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影响世界格局的下一次特大地震
杨学祥 2020-9-29 10:22
影响世界格局的下一次特大地震 我们在2008-6-1指出,全球变暖导致山地和两极冰盖溶化,全球海平面上升,山地失去冰盖负载减少,将均衡上升;海洋水面上升增加负载,将均衡下沉。这就是冰川地壳均衡和水均衡运动 。根据山东防震减灾信息网的资料,自2001年到2008年,印度尼西亚苏门答腊岛发生了4次8级以上地震,中国和日本各2次,其他地区2次(见表1)。 表1 2001-2008年8级以上地震数据 发震时刻 纬度 经度 震级(Ms) 震中位置 2001-11-14 17:26:00 36.2° 090.9° 8.1 新疆青海交界 2003-09-26 03:50:00 42.2° 144.1° 8.0 日本北海道地区 2004-12-26 08:58:00 3.9° 95.9° 8.7 印度尼西亚苏门答腊岛西北近海 2005-03-29 00:09:00 2.2° 97.0° 8.5 苏门答腊北部 2005-06-14 06:44:00 -19.9° -69.2° 8.1 智利北部 2006-04-21 07:25:00 61.0° 167.2° 8.0 堪察加半岛东北地区 2006-11-15 19:14:00 46.6° 153.3° 8.0 千岛群岛 2007-09-12 19:10:00 -4.4° 101.5° 8.5 印尼苏门答腊南部海中 2007-09-13 07:49:00 -2.5° 100.9° 8.3 印尼苏门答腊南部海中 2008-05-12 14:28:00 31.0° 103.4° 8.0 四川汶川县 地球是一个扁球体,一处地震变形,为另一处的地震变形提供了条件 。这就构成了强震的路线图。表1的地震从中国开始,又回到中国,这一闭合路线为下一次强震的发生提供了有价值的线索。 青藏高原是世界屋脊,近30年冰盖融化显著,自然是地壳均衡最强烈的地区。中国地震后,陆海地壳的负荷在内陆地区得到大致调整,接下来就是在陆海连接处的岛弧发生强震。岛弧强震是全球范围的,遍布东西太平洋和印度洋。这就完成了一个循环。 如果上述规律成立,下一个8级以上强震就必定发生在陆海连接处,按路线图,危险性的排列为:日本、印尼、堪察加半岛附近高纬度地区、南北美太平洋沿海地区。其中,日本、俄罗斯和印尼发生强震的风险最大,其后是南北美太平洋沿海地区。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-27387.html 事实上,2010年2月27日发生智利8.8级地震,2011年3月11日发生日本9级地震,2012年4月11日发生印尼苏门答腊8.6级地震,2015年5月30日日本发生8.1级地震,2015年4月25日14时11分,尼泊尔发生8.1级地震(青藏高原喜马拉雅山脉地区),验证了我们的预测。 余下的北美和俄罗斯仍然是高风险地区;海岛地震连续发生,日本依然是高风险地区;回归点中国的高风险地区在西部和台湾,美洲西部山脉的冰川融化也构成回归点。 2015-2018年为特大地震活跃期,发生概率较高的国家依次为:美国、日本、俄罗斯和中国。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-920688.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-27387.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-489273.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-920707.html 美国加州特大地震 美国加州将发生大地震?科学家研究发现加州大地震概率很大 2019-10-21 来源:天气网   美国加州将发生大地震?科学家研究发现加州大地震概率很大   天气网讯? ?地球上的地震基本上是围绕地震带发生的,随着科技的发展,人类也能够通过对地质地形的研究加以预判。据说,美国加州将发生大地震?2019年7月上旬,美国加州最大地震震级达到了7.1级。地震科学家研究发现加州大地震概率很大。   2019年7月上旬,美国加利福尼亚州连续发生地震,最大地震震级达到了7.1级地震,造成人员受伤,建筑物和道路破碎,此次地震震中位于加州南部的里奇克莱斯特附近,此后又发生了不少余震。此次地震虽然未给加州带来灾难性的破坏,但却引发了科学家们的关注——这一系列的地震被称为里奇克莱斯特地震序列,在这次地震之后,加州更大范围内的断层开始出现异动。   加州理工学院和美国宇航局的科学家扎卡里•罗斯(Zachary Ross)指出,位于南加州的嘉勒(Garlock)断层正在开始活动,长达160英里(约250千米)长的断层,此前从未引发地震或使地表隆起,但如今该断层部分地区正发生蠕变——自7月里奇克莱斯特地震序列以来已经滑脱了0.8吋。   研究发现,大约20条断层通过相互触发类似于多米诺骨牌的机制,形成了里奇克莱斯特地震序列,虽然每个单独的断层可能都没有单独产生7.1地震的能量,但多个断层互相作用使得强烈地震的持续发生,因此未来这种多断层引发强震的可能性需要进一步关注。   就嘉勒断裂带来说,它的长度仅仅是加州圣安德列斯断层的五分之一,沿着南加州的莫哈韦沙漠延伸。加州理工学院地球物理学教授表示,大约500年来,大地震就没有在嘉勒断裂带上爆发。但这并不代表嘉勒断裂带不危险,因为按照此前的推测,这道断裂带上最大可导致8级左右规模的强烈地震爆发,若这样的地震到来,对于加州来说将是非常严重的。但这个推测中的剧烈地震何时到来,就目前人类的科技水平而言却难以预测。 此外,近日有网友在社交网站上表示,最近几天加州海边出现很多座头鲸成群活动,这种情况在往年并不太常见,有网友怀疑是不是什么异常事件的征兆,但目前科学家们并未对其作出解释。扎卡里•罗斯则警告称,加州人民必须时刻提醒自己,加利福尼亚是地震高风险地区, 不仅要考虑最大的、最具破坏力的潜在情况,例如圣安德列斯断层上发生的事件,还要关注其他地区的断层,因为实际上加州整个区域内几乎都有潜在地震风险,如果地震足够大,能量散布的范围将超出大多数人的想象。 