月平均气温(℃) 15.9 6.1 16.8 15.9 15.8 14.7 15.3 表1. 南疆区域代表气象站基本信息 小波方差随尺度年份的变化过程，成为小波方差图。它反映了波动的能量随时间尺度的分布。因此，可用小波方差变化图来确定时间序列中各种尺度扰动的相对强度，确定时间序列中存在的主要时间尺度，即主周期 [ 6 ] 。
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user: 3. 结果和分析 3.1. 气温变化阶段性特征分析 1961~2015年，南疆区域4月份平均气温呈现明显的上升趋势，根据一元回归方程计算出的变化倾向率，即升温速率为0.32℃/10a，升温趋势显著，通过了0.05的显著性信度检验，但年际间波动明显。1963、1968、1995、1996年4月是近55年来最冷的4月，平均气温为13.2℃，比气候平均值(15.0℃)低了1.8℃，比55年平均值(14.9℃)低了1.7℃；2007年4月是近55年来最热的4月，平均气温为17.4℃，比气候平均值高了2.4℃，比近55年平均值高了2.5℃ (见图1)。 3.2. 气温变化特征的小波分析 3.2.1. 小波周期分析 小波分析是一种时域与时频相结合的分析模式，能够分辨不同时间序列下主体的周期变化尺度，因此在地理学研究中得到较多应用。小波分析的核心是分辨率分析，它不仅可以给出气候序列变化的尺度，还可以显示出各频率随时间的变化以及不同频率之间的关系，并且具有分析函数奇异性的能力，可以用来分析气候变化中的突变。近年来在各地气象资料的分析中得到广泛应用 [ 6 ] - [ 9 ] 。 实部等值线图中的小波系数，用于反映气温在该时间尺度下的变化特征(实现表示正数，虚线表示负数)：正的小波系数对应于偏暖期，负的小波系数对应于偏冷期。气温突变是普遍存在气候系统中的一个重要现象，小波变换的实部主要用于表示不同周期变化的尺度在时间(年份)上分布的差异，小波分析也可以检测到在不同震荡周期中气温突变的特点。小波系数为零的实线为突变线，对应气温变化的突变，闭合中心对应着冷暖中心出现的年份。 图2为南疆区域1961~2015年4月平均气温小波系数的实部等值线图，由图可见，南疆区域4月平均气温主要存在着6~8a、12~14a、16~20a、24~27a的4个周期变化，各周期变化对应出现了不同次数的突变线，冷暖交替的周期与频率不一。下面对不同小波系数对应的气温变化情况进行详细分析： 1) 时间尺度约6~8a的周期振荡贯穿整个研究阶段，并且表现稳定。在80年代前期到90年代中期阶段，周期尺度偏小，为6a左右，振荡强度增强；在研究阶段的其他时期，周期尺度偏大，为7~8a。 2) 时间尺度约12~14a的年代际振荡周期在60年代初到70年代中、2000年以后两个时期振荡强度较弱，从70年代中期开始到90年代末，振荡强度增强，具有明显清晰的振荡中心，分别出现在1979、1986、1993、1998；在这个时间尺度上，近55年南疆4月的气温大致经历了8次冷暖交替变化现象，表现为4个冷期和5个暖期，即1965~1969年、1976~1982年、1989~1995年、2002~2006年的偏冷期，1961~1965年、1970~1975年、1983~1988年、1996~2001年、2007~2013年的偏暖期。 3) 时间尺度约16~20a的年代际振荡周期贯穿整个研究阶段，稳定少变。在这个时间尺度上，突变线出现了5次，即南疆4月气温在近55年中大致出现了5次冷暖交替变化现象，闭合中心分别出现在1967年、1975年、1984年、1993年、2002年、2011年，各冷暖时期分别在1972年、1981年、1989年、1998年、2007年出现气温突变。因此可以看出，1961~1971、1981~1988年、1999~2006年为偏冷期，1972~1980年、1989~1998年、2007~2015年为偏暖期。 4)时间尺度约24~27a对应的气温振荡变化在讨论的整个时段稳定少变，在这个时间尺度上，南疆4月气温在近55年中大致经历了3次冷暖时期的交替现象，气候上表现出2次冷期和2次暖期，即1961~1972年、1986~1999年为偏冷期，分别在1973和1986年由冷期向暖期转变，1973~1985年、2000~2014年为偏暖期，分别在1986和2015年由暖期向冷期转变。 