Responses of soil respiration in non-growing seasons to environmental factors in a maize agroecosystem,Northeast China

Based on continuous three-year measurements (from 2004 to 2007) of eddy covariance and related environmental factors, envi-ronmental controls on variation in soil respiration (R_s) during non-growing season were explored in a maize agroecosystem in Northeast China. Our results indicated that during non-growing seasons, daily Rs was 1.08–4.08 g CO2 m^–2 d^–1, and the lowest occurred in late November. The average R_s of non-growing season was 456.06 ± 20.01 g CO2 m^–2, accounting for 11% of the gross primary production (GPP) of the growing season. Additionally, at monthly scale, the lowest value of R_s appeared in January or February. From the beginning to the end of non-growing season, daily R_s tended to decrease first, and then increase to the highest. There was a significant quadratic curve relationship between Rs and soil temperature at 10 cm depth when soil temperature was more than 0°C (P<0.001), with the explaining ratio of 38%–70%. When soil water content was more than 0.1 m³ m^–3, soil moisture at 10 cm depth was significantly parabolically correlated with R_s (P<0.001), explaining the rate of 18%–60%. Based on all the data of soil temperature of more than 0°C, a better model for R_s was established by coupling soil temperature and moisture, which could explain the rate of up to 53%–79%. Meanwhile, the standard error of regression estimation between the values of prediction and observation for R_s could reach 2.7%–11.8%. R_s in non-growing season can account for 22.4% of R_s in growing season, indicating that it plays a critical role in assessing the carbon budget in maize agroecosystem, Northeast China.     

Thermal difference between the Tibetan Plateau and the plain east of Plateau and its influence on rainfall over China in the summer

There exist thermal differences between the Tibetan Plateau (TP) and the plain east of the TP, and between land and sea in East Asia. The influence of the land-sea thermal contrast on the precipitation in East China has been widely investigated; however, a few studies have paid attention to the role of the TP-plain thermal difference. Thus, using the National Center for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) reanalysis data and the observation data of China from 1951 t...     

基于季节时间序列模型对海南旅游人数的预测分析

采用季节调整模型与SARIMA模型,通过利用最小二乘法的理论和海南省2002年9月-2011年8月各月的旅游人数,对两种模型进行参数估计．比较2011年9月—2012年8月的均方误差,发现SARIMA模型的短期预测较优．最后,对海南未来一年旅游人数做出预测．     

印度洋暖池热含量变化对低纬高原汛期降水的影响

 利用美国Scripps海洋研究所提供的1961—2003年的海洋热含量再分析资料、低纬高原148站降水资料和NCEP/NCAR环流再分资料,采用EOF分析、相关分析、合成分析等方法研究了印度洋暖池热含量变化,及其对低纬高原6—8月降水的影响及其可能原因.结果表明,印度洋暖池6—8月热含量变化E0F分析第1模态为全场一致型,解释方差为28%.印度洋暖池热含量与中国低纬高原6—8月降水的关系主要体现为与云南北部和东部等地区的显著正相关,这种相关关系源于前期2—4月,且随时间的推移其影响范围不断扩大,至同期时达到最好.在印度洋暖池热含量偏高年,暖池区持续的加热异常在东侧对流层低层激发出反气旋式环流异常,造成副高西伸,从而在副高外围形成一条自孟加拉湾向低纬高原区域的经向水汽输送带,为低纬高原区域输送大量的水汽,从而造成低纬高原区域降水增多.相反,在印度洋暖池热含量异常偏低时,西南风水汽输送带较弱,水汽输送无法穿越山脉输送到低纬高原区,造成低纬高原汛期降水偏少.
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时间序列在地下水位预测中的应用

本文利用时间序列建立了一个趋势回归模型、虚拟参数的季节模型和时间序列分析的统计预测模型.该模型能够很好地分离出时间序列中的趋势成分,且能够很好地刻画它在各个年度周期内部光滑的季节成分.该文将地下水位统计数据进行了消除趋势成分及消除季节影响的处理,再将新得到的数据进行平稳化、零均值化处理,并利用时间序列的自相关函数、偏自相关函数的性质,最终确认了适当的时间序列模型.以北京市1990~1994年共60个月份的地下水位统计数据为实例进行分析,确定此模型为ARMA(1,4)模型.通过对数据的计算,可预测出北京市1995年地下水位值.     