http://snapshot.sogoucdn.com/websnapshot?ie=utf8url=https%3A%2F%2Fwww.tianqi.com%2Fnews%2F258009.htmldid=ff8780e0af8b7a85-94d878d36e80d456-83de11fd7b45b1bb3ec2c21114e1f0edk=5622399ecde46be6d5710a0dcf83867fencodedQuery= 美国可能将发生大规模地震 query= 美国可能将发生大规模地震 w=01020400m=0st=0 https://www.tianqi.com/news/258009.html 2012年2月20日我们在《给美国同行的协查通报》中指出,干旱和暖冬是地震前兆吗? 耿庆国提出了旱震理论:6级以上大地震的震中区,震前1――3年半时间内往往是旱区。旱区面积随震级大小而增减。在旱后第三年发震时,震级要比旱后第一年内发震增大半级。 美国加州的异常干旱和暖冬可以被锁定在旱震理论的范围之内,可检验的异常现象接踵而来。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-539490.html 极端灾害集中美国绝非偶然:巨大能量在地下蠢蠢欲动。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-752313.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-755583.html 3年过去了,美国加州干旱持续发展,大震不发,干旱不止。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-879236.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-907825.html 综合分析表明,美国西海岸地下的甲烷高压气体是干旱、高温、龙卷风、暴雨、山火等自然灾害频发的原因,是大震发生的明显前兆。四川汶川地震是前车之鉴。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1010481.html 请注意监测加州的天然气地表和地下浓度异常。它是大震发生的最可靠前兆。 杜乐天认为,山火可能源自地下排气,加州山火拉响了灾害警报。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1126508.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1126663.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1145654.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1145945.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1146029.html 日本特大地震 我在2005年和2010年分别指出,警惕下一场自然灾难:30年内日本将是自然灾害的受援国。点评强调指出:日本遇到百年来最严重的强震威胁,其应对措施不仅仅在于防灾技术,而且在于友好的国际环境,特别是与亚洲近邻的关系。 日本可能是下一个遭受自然灾害重创的国家。最新研究结果和最近的一系列地震均表明,富士山在休眠300年之后即将再度进入活跃期。富士山从1907年喷火以后一直平静。2001年5月日本气象厅宣布,已有减少火山地震活动倾向的富士山在2001年的4月份再度发生了123次低频率地震,虽然没有喷火,但已表现出地壳变动的“异常火山”现象。现在,日本全国上下都在防东海大地震,东海大地震震级在8级以上,震中多在富士山坐落的静冈县,周期为150年,现在已进入随时可能发生的时期。 在2005年中国地球物理学会年会上,一项最新研究表明,2000-2030年全球将进入新一轮强震爆发时期,日本强震可能在此期间爆发。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-365593.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-694731.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-751884.html 2011年3月11日日本9级特大地震证实了这一预测。相关研究表明,海岛特大地震有连续发生的记录,日本面临特大地震连续袭击的自然灾难。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-749370.html 综合数据分析表明,日本目前的地震趋势和条件与1896-1897年最强厄尔尼诺事件时期大致相同,2015年5月30日日本8级地震可能是更大地震的前兆。 关注2015年厄尔尼诺的发展。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-893962.html 我们在2015年6月1日指出,关注日本更大地震发生的可能性。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-894680.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-894605.html 台湾大地震 台湾大学地质系教授陈宏宇说,长期以来,北台湾都没有显著的地震发生,地表下已经沉寂很久,但近期新竹横山发生群震,加上12日凌晨台北大屯山又出现地震,是否可能是北台湾出现大地震的前兆?虽然不确定,但台北毕竟是台湾的行政及经济中心,当局及民众都不可掉以轻心。 http://news.sohu.com/20140212/n394878394.shtml 台湾也在亚洲东部热异常区的环太平洋地震带之中,台湾学者的警告值得关注。统计资料给出了台湾7级以上地震发生的季节性规律。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-954771.html 台湾地震季节性强:1-4月和10-12月7级地震发生频率高 由于季风的作用和厄尔尼诺与拉尼娜的转换,1-4月和10-12月7级地震发生频率高。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1002543.