3.2.2. 小波方差分析 小波方差可以更准确地分析不同时段的时间序列的层次性，定量地分析时间序列的主要周期，给出序列中所包含的不同尺度振荡相对贡献的完整描述。小波方差图反映了波动的能量随尺度的分布，可以用来确定一个时间序列中各种尺度扰动的相对强度，对应峰值处的尺度称为该序列的主要时间尺度(主要周期) [ 6 ] 。图3给出了南疆区域1961~2015年4月平均气温的小波方差图。 由图3可以看出，近55年小波方差有3个峰值：7a周期的振动最强，其次是4a的周期，再次为18a的尺度周期。7a为近55年时间段的主要周期。 图1. 南疆1961~2015年4月平均气温年际变化及线性趋势 图2. 南疆1961~2015年4月平均气温小波系数的实部等值线 图3. 南疆1961~2015年4月平均气温小波方差图
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user: 4. 结论 1) 1961~2015年，南疆区域4月份平均气温呈现明显的上升趋势，升温速率为0.32℃/10a，升温趋势显著，通过了0.05的显著性信度检验，但年际间波动明显。 2) 1961~2015年，南疆区域4月份平均气温主要存在4个明显的周期变化，分别是6~8a、12~14a、16~20a、24~27a。 3) 1961~2015年，南疆区域4月份平均气温变化的小波方差有3个峰值：7a周期的振动最强，其次是4a，再次为18a，其中7a为近55年时间段的主要周期。
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user: 摘 要 本文从观测角度分析了影响乌鲁木齐机场飞行的主要天气，希望今后能对此类天气的观测和气象保障提供一定的帮助。 关键词 :雷暴，雾，东南大风
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user: 1. 引言 乌鲁木齐国际机场位于天山山脉北簏，地处亚欧大陆腹地，远离海洋，标高647.7米，距市中心17公里，属于温带大陆性干旱气候。其气候特征是：寒暑变化剧烈，干燥少雨，昼夜温差大。春秋两季短暂，天气多变，大风较多，春季升温快但不稳定，秋季降温迅速。夏季干旱少雨，热而不闷，天空多晴朗，傍晚至子夜前多阵性天气。冬季寒冷而漫长，低云、低能见度日数多。乌鲁木齐机场由于地形和天气系统的共同作用，影响飞行的天气主要有雷暴、雾和东南大风。我国的气象学者对雷暴、雾、大风天气都分别做过深入的分析研究，并得到了很多有益的结论[ 1 ] -[ 7 ] ，本文主要针对影响飞行的几种天气要素进行了分析，希望对今后机场的观测服务能有所启发帮助。
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user: 2. 雷暴 雷暴是公认的对飞行安全影响最恶劣的危险天气，闪电和强烈的雷暴电场能严重的干扰或损坏飞机上无线电设备和其他飞行仪器，当机场上空有雷暴产生时，伴随而来的强降水、恶劣的能见度、急剧的风向变化和阵风，都会影响飞行安全。所以观测好雷暴天气在日常观测工作中显得尤为重要。 雷暴活动的季节性很强，一般夏季(特别是7，8月)出现比较频繁。由于我国地域广阔，地形复杂，天气气候条件差异大，所以部分地区雷暴则是出现在春秋季出现机会较多。新疆乌鲁木齐机场雷暴天气一般多出现在5~6月份，而且日变化明显，大致出现在下午和午夜前后。近十年，随着全球气候的变暖，乌鲁木齐机场雷暴日数呈波动上行的趋势，2000年后雷暴日数明显增多，从1981年到2014年，乌鲁木齐机场平均雷暴日数为6天，2013年和2014年雷暴日数分别为10天和9天，明显高于平均日数。一般出现雷暴天气，常常会伴随多种特选天气，有时观测员要连续发布多份特选报，如果不做好准备就会显得手忙脚乱，所以每次接班前，向值班预报员咨询当日的天气情况，了解大的天气系统和未来的天气形势，再结合最新的卫星云图和雷达回波资料，就能初步得知当日有无雷暴以及雷暴产生的大概时间，做到心中有数，临阵不乱。 雷暴多发生在炎热季节的午后到傍晚，因为这段时间的空气对流很旺盛，只要相对湿度满足雷暴发生的条件，且云的演变一般为cu (淡积云)－Tcu (浓积云)－Cb (积雨云)，就会产生雷暴。