抚顺地区沙尘天气特征与环流形势分析2002

吉林省的雨凇天气分型代码资源还挺值得一看的，尤其是你要做气象类可视化或地理气候相关研究的时候。用的是 1980-2007 年 11 个观测站的数据，统计方法不算复杂，但结果蛮有意思的，比如丘陵和长白山迎风坡一带是雨凇高发区。 四种天气分型的总结也挺清晰的：低压后部型、高压前部型、低压南部型和低压型。每种类型都配有对应的大气层结结构，对于做天气系统模拟的你来说，还蛮有参考价值的。尤其是提到吉林这边和南方雨凇不一样，没有融化层这一点，挺有意思吧？ 嗯，还有一个亮点是结合了地面形势，不是单看温度或湿度。你要是做的是风场、湿度、地形这块联动模拟的，就能用上这些分型结构来设定条件。想要试试用Python

昨天买了一本关于支持向量机的书，看到里面在特征提取降维里有提到流形学习，对我来说并不陌生。本科时我们院微分几何的大牛唐梓洲老师给我们讲过流形和黎曼几何，但流形学习是新奇的。了解后发现，LLE（局部线性嵌入）是流形学习的一种方法。现在非线性降维中流形学习领域异常活跃，查阅了一些资料。明尼苏达大学的数学科学院开发了一个流形学习展示的GUI，有兴趣可以参考。此外，找到了一份关于流形学习的PPT资料。详细介绍请参见：流形学习介绍，以及明尼苏达大学数学科学院的展示页面：流形学习GUI

本实习计算1991-2020年1月的500hPa平均位势高度场，绘制环流平均图，并分析2008年1月的500hPa位势高度距平和纬向偏差，绘制相应的环流距平图和纬偏图。

利用黄山气象站1956~1995年的40年地面气象观测数据，分析了黄山云海的时空分布特征，以及云海与测站温度、湿度、降水和风的关系。研究结果显示，黄山年平均云海出现次数为223.85次，年际差异显著，最多的年份达到370次，最少的年份仅有105次，且存在准12年周期的低频变化。每个旬内出现大于等于8成云海的日数与测站逐旬平均气温序列的相关系数为-0.89（-0.83），与逐旬平均相对湿度序列的相关系数为-0.69（-0.61）。此外，黄山云海的形成通常伴随前一天或当天的降水事件。研究还统计分析了各月大于等于8成云海与风的关系。

大气边界层高度对大气颗粒物污染有重要影响。为了研究京津冀地区的大气边界层高度变化特征，利用多个站点的激光雷达数据进行了统计研究，并将观测值与模拟结果进行了对比。观测数据显示，京津冀地区的大气边界层呈现明显的日变化和季节变化特征：白天边界层高度高于夜晚，并且最高值出现在14:00左右；夏、冬季边界层高度高于春、秋季；冬季边界层高度有下降趋势。此外，2014年11月的统计分析表明，京津冀地区的大气边界层高度在300~900米之间，东南方向较高。

利用1953至2007年NCEP/NCAR再分析的逐日海平面气压场资料，系统分析了东亚地区南方和北方气旋的时间和地域分布特征。研究结果显示，南北气旋的活动频数表现出明显的年际和年代际变化。在全球气候年代际跃变的背景下，20世纪80年代初，北方气旋的活动频数发生了显著变化。月际分布表明，北方气旋在5月份频数最高，而南方气旋则在8月份达到峰值。春季，北方气旋活动频繁，呈现出蒙古国中部和中国东北地区北部两个明显的高频中心；夏季，南方气旋则主要集中在中国东部沿海和日本南部海面。研究还发现，南北气旋的季节变化与大气环流格局密切相关。

为了确定鄂尔多斯盆地铜川地区延长组油页岩的勘探前景, 开展了野外露头观察、取样, 工业指标测试分析。油页岩工业指标统计分析表明, 烈桥、何家坊、霸王庄、淌泥河等地区的油页岩综合品质较好, 可作为勘探开发的重点。

地貌是地理信息的重要组成部分，决定了自然地理单元的形成以及地面物质与能量的再分配。本研究利用GIS图像处理技术，对昆明地区1∶25万数字高程模型数据进行处理，提取了坡度、坡向、地形起伏度等地貌特征要素，并进行了定量化分析。研究结果为昆明地区的农业规划、水土流失、土壤侵蚀、地质灾害等提供了重要的空间信息基础平台。

闽北地区前汛期锋面云系的雷达回波特征分析涉及天气系统、云的物理特性及雷达技术在天气监测中的应用。锋面云系是由不同性质的气流在一定区域相遇形成，对降水的形成至关重要，特别是锋前部位多为对流云，锋区则以高层混合云为主。通过雷达数据统计，锋前部分对流云回波显著。地形复杂性如武夷山对锋面云系组织化及降水带形成有直接影响，中尺度系统如冷锋或暖区对流带对云系发展及降水关联至关重要。综合分析地面降水、探空及天气形势数据可深入理解锋面云系结构及降水特征，提高天气预报准确性。