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1099497.html 学者秦四清的统计结果 数据来源:宋治平等(2011),《全球地震目录》,地震出版社 统计时段:有史以的统计来——2011.5 样本筛选原则:含有“台湾”的M≥6.0地震目录(考虑地震目录完整性) 统计结果:共有地震386次(表1),其中:1~4月107次,5~8月104次,9~12月175次。 结论:9-12月最多。 http://blog.sciencenet.cn/blog-575926-1099937.html 两组统计数据的结果都表明,台湾地震季节性强 样本筛选原则:含有“台湾”的M≥7.0地震目录(考虑地震目录完整性) 统计结果:共有地震386次(表1),其中:1月份5次,2月份3次,3月份3次,4月份7次,5月份3次,6月份3次,7月份1次,8月份5次, 9月份9次,10月份5次,11月份5次,12月份12次。 1~4月18次,5~8月12次,9~12月31次。 结论:9-12月最多。单月4、9、12月最多,分别为7、9、12次。秋冬季是台湾地震频发季节。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1250781.html 印度、巴基斯坦。尼泊尔和中国西部 中国网6月18日讯 据法国媒体6月16日报道,世界最高峰——珠穆朗玛峰,平均每年移动4厘米,而之前发生的尼泊尔地震使其一下向反方向移动了3厘米。从这一现象可以很好地解释印度板块和亚欧板块的运动情况。 2015年4月25日,尼泊尔发生了7.8级地震。据中国国家测绘地理信息局称,这次地震导致珠穆朗玛峰向西南方向移动了3厘米。而此前的十年以来,珠峰都以每年4厘米的速度向东北移动,并总体上升了3厘米。 国家测绘地信局15日称,尼泊尔地震导致珠峰地区向西南方向移动3厘米,高程方向基本没变化。同时,2005年至2015年10年间,珠峰地区以每年约4厘米的速度向东北方向移动,以每年约0.3厘米的速度上升,10年位移40厘米、上升3厘米。 这两个结果很难否定尼泊尔地震后世界最高峰高度下降2.5厘米的卫星测量结果,原因有二: 其一是时间差。尼泊尔2015年4月25日8.1级地震后,发生了一系列余震,包括4月26日7.1级地震,5月12日7.5级地震。余震可能导致下降的珠峰调整上升,恢复原态。 其二是地区空间差距。卫星测量的是珠峰高度,国家测绘地信局测量的是珠峰地区高度,两者的范围有很大差距。 腾讯科学讯(悠悠/编译)据英国每日邮报报道,当前喜马拉雅山脉整体气候处于改变之中,但是气候如何变化对某些特殊地区的影响“仍然不清楚”。最新一项研究表明,喜马拉雅山脉东部和中部地区的冰川类似于地球其它地区,正处于加速消退状态;而喜马拉雅山脉西部冰川则处于稳定增长状态。 http://tech.qq.com/a/20120915/000031.htm 珠穆朗玛峰位于中国西藏自治区与尼泊尔王国交界处的喜马拉雅山脉中段,北纬27°59′15.85″,东经86°55′39.51″,北坡在中华人民共和国西藏自治区的定日县境内,南坡在尼泊尔王国境内。 尼泊尔大地震导致的珠峰下降证实了喜马拉雅山脉西部冰川则处于稳定增长状态。 2005年至2015年10年间,珠峰地区以每年约4厘米的速度向东北方向移动,以每年约0.3厘米的速度上升,10年位移40厘米、上升3厘米。这表明,珠峰仍然以冰川融化和均衡上升为主。 珠峰处于喜马拉雅山脉西段和东段的分界线——中段,分别受到东西两端构造变化的影响。 尼泊尔大地震不能用板块碰撞来解释,冰川融化导致的地壳均衡运动在全球快速变暖后将有显著的表现。 一个严峻问题摆在我们面前,冰川增加幅度小的尼泊尔地区发生了8.1级地震,冰川减少幅度大的喜马拉雅山脉东部和中部地区何时会发生更大的地震? 如果考虑印度洋板块与亚欧板块碰撞,冰川减少幅度大的喜马拉雅山脉东部和中部地区将会发生更大的地震。 尼泊尔大地震只是喜马拉雅山脉更大地震的前兆和信号。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-888753.html 地震风暴:每次地震后的压力转移是产生地震风暴的原因。一次地震可能引起同一板块边界上的一系列地震,余震可能发生在几个月甚至几年后。该理论在土耳其北安纳托利亚断层的一系列地震中得到了验证。 1939~1999年间,该地区发生13次地震,其中7次在同一断层,且每次都发生在前一次地震区域的西部。 http://news.qq.com/a/20150615/028164.htm?tu_biz=1.114.2.1 喜马拉雅山脉的跷跷板式地震值得关注。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-898407.html 影响世界格局的下一次特大地震 自2016年1月1日起,14天内日本、中国、菲律宾、印度、阿富汗、西印度洋先后发生了7次6级以上地震,集中发生在潮汐组合前后。 警惕亚洲更大地震的发生。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-950361.html 潮汐组合D: 9月25日为月亮赤纬角最大值南纬24.2735度,9月24日为日月小潮,两者强叠加,潮汐强度小,地球扁率变小,地球自转变快,有利于厄尔尼诺发展(弱),潮汐使赤道空气向两极流动,可激发地震火山活动和暖空气活动,有利于低层偏南风的发展,带来较多水汽,造成部分地方出现大雾天气(弱)。 震级(M) 发震时刻(UTC+8) 纬度(°) 经度(°) 深度(千米) 参考位置 5.0 2020-09-29 04:50:53 22.29 121.10 13 台湾台东县海域 5.3 2020-09-28 10:44:23 52.13 -169.82 20 福克斯群岛 5.5 2020-09-27 12:12:17 51.94 -169.76 10 福克斯群岛 5.1 2020-09-27 06:50:24 39.90 24.35 10 爱琴海 6.3 2020-09-27 01:10:25 -47.85 31.72 10 非洲以南海域 3.4 2020-09-26 20:40:35 30.99 103.53 14 四川成都市都江堰市 3.8 2020-09-26 04:34:09 28.10 105.05 13 云南昭通市威信县 3.2 2020-09-25 21:42:39 32.06 105.16 8 四川绵阳市江油市 5.3 2020-09-25 18:57:15 34.26 78.10 10 克什米尔 3.2 2020-09-25 16:20:15 29.48 104.53 8 四川自贡市荣县 3.8 2020-09-25 14:26:25 