此时，只要仔细观察云的发展和演变，就能大概预测出有无产生雷暴的可能。“天底悬球，雷雨倾盆”“悬球云，雷不停”等就是浓积云发展为鬃积雨云后产生雷暴的真实写照。另外，有些特殊云的出现，也能预示雷暴的产生。如“早上城堡(棉絮)云，雷雨必降临”。意即如果早上有堡状或絮状高积云出现，则说明当日的大气层结不稳定且空气潮湿，午后多有雷雨。“天上钩钩云，地上雨淋淋”、“钩钩往上窜，三天天定变”，即如果观测到了钩卷云，一般预示着天气将要变化，甚至产生雷暴。因为这种云系属于系统云系，出现了就意味着不久将有天气系统入侵本场，可能产生锋面雷暴。 雷暴天气出现后我们该如何做呢?首先，要有过硬的心理素质，做到忙而不乱，其次，要分清主次，遇到这种危险天气，先通知管制部门和预报，让他们采取相应的应急措施，再进行观测发报。为了争取时间，此时应先将报文发出，再进行记录(应注意报文与记录的一致）为防止出错也可将各要素的演变记在草稿纸上，事后补记到观测薄上。要结合雷达回波连续观测雷暴的移动轨迹，还要注意发报前的检查工作。这种天气要真正做到不慌不忙不太可能，而在慌乱中出错的几率较大。因此就要注意对报文的核对和检查，尤其是气压更要认真检查。要做好事后的资料记载和总结工作。任何时候历史资料都是一切工作的凭证，也是检验工作好坏的第一手材料。同时，做好总结工作，这种天气是业务学习的活教材，只有认真细致地进行总结并从中吸取经验训练，下次遇到了就会从容不迫，正确面对。 雷暴天气并不可怕，只要我们牢固树立“安全第一，预防为主”的思想，切实做到思想、精力、工作三到位，并能熟练掌握观测雷暴天气的各种方法、技巧及相关的理论知识，就一定能将雷暴天气观测好。
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user: 3. 雾 乌鲁木齐机场冬季寒冷漫长，在特定的地理和天气形势下，机场上空易形成较强的逆温，经常出现范围较大、持续时间较长的阴雾弥漫或低云天气，称之为阴雾天气。机场大雾的主要以辐射雾和平流雾为主，由于它维持时间长，并且稳定，能见度差，严重影响了飞机的正常起降。机场年平均大雾天数32天，主要出现在11月至次年3月，尤以12月~2月出现最多。从有观测记录的1977年到2014年的统计资料显示，乌鲁木齐机场大雾累计出现时间呈明显的上升趋势，随着乌鲁木齐机场周边的经济发展，空气污染的加剧，温度的上升，空气中的凝结核增多，使得雾更易发生。据统计大雾天气照成航班不正常是占天气原因导致乌鲁木齐国际机场航班不正常率的64.6%，是影响机场运输活动的首要原因。 2015年1月14日14日02:30~15日12:00乌鲁木齐机场出现冻雾，长达32小时维持在1400米以下；21个小时维持在200米以下；造成大量航班延误和取消。 下图是2015年1月13日13:30至15日15:30的能见度演变情况(图1)： 13日13:30分，机场风向由偏东风转为西北风时能见度迅速变差，当风向转为东北风向后能见度迅速转好。从风速变化分析，大雾期间风速一直维持在2米每秒以下。 由此可见，乌鲁木齐机场具备以下条件时比较有利于大雾天气的形成。首先大气层结相对稳定并具有合适的风场，风速小或为静风，当风速加大时，由于扰动作用有利于雾消；空气中含有充沛的水汽和凝结核；合适的温度场，一般大雾多出现在0℃~−15℃之间，尤其是在−5℃~−10℃最易出雾，同时，大雾的出现与降雪量有一定的关系，12~1月降雪量最大，雾日也最多；一般秋冬季节白天降水后，夜晚地面辐射冷却，这时出现大雾的可能性极大，而且形成迅速，能见度短时间内从10 KM以上猛降到几百米，值班观测员稍不注意就会延误特殊报的发布，影响飞行安全。机场大雾多在夜晚或凌晨出现日出后消散，观测员应根据天气条件和预报员的预报做好大雾出现的准备，严密监视能见度的变化，以便大雾来袭时能够从容应对，及时准确的发布特殊及日常天气报告，消散过程中既要准确判断能见度的大小，同时还要考虑到能见度的反复，避免刚发布能见度转好的报告，突然能见度转坏，又要发布能见度转坏的报告。特别要注意密切监视碎雾﹑部分雾的分布，因为这两种雾不对有效能见度产生影响，值班观测员容易麻痹大意，以为能见度很好造成各种失误，乌鲁木齐机场这两种雾的出现一般都是在大雾消散过程中或消散后的残留形成的，有碎雾出现时RVR往往极不稳定，给塔台管制的指挥带来很大的影响，所以一旦单方向的RVR出现异常要及时进行观测，查明原因并告知塔台管制员。