亚洲季风区平均雨季起始期的时空分布特征

 利用1961~1990年平均的降水资料,计算了亚洲季风区内91个测站的相对降水指数.在定义相对降水指数大于147作为雨季开始的标志后发现,亚洲季风区中最早进入雨季的地区位于青藏高原东南侧的纵向岭谷北部地区.该地区在3月份进入雨季,即纵向岭谷北部地区著名的“桃花汛”.在此基础上初步讨论了“桃花汛”形成的原因是由于青藏高原大地形作用下,暖湿西南气流沿纵向岭谷向着低纬高原的爬坡抬升作用,结合来自青藏高原的偏北气流带下的冷平流沿纵向河谷的下楔作用最终导致了该地区雨季的开始.     

331例高温和寒冷季节急性脑血管病临床特点及防治分析

目的探讨高温和寒冷季节本地区急性脑血管病（ACVD）患者高危因素、临床特点,找出有效防治方法。方法回顾我院三个高温和寒冷季节在我院神经内外科住院的ACVD病人331例临床资料,进行统计学及流行病学分析。结果高温季节162例ACVD患者：缺血性脑卒中（CIS）99例;出血性脑卒中（CHS）57例;混合性脑卒中6例。寒冷季节169例ACVD患者：CHS85例;CIS71例;混合性脑卒中13例。两季节331例ACVD患者：高血压病242例;手术治疗43例;急性溶栓44例;高压氧治疗200例。结论本地区高温季节ACVD以CIS为主,CHS其次;寒冷季节以CHS为主,CIS其次;混合性脑卒中均少;高血压是两季节ACVD显著高危因素;积极有效的治疗可降低两季节ACVD发病率和致残程度,提高息者生活质量。     

甬优一号连晚秧苗素质影响因素的初步研究

试验设秧龄、播量、激素、肥料、上水时期等5个因素,每因素3～6个水平不等,正交法设计.试验结果表明,激素对秧苗素质的影响最大,秧龄和播量次之,肥料和上水时期有一定影响,但不明显.     

冰封期河流中有机污染物削减模式

对冰封期河流中化学耗氧量（COD）削减问题进行了研究, 提出冰层的冻结对COD的削减作用. 给出沉淀作用、 生物降解及冰层的冻结对河流中COD的削减模型. 实例分析结果表明, 冰封期河流冰层的冻结对有机污染物的削减作用不能忽略.     

北京奥森公园侧柏林空气颗粒物不同季节变化规律

为了对城市森林公园内游憩林的休闲游憩功能进行开发与利用,通过对北京奥林匹克森林公园侧柏林内外一年四季4种粒径空气颗粒物浓度全天24 h监测,并同步观测空气温湿度、风速、光照等气象因子,分析了林内外不同粒径颗粒物浓度的四季变化、日变化和小粒径颗粒物所占比例日变化规律,并对各粒径颗粒物与小气候因子之间的相关性和显著性进行分析。结果表明：侧柏林内外空气颗粒物浓度虽然在不同季节表现出不同的变化规律,但总体来说,林缘的均值高于林内均值,且夜间浓度高于白天,且四季均在5:00—7:00时间段不同程度达到峰值;从不同粒径颗粒物浓度的四季变化来看,林内总悬浮颗粒物(total suspended particulate, TSP)、PM₁₀和PM_2.5浓度的高低排序为：冬季>秋季>夏季>春季,PM_1.0颗粒物浓度的排序为：冬季>夏季>秋季>春季;林缘TSP、PM₁₀和PM_1.0浓度的高低排序与林内一致,而PM_2.5浓度的高低排序为：冬季...