40.57 79.34 14 新疆阿克苏地区柯坪县 3.2 2020-09-24 17:41:10 30.53 101.53 8 四川甘孜州道孚县 3.7 2020-09-23 12:00:01 23.36 121.47 13 台湾台东县 3.6 2020-09-23 11:51:03 33.26 85.31 10 西藏阿里地区改则县 3.0 2020-09-22 20:12:30 41.21 83.34 10 新疆阿克苏地区库车市 3.1 2020-09-22 18:45:26 30.05 103.02 30 四川雅安市雨城区 3.0 2020-09-22 15:41:10 41.12 83.36 10 新疆阿克苏地区沙雅县 3.2 2020-09-22 11:46:54 35.64 77.56 78 新疆喀什地区叶城县 5.4 2020-09-22 02:05:01 51.80 103.49 10 俄罗斯贝加尔湖地区 本月天文奇点相对较集中,相互作用最强,可激发极端事件发生,地震火山活动进入活跃期。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1213209.html 2019年新冠病毒爆发改变了世界格局,下一次大特地震的震中将影响世界格局。 参考文献 1. 杨学祥. 地壳形变与海平面变化. 地壳形变与地震. 1994, 14(4):29-37. 2. 杨学祥. 地壳均衡与海平面变化. 地球科学进展.1992, 7(5): 22-29. 3. 杨学祥。对全球海面变化均衡模式的改进。地质科学。1992,(4):204-408 4. 杨学祥. 汶川地震中的地壳均衡运动. 发表于2008-6-1 7:41:17科学网。http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=2277do=blogid=27377
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台湾地震季节性强:4月、9月和12月7级地震发生频率高
杨学祥 2020-9-16 09:16
台湾地震季节性强:4月、9月和12月7级地震发生频率高 杨学祥 每年1月和7月为中国7级地震高发时期 1940-1981年中国7级以上地震总数60次。根据中国1940-1981年7级以上地震目录及天文条件,杨冬红对1940-1981年中国7级以上地震的统计结果得出以下结论: 中国7级以上地震有明显的季节性特征:中国1940-1981年7级以上地震,发生在1月的地震有8次,排位第二;发生在7月的地震有9次,排位第一。发生在6月地震为0,概率最小。排列次序为:7、1、2、3、4、8、5、9、10、11、12、6。这对地震预防有重要意义(见表1-2)。 中国1940-1981年7级以上地震,发生在1月的地震有8次,排位第二;2月和3月各有7次,排位第三;发生在7月的地震有9次,排位第一。这符合印度洋跷跷板运动的季节性特征,即1月盛行东北季风,7月盛行西南季风,与理论模型预测完全相符(见2.3.1节印度洋地壳跷跷板运动模型)。详细地震的月份分布见表1。1-4月和7-8月地震次数较多,6月和9-12月地震次数较少。上半年地震次数为33次,下半年为27次,上半年多6次,地震活动较强烈。 表1 中国1940-1981年7级以上地震的按月分布(杨冬红,2009) 月 份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 地震次数 8 7 7 6 5 0 9 6 3 3 3 3 表2 中国1940-1981年7级以上地震的地区和月份分布 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 合计 西藏 2 2 1 5 新疆 1 1 2 1 1 1 7 青海 1 1 2 四川 1 1 1 2 5 云南 1 1 4 1 7 内蒙 1 1 河北 1 3 4 辽宁 1 1 吉林 1 1 甘肃 1 1 黑龙江 2 1 3 台湾 4 2 3 2 1 1 1 3 2 2 21 东海 1 1 南海 1 1 中国 8 7 7 6 5 0 9 6 3 3 3 3 60 在亚洲大陆东部的西太平洋沿海,由于1月盛行西北季风,7月盛行东南季风,西太平洋地壳的跷跷板运动也受季风的影响,使地震活动在1月和7月非常显著。这是表1 出现规律性特征的另一个原因(见图1)。厄尔尼诺和拉尼娜的转换也会加剧跷跷板作用。 图1 印度洋和北太平洋跷跷板运动的季风效应(杨冬红,2009) 学者徐道一指出,某些地区的地震频度随着季节有规律地变化,与地球和太阳的相对位置有关。例如,北极地区(大于等于北纬50度)7级以上地震逐月频数在3月和7月有两个峰值,在1月和9月有两个谷值;南极地区正好相反。南中纬度地区(13-33度之间)1月和8月有两个峰值,在3月和11月有两个谷值,北中纬度地区正好相反 。3月和9月与春分和秋分有关,1月和7月与季风、地球近日点和远日点有关。南北半球情况反向变化,与季节性冰盖消长和风向海流变化有关。表5.2的统计结果并不是一个特例,与以往统计结果相比符合普遍规律。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-799722.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-988037.html 台湾地震季节性强:1-4月和10-12月7级地震发生频率高 根据表2,由于季风的作用和厄尔尼诺与拉尼娜的转换,1-4月和10-12月7级地震发生频率高。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1002543.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1099497.html 学者秦四清的统计结果 数据来源:宋治平等(2011),《全球地震目录》,地震出版社 统计时段:有史以的统计来——2011.5 样本筛选原则:含有“台湾”的M≥6.0地震目录(考虑地震目录完整性) 统计结果:共有地震386次(表1),其中:1~4月107次,5~8月104次,9~12月175次。 结论:9-12月最多。 http://blog.sciencenet.cn/blog-575926-1099937.html 两组统计数据的结果都表明,台湾地震季节性强 样本筛选原则:含有“台湾”的M≥7.0地震目录(考虑地震目录完整性) 统计结果:共有地震386次(表1),其中:1月份5次,2月份3次,3月份3次,4月份7次,5月份3次,6月份3次,7月份1次,8月份5次, 9月份9次,10月份5次,11月份5次,12月份12次。 