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user: 4. 东南大风 乌鲁木齐机场位于东西天山中部峡谷的西北开口处，该峡谷呈东南西北向，由南向北逐渐收缩，海拔高度向北依次降低。这种特殊的地理环境与一定的天气形势相结合常造成乌鲁木齐机场在春秋季产生局地山谷地形风，即东南大风。东南大风的发生具有明显的季节性，集中出现在春、秋两季，以4月、10月为多(图2)。乌鲁木齐机场跑道方向为07/25方向，而东南大风方向为120˚~180˚，基本是正侧风，风速较大时，极易超标，令飞机无法正常起降、低空风切变、中低层中度以上颠簸，严重影响飞行安全，因此东南大风是乌鲁木齐机场春秋季节最危险的天气之一。 2009年11月5日，乌鲁木齐国际机场出现了一次持续12小时的东南大风(图3)。从2009年11月5日02时30分开始出现了平均风速12 m/s、平均风向150度的东南风，其后平均风速在7 m/S~11 m/s之间变化，阵风最大达到了16 m/s，风向在120度和150度之间，到5日08时30分，平均风速达到了15 m/s，阵风达到了20 m/s，平均风向170度，达到了东南大风的定义标准，其后风速一直比较大，平均风速12 m/s~16 m/s，阵风最大达到20 m/s，平均风向150度~170度。至15时30分，开始由偏东风转为偏北风，风速迅速减小，东南大风结束。 东南大风起始和维持阶段，气压和湿度处于连续下降的过程，气温则处于上升过程；东南大风结束前，气压和湿度开始上升，温度下降，东南风随之减弱。乌鲁木齐机场出现东南大风时由于特殊地形的影响，同一时刻跑道两端风向、风速经常有明显差异，这种差异是造成风切变的主要原因，根据这一情况机场观测规定发布东南大风的地面标准，当07跑道方向风向在90˚~180˚之间，风速达到6 m/s时就采用07方向的风要素发报，并及时通知预报、塔台管制，当风速连续2小时在5 m/s (含)以下时或风向在90˚~180˚以外时，东南大风结束恢复使用25跑道方向风向风速，这就要求值班观测员在东南大风易发季节要严密监视跑道两端风向风速的变化，还应根据起始和维持及消失阶段的特点观察气压和湿度的变化提前做出预判。 图1. 2015年1月13日13:30至1月15日15:30的能见度演变情况 图2. 乌鲁木齐国际机场地面东南大风月际分布图 图3. 2009年11月5日2点30分风速、温度、露点、气压的变化曲线图
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user: 5. 小结 了解和掌握乌鲁木齐机场特殊天气的天气特征，对各种天气有前瞻性是做好观测保障工作的关键，但在实际观测还要做到一个“勤”字，眼勤、嘴勤、腿勤，做好与预报的沟通、时刻关注天气变化，做到心中有数才能够为各个保障部门提供准确、及时的天气报告。
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user: 摘 要 本文利用常规高空地面气象观测资料、自动站逐时降水资料及NCEP/NCAR 1˚ × 1˚逐6 h再分析资料，对2015年6月9~10日发生在昌吉州的暴雨天气成因进行了天气学诊断分析。结果表明：此次暴雨天气是在100 hPa南亚高压呈双体型、500 hPa低纬的短波影响下形成的；沿天山两侧的强东西风切变形成了系统性的上升运动，辐合上升运动促使暴雨强度增大；暴雨大值区与低层辐合、高层辐散的正涡度中心相对应；来自低槽自身携带的水汽，通过中低层的偏西气流输送到暴雨区。 关键词 :昌吉州，暴雨，成因分析
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user: 1. 引言 新疆地处我国西北部，是典型的大陆性干旱、半干旱气候，地形复杂，降水成因也十分复杂，特别是暴雨过程出现次数并不多，但是暴雨造成的泥石流和洪水却是新疆的主要灾害之一，如1996年、1998年、1999年夏季发生在新疆的暴雨，均给新疆的国民经济和人民的生命财产造成了巨大的损失[ 1 ] 。近年来，随着新疆气候由暖干向暖湿的转变 [ 2 ] ，暴雨出现的频次增加，暴雨引发的洪涝、泥石流和山体滑坡等自然灾害也比以往更加严重。