基于GIS技术的昆明地区地貌形态特征分析（2007年）

为增进对南半球夏季气旋及其爆发性气旋的理解，利用美国国家环境预报中心NCEP提供的1°×1°FNL格点资料，对2004至2007年三个夏季（12月、1月、2月）南大洋地区外的气旋位置及路径进行了详细统计分析。发现1月份是夏季气旋和爆发性气旋发展的高峰期，55°S至70°S为气旋分布的主要区域，特别是南美洲东部和南极半岛附近。爆发性气旋更倾向于在澳大利亚大陆西南50°S至60°S生成。研究还指出随着季节变化，气旋的位置呈现向更高纬度的趋势。大多数气旋路径为东-东南方向，而爆发性气旋则通常表现为东北移动。南大洋夏季气旋平均生命周期约2至6天，水平尺度平均约1000公里，而爆发性气旋的持续时间通常更

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。

岩溶陷落柱形态与结构特征对华北煤田的物探解译、采掘工作和水文地质预测具有重要影响。通过野外观测、井下编录、叠置对比和统计分析，详细描述了太原西山岩溶陷落柱的高度、跨度、柱壁角以及柱体组成。柱体直径通常在30～50米，高度介于150～350米，柱壁角为82°～85°，柱顶覆盖有直径约10米的“锅底”状构造的柱状岩块堆积体。总结了柱体顶部的空洞、水富集以及次生矿物晶体的生长情况，以及柱体下部岩块分选、密实镶嵌等组构特征。岩溶柱体边缘煤层向柱体倾斜，煤质变差，裂隙发育。不同区域的构造地貌演化过程和地壳岩溶水系统的演化导致华北煤田岩溶陷落柱的多样性。

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1970年至2009年南澳县气象站的风向和风速记录进行统计分析，结果显示近40年来南澳县的年平均风速为3.7米/秒，秋季最高，冬季次之，夏季最低；年平均最大风速为13.8米/秒，春季最高，冬季次之，夏季最低；年平均大风日数为68天，冬季最多，夏季最少。此外，近40年来的年平均风速、平均最大风速和年大风日数呈现逐渐减少的趋势。大风日数的年内变化呈现一峰一谷的模式，以ENE风向最为频繁，其次是NNE和NE风向，偏西风最少。

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。

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。

数据仓库区别于传统数据库，具备以下显著特征： 1. 面向主题:数据仓库聚焦于特定的主题领域，例如客户、产品、交易或财务等，而非具体的业务流程。 2. 数据集成:数据仓库整合来自多个异构数据源的信息，经过提取、清洗、转换和加载(ETL)过程，消除数据冗余和不一致性，形成高质量的数据集合。 3. 非易失性:数据仓库的数据通常以批量方式加载，并以历史快照的形式保存，不会像操作型系统那样频繁更新。 4. 时效性:数据仓库涵盖较长的时间跨度，通常为5到10年，用于支持长期趋势分析和决策。 5. 时间维度:时间是数据仓库的关键维度，数据以时间序列的形式存储，便于进行时间点或时间段的查询分析，揭示数据随时间