1~4月18次,5~8月12次,9~12月31次。 结论:9-12月最多。单月4、9、12月最多,分别为7、9、12次。秋冬季是台湾地震频发季节。 表1 按月份排序的地震目录 年 月 日 纬度 经度 深度 震级 标度 地名(中文) 1661 1 8 23 120.1 6.4 Ms 中国:台湾台南 1721 1 5 23 120.3 6 Ms 中国:台湾台南 1736 1 30 23.1 120.3 6.25 Ms 中国:台湾台南 1908 1 11 23.7 121.4 5 6.8 Ms 中国:台湾花莲 1913 1 7 23.8 121.7 6.7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1913 1 8 23.8 121.7 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1917 1 4 23.9 120.9 6.5 Ms 中国 : 台湾南投 1917 1 6 23.9 120.9 6.5 Ms 中国 : 台湾南投 1917 1 24 24.5 119.5 6.5 Ms 中国:台湾海峡 1920 1 22 25.5 122 6.25 Ms 中国:台湾基隆东北海域 1924 1 27 20 121 6.5 Ms 中国:台湾南部海域 1931 1 1 23.5 122 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1934 1 20 25.5 122 6 Ms 中国:台湾基隆东北海域 1949 1 19 23.8 121.8 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 1 28 24.3 122.3 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1958 1 22 23.62 121.72 50 6.1 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1964 1 18 23.15 120.656 21 7 Ms 中国:台湾高雄 1968 1 13 24.115 122.237 44.8 6.3 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1972 1 4 22.536 122.017 28.9 7.2 Ms 中国:台湾台东以东海域 1972 1 8 20.97 120.278 39 7.3 Ms 中国:台湾南部海域 1972 1 25 22.549 122.325 10.1 8 Ms 中国:台湾台东以东海域 1972 1 25 23.037 122.118 11.9 7.6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1981 1 29 24.504 121.925 40 6 Mw 中国:台湾宜兰以东海域 1982 1 23 23.951 121.754 11.6 6 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1986 1 16 24.765 122.016 12 6.4 Ms 中国:台湾宜兰东南海域 1991 1 18 23.7 121.4 6 Ms 中国:台湾花莲 1661 2 15 23 120.2 6.5 Ms 中国:台湾台南 1845 2 24.1 120.5 6.25 Ms 中国:台湾彰化 1881 2 18 24.5 120.7 6 Ms 中国:台湾苗栗 1931 2 13 24.1 121.9 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1935 2 9 24.9 122.1 60 6.25 Ms 中国:台湾宜兰东南海域 1935 2 22 24.2 121.8 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1944 2 5 22.5 122.5 6.6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1957 2 23 23.917 121.517 56.8 7.2 Mw 中国:台湾花莲 1958 2 27 20.8 120.2 6.5 Ms 中国:台湾南部海域 1961 2 4 24.2 122.8 45 6.2 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1963 2 13 24.356 122.06 35 7.3 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1968 2 26 22.762 121.414 16.2 7.2 Mw 中国:台湾台东以东海域 1978 2 8 24.182 122.665 28.3 6.1 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1981 2 20 22.93 121.5 5 6.1 Mw 中国:台湾台东以东海域 1995 2 23 24.14 121.61 40 6.2 Mw 中国:台湾花莲 1999 2 22 23.8 122.9 28 6.1 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1995 2 23 24.2 121.9 6.6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1811 3 18 24.8 120.8 6.75 Ms 中国:台湾苗栗西部海域 1897 3 14 24.7 121.8 6 Ms 中国:台湾宜兰 1902 3 20 23 120.2 6.25 Ms 中国:台湾台南 1906 3 16 23.6 120.5 5 6.75 Ms 中国:台湾嘉义 1906 3 17 23.6 120.5 6 Ms 中国:台湾嘉义 1906 3 27 24.3 118.6 6.25 Ms 中国:台湾海峡 1911 3 24 24 122 35 6.8 