对于新疆的预报员来说，暴雨的预报一直是个难题，加强对新疆暴雨天气的研究十分有必要。 由于国家降水量级标准不适合干旱半干旱气候的新疆地区，所以新疆暴雨标准按《新疆降水量级标准(修订版)》，即：日降水量 ≥ 12.1 mm为大雨，≥24.1 mm为暴雨。新疆的生态环境脆弱，暴雨发生时对新疆的影响较大，许多气象工作者对新疆的暴雨进行了大量的研究 [ 3 ] - [ 6 ] 。构建了暴雨天气过程的概念模型：100 hPa南亚高压的双体型、500 hPa控制新疆的副热带大槽以及三支气流的配置：200 hPa西南急流、500 hPa偏南急流、700 hPa低空偏东急流 [ 7 ] 。但是，2015年6月9~10日的暴雨天气过程，500 hPa没有副热带大槽的出现，同时也没有三支气流的配合，是什么原因造成了此次暴雨过程呢?本文通过计算一些物理参数的演变特征，认识暴雨形成的物理过程，以期提高昌吉州暴雨的预报准确率，减少灾害损失。
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user: 2. 暴雨实况及天气形势特征 2.1. 暴雨实况 6月9日~10日，昌吉州出现一次历时短、强度大、局地性强的降水过程。全州范围内，有32站日降水量 ≥ 24.1 mm，7站日降水量 ≥ 48.1 mm，木垒县双湾村日降水量达107.2 mm，其中木垒县日降水量达62.0 mm，突破历史同期极值。 从每小时降水量演变(图1)可以看到中尺度对流系统的活动情况，木垒县双湾村9日22时1小时降水量为16.5 mm，之后强度减弱，10日02时，降水量猛增至23.7毫米，之后再度减弱，09时后降水趋于结束。在小时降水量较大时次，对应的雷达资料中有异常活跃的中小尺度对流云团存在。由此看来，在有利的大尺度环流背景下，中小尺度系统导致了暴雨的发生。 图1. 阜康马牙山景区等4站9日20时至10日09时逐小时降水量(单位：mm) 2.2. 天气形势特征 100 hPa (图2(a))南亚高压在东移加强过程中，在伊朗高原和青藏高原东侧分别形成闭合的高压中心，咸海与巴尔喀什湖之间为低槽，但低槽的经向度并不大，约南北跨越10个纬度。南亚高压的双体型为强降水形成提供了大尺度的环流背景 [ 1 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 天气过程前期，500 hPa (图略)欧亚范围内中高纬度为两槽一脊型，乌拉尔山西侧和贝加尔湖东南侧为低槽区，新疆上空为高压脊区。随着上游低槽逐渐东移发展，新疆上空的高空脊不断北伸，乌拉尔山西侧的低槽在东移北抬的过程中，底部不断分裂短波于9日夜间快速东移影响昌吉州(图2(b))。 此次强降水过程中新疆上空的高压脊稳定少动，促使上游低槽强度不断加强并主体北抬，底部分裂的短波槽等高线较为稀疏，仅580 dagpm较为明显，为预报带来一定的困难。
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user: 3. MCS卫星云图的演变特征 高分辨率的云图能较好的监测到强降水过程中MCS的演变。此次昌吉州强降水天气过程中主要受到4个对流云团的影响(图3(a))。9日14:00之前，昌吉州上空基本为少云区，14:00之后，开始有弱的对流云团产生。18:45，对流云团明显加强，可清晰的看到4个中尺度云团。4个中尺度云团在缓慢东移的过程中，云团A减弱，B、C云团的云区相互衔接，云团B中心加强，位置稳定在阜康山区且云区面积有所扩大，云顶亮温TBB < 224 K (图3(b))；此时，阜康山区的马牙山及天池出现强降水。 21:45，云团A、C、E减弱消亡，云团B后部产生新的云顶亮温 < 224 K的云团，昌吉州东部上空生成F云团(图3(c))。22:15，F云团稳定在木垒双湾村上空，并且云顶亮温下降至223 K，云区面积也有所扩大(图3(d))，造成双湾村小时降水量达到16.5 mm。10日02、03时，双湾村小时降水量分别为23.7 mm、22.8 mm，此时稳定维持在双湾村上空的F云团的云顶亮温上升为235 K。之后，F云团减弱消失，至此本次强对流过程基本结束。 图2. 2015年6月9日20时100 hPa (a)和500 hPa (b)高度场(单位：dagpm) 图3. 2015年6月9~10日FY-2E TBB (单位：K)和红外云图