复杂地形下降水的高空间分辨率插值方法研究

复杂地形山区降水格局在多种地形要素的综合影响下呈现出显著异质性特征,弱化了降水站点观测资料的空间代表性,限制了遥感及再分析产品的适用性及传统插值方法的准确性。常用的PRISM降水插值算法通过提取并权重化地形要素,借助加权最小二乘算法对降水站点观测数据进行空间插值,被广泛应用于降水产品制备。本文针对PRISM算法对中小地形地貌刻画能力不足的问题,在解析影响复杂地形降水模式的地形要素的基础上,改进了PRISM的地形要素计算与权重化过程,同时,考虑到实际日降水量的随机性,将改进后的PRISM嵌入到“平均态日降水—比值”插值框架,构建了适用于复杂地形的日降水插值算法MPRISMR。随后,以具有复杂地形特征的元江流域为例,通过交叉验证及与ERA5-Land和TRMM_3B42降水产品的对比分析,发现该算法具有较高的准确性与可靠性。结果表明,在元江流域23个气象站点上,MPRISMR的插值结果与观测值的相关系数、相对偏差的中位数分别为0.72、0.98%,总体上优于ERA5-Land和TRMM_3B42日降水产品。另外,MPRISMR插值结果的精度随时间变化更小,更为稳定。最后,研究基于MPRISMR制备了空间分辨率约3 km的元江流域日尺度降水格网数据。本文可为复杂地形的陆面模式或流域水文水质模型提供高精度降水驱动场数据产品,从而支持流域可持续管理决策

复杂地形下降水的高空间分辨率插值方法研究

复杂地形山区降水格局在多种地形要素的综合影响下呈现出显著异质性特征,弱化了降水站点观测资料的空间代表性,限制了遥感及再分析产品的适用性及传统插值方法的准确性。常用的PRISM降水插值算法通过提取并权重化地形要素,借助加权最小二乘算法对降水站点观测数据进行空间插值,被广泛应用于降水产品制备。本文针对PRISM算法对中小地形地貌刻画能力不足的问题,在解析影响复杂地形降水模式的地形要素的基础上,改进了PRISM的地形要素计算与权重化过程,同时,考虑到实际日降水量的随机性,将改进后的PRISM嵌入到“平均态日降水—比值”插值框架,构建了适用于复杂地形的日降水插值算法MPRISMR。随后,以具有复杂地形特征的元江流域为例,通过交叉验证及与ERA5-Land和TRMM_3B42降水产品的对比分析,发现该算法具有较高的准确性与可靠性。结果表明,在元江流域23个气象站点上,MPRISMR的插值结果与观测值的相关系数、相对偏差的中位数分别为0.72、0.98%,总体上优于ERA5-Land和TRMM_3B42日降水产品。另外,MPRISMR插值结果的精度随时间变化更小,更为稳定。最后,研究基于MPRISMR制备了空间分辨率约3 km的元江流域日尺度降水格网数据。本文可为复杂地形的陆面模式或流域水文水质模型提供高精度降水驱动场数据产品,从而支持流域可持续管理决策

试论《伤寒论》中桂枝剂的腹诊依据及其临床应用

从《伤寒论》的“心下悸”“脐下悸”“奔豚”“气上冲胸”等可以总结出腹主动脉搏动亢进(简称：腹动亢进)的腹诊操作。腹动亢进属于里寒证，桂枝是解决里寒证的首选药物。《伤寒论》中桂枝甘草汤、茯苓桂枝甘草大枣汤、桂枝汤、桂枝加桂汤、小建中汤明确涉及腹动亢进的腹诊操作，可知大多数桂枝剂的使用与腹动亢进密切相关。根据《伤寒论》省笔、伏笔、补笔的写作风格以及桂枝剂的组方机理分析，大多数桂枝剂都有腹动亢进的诊断，因此可以将腹动亢进作为桂枝剂的腹诊依据，为临床桂枝剂的诊断、辨证以及应用提供了客观的诊断依据。腹动亢进不仅可以指导《伤寒论》中桂枝剂的诊断应用，而且在三部六病医学流派协调疗法中有着广泛应用，这是对《伤寒论》腹诊以及桂枝剂的进一步发展与创新

BIOREMEDIATION MECHANISMS AND TECHNOLOGIES OF PCBs-POLLUTED FARMLAND SOILS AROUND E-WASTES DISASSEMBLING SITES

电子垃圾中含有大量多氯联苯等有毒有害物质,对电子垃圾的不当拆解可造成土壤、水体和大气的污染,进而对生态环境和人体健康构成潜在的威胁。生物修复是利用生物对环境污染物的吸收、代谢、降解等功能,加速去除环境中污染物质的过程。根据修复所用的主体,生物修复又可分为植物修复、微生物修复、动物修复及其联合修复等。本文结合笔者的研究工作,综述了我国东南沿海某典型电子垃圾拆解区土壤多氯联苯的污染特征,并介绍了当前国内外对多氯联苯污染土壤的微生物修复、植物修复和植物-微生物联合修复技术及其机理研究的现状,并提出未来研究趋势,旨在为促进污染区土壤环境生物修复的深入研究、保障污染区的农产品质量安全和人体健康提供理论参考。 &nbsp

基于PMC指数模型的电力政策量化及其在负荷预测中的应用

政策对电力系统负荷有直接的影响。为了充分挖掘政策因素与负荷之间的关系，提高负荷预测的精度，提出一种基于政策建模一致性（PMC）指数的电力政策量化方法，并将其应用到负荷预测中。首先建立电力领域PMC评价体系，然后通过文本挖掘技术得到电力政策文本的PMC指数，最后构建基于长短期记忆的负荷预测模型，将电力政策量化指标与天气、日期等影响因素一同输入模型中，与不考虑政策因素的模型进行对比。实验表明，考虑政策因素的负荷预测模型获得了较好的结果，加入政策量化数据后，负荷预测模型的平均绝对百分比误差从1.67降低到0.98，平均绝对误差从28.97降低到19.68，这表明PMC模型具有一定的政策量化能力