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1938 3 31 20 120.5 60 6.5 Ms 中国:台湾南部海域 1946 3 16 24.6 121.1 6 Ms 中国:台湾新竹 1957 3 15 24.5 122.5 6 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1963 3 4 24.5 121.9 6 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1963 3 10 24.7 122.2 6.1 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1967 3 4 21.4 121.9 125 6.1 Ms 中国:台湾南部海域 1975 3 23 22.686 122.787 15.7 7 Ms 中国:台湾台东以东海域 1981 3 2 22.896 121.466 22.1 6.1 Mw 中国:台湾台东以东海域 1984 3 5 22.24 121.29 105 6.1 Mw 中国:台湾台东以东海域 1984 3 28 24.143 122.579 51.6 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1986 3 22 24.85 122.94 16 6 Mw 中国:台湾宜兰东南海域 1986 3 22 24.78 122.96 24 6.1 Mw 中国:台湾宜兰东南海域 1986 3 22 24.76 122.85 21 6.2 Mw 中国:台湾宜兰东南海域 1986 3 22 24.756 122.914 13.7 6.2 Ms 中国:台湾宜兰东南海域 1986 3 24 24.9 122.84 18 6 Ms 中国:台湾宜兰东南海域 1991 3 12 23 120.3 17 6 Ms 中国:台湾台南 1991 3 26 21.708 121.728 18.8 6.7 Ms 中国:台湾南部海域 1996 3 5 24.125 122.24 17.6 6.8 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1996 3 5 24.065 122.251 39.1 6.2 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2002 3 31 24.315 122.179 41.1 7.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2010 3 4 22.92 120.79 21 6.3 Mw 中国:台湾高雄 1947 3 16 24.3 122.3 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1966 3 12 24.307 122.695 28.9 7.4 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1966 3 23 23.937 122.927 47.3 6.6 Mw 中国:台湾花莲以东海域 2005 3 5 24.9 121.8 15 6.3 Ms 中国:台湾宜兰 2005 3 5 24.9 121.85 15 6.3 Ms 中国:台湾宜兰 1754 4 25.3 121.4 6 Ms 中国:台湾海峡 1892 4 22 22.7 120.2 6 Ms 中国:台湾高雄 1904 4 24 23.5 120.5 6.5 Ms 中国:台湾嘉义 1906 4 13 23.4 120.4 5 7.1 Ms 中国:台湾嘉义 1906 4 13 23.4 120.4 5 6.9 Ms 中国:台湾嘉义 1909 4 14 25 121.5 5 7.1 mB 中国:台湾台北 1910 4 12 25.5 122.5 200 7.75 mB 中国:台湾基隆东北海域 1925 4 16 21.798 121.111 35 7.1 Ms 中国:台湾南部海域 1933 4 19 24.3 121.5 6.5 Ms 中国:台湾台中 1934 4 16 21.5 121.5 6 Ms 中国:台湾南部海域 1935 4 20 24.364 120.613 35 7.1 Ms 中国:台湾台中 1935 4 20 24.7 120.9 6 Ms 中国:台湾苗栗 1938 4 1 20 120.5 6 Ms 中国:台湾南部海域 1945 4 10 24.3 122.3 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1947 4 2 24.3 122.3 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1952 4 29 25.5 122.8 285 6 Ms 中国:台湾基隆东北海域 1955 4 4 21.8 121.1 6.5 Ms 中国:台湾南部海域 1959 4 26 24.687 122.792 126.3 7.5 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1961 4 9 24.1 122.2 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1963 4 21 24.22 122.37 40 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1972 4 17 24.17 122.464 41.8 6.1 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1972 4 24 23.604 121.534 21 7.3 Ms 中国:台湾花莲 1978 4 8 22.6 121.1 20 6.3 Mw 中国:台湾台东 1983 4 26 24.694 122.607 119.7 6.5 Mw 中国:台湾宜兰以东海域 1985 4 23 21.87 121.04 34 6 Mw 中国:台湾南部海域 1992 4 19 23.885 121.567 16 6.8 Ms 中国:台湾花莲 1995 4 3 24.5 122 6 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1995 4 10 21.81 121.14 26 6.3 Mw 中国:台湾南部海域 2008 4 23 23 121.7 6.1 Ms 中国:台湾台东以东海域 2006 4 1 22.9 121.1 15 6.5 Ms 中国:台湾台东 1900 5 15 21.5 120.7 6 Ms 中国:台湾南部海域 1922 5 16 20 121 6 Ms 中国:台湾南部海域 1930 5 19 21.6 121 6.5 Ms 中国:台湾南部海域 1935 5 4 24.8 120.8 6 Ms 中国:台湾苗栗西部海域 1939 5 16 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1942 5 24 22.9 121.5 6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1944 5 25 23.7 122.8 60 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1947 5 25 22.5 122.5 6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1961 5 14 25.5 122.4 250 6 Ms 中国:台湾基隆东北海域 1965 5 17 22.439 121.279 69 6.8 Ms 中国:台湾台东以东海域 1966 5 5 24.347 122.506 49.8 6.3 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1972 5 24 23.5 121.3 20 7.3 Ms 中国:台湾花莲 1975 5 23 22.753 122.567 17.9 7 UK 中国:台湾台东以东海域 1983 5 10 24.52 121.43 5 6.1 Mw 中国:台湾宜兰 1986 5 20 24.146 121.644 15.8 6.8 Ms 中国:台湾花莲 1986 5 20 24.113 121.649 30.7 6.7 Ms 中国:台湾花莲 1989 5 6 23.7 122.06 34 6.2 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1994 5 23 24.191 122.524 21.9 6.3 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1994 5 23 24.093 122.561 28.2 6.2 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1994 5 24 23.938 122.433 18.9 7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2000 5 17 24 121.1 6.1 Ms 中国:台湾南投北 2002 5 15 24.5 122.1 6.5 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 2002 5 28 24.1 122.2 6.2 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2004 5 19 22.75 121.35 15 6.7 Ms 中国:台湾台东以东海域 1839 6 28 23.5 120.4 6.5 Ms 中国:台湾嘉义 1862 6 7 23.3 120.2 6.75 Ms 中国:台湾台南 1881 6 17 25 120 6 Ms 中国:台湾海峡 1901 6 7 24.7 121.8 6.4 Ms 中国:台湾宜兰 1910 6 17 21 121 6.8 Ms 中国:台湾南部海域 1920 6 5 23.5 122.7 35 8 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1946 6 2 23.8 121.8 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1952 6 20 23.9 121.7 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1952 6 23 24.3 122.3 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1955 6 5 24.2 121.4 6 Ms 中国:台湾花莲 1959 6 2 21 120.9 6 Ms 中国:台湾南部海域 1959 6 2 21 121.2 6.5 Ms 中国:台湾南部海域 1959 6 2 21.3 121.4 6 Ms 中国:台湾南部海域 1962 6 25 24.1 122.7 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1965 6 27 23.7 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1983 6 21 24.17 122.396 43.8 6.2 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1983 6 24 24.227 122.392 48.7 6.6 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1985 6 12 24.622 122.118 27.6 6.3 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1990 6 20 23.68 121.56 29 6.2 Mw 中国:台湾花莲 1994 6 5 24.442 121.873 11 7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1994 6 8 24.47 121.75 8 7.9 Mw 中国:台湾宜兰 1995 6 25 24.62 121.678 60 6.2 Ms 中国:台湾宜兰 2000 6 10 23.877 121.237 19 6.8 Ms 中国 : 台湾南投 2001 6 14 24.557 122.048 42.6 6.4 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 2003 6 10 23.6 121.6 6 Mw 中国:台湾花莲以东海域 2008 6 1 20.1 121.3 6.3 Ms 中国:台湾南部海域 1914 7 6 24 122 60 6.8 UK 中国:台湾花莲以东海域 1921 7 18 23 121.7 6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1922 7 2 23.8 122.3 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1922 7 19 24.8 121 6 Ms 中国:台湾新竹 1923 7 2 23.5 122.5 35 6.7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1924 7 22 23.7 122 35 6.8 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1935 7 16 24.6 120.8 30 6.5 Ms 中国:台湾苗栗 1957 7 19 24.6 122.7 100 6 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1963 7 24 24.6 122.1 6.2 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1966 7 1 24.807 122.506 109.9 6.2 Ms 中国:台湾宜兰东南海域 1978 7 23 22.243 121.419 39.2 7.3 Mw 中国:台湾台东以东海域 1978 7 24 22.126 121.429 11.6 6.5 Ms 中国:台湾屏东以东海域 1986 7 30 24.7 121.65 29 6 Ms 中国:台湾宜兰 1988 7 20 23.977 121.685 51 6 Ms 中国:台湾花莲 1990 7 16 24.26 121.83 18 6.1 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1990 7 23 24.81 122 93 6.1 Mw 中国:台湾宜兰东南海域 1994 7 16 24.48 121.78 7 6.8 Mw 中国:台湾宜兰 1996 7 6 22.56 122.05 7 6.9 Mw 中国:台湾台东以东海域 1998 7 17 23.7 120.4 6.3 Ms 中国:台湾云林 1998 7 24 21.417 121.953 5.5 6.1 Mw 中国:台湾南部海域 2000 7 14 24.1 121.8 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2000 7 28 23.7 120.7 6.2 Ms 中国:台湾南投 2006 7 28 24.1 122.3 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2008 7 13 21.1 120.8 6 Ms 中国:台湾南部海域 2009 7 13 24.09 122.23 6 6.8 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1792 8 9 23.6 120.6 7 Ms 中国:台湾嘉义 1905 8 28 24.2 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1916 8 28 23.7 120.9 5 7.2 Ms 中国:台湾南投 1919 8 7 24 121 6 Ms 中国:台湾南投北 1919 8 28 23.8 121.8 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1920 8 5 21.1 121.7 6 Ms 中国:台湾南部海域 1921 8 28 24 120.8 6 Ms 中国:台湾南投北 1923 8 27 23.8 121.9 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1926 8 3 22 121 6.5 Ms 中国:台湾屏东以东海域 1927 8 24 23 120.5 60 6.75 UK 中国:台湾台南 1929 8 9 24 122 6.75 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1929 8 19 24.087 121.662 35 6.8 UK 中国:台湾花莲 1929 8 20 24 122 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1930 8 20 24.5 122.2 6.75 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1932 8 21 24.5 121.5 6.5 Ms 中国:台湾宜兰 1934 8 11 24.8 121.5 6.5 Ms 中国:台湾新北乌来 1936 8 22 22.3 120.8 7.2 Ms 中国:台湾台东 1936 8 22 21.949 121.186 35 7.2 Mw 中国:台湾屏东以东海域 1938 8 28 21.6 122.5 40 6 Ms 中国:台湾南部海域 1945 8 1 24.3 121.6 6.5 Ms 中国:台湾花莲 1945 8 2 20.4 120.4 6 Ms 中国:台湾南部海域 1947 8 17 24.3 122.3 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1959 8 15 21.952 120.97 25 7.2 Mw 中国:台湾屏东以东海域 1959 8 16 22.1 121.4 6 Ms 中国:台湾屏东以东海域 1959 8 18 21.981 121.534 174.3 6.8 Ms 中国:台湾屏东以东海域 1974 8 8 24.556 122.644 8.6 6 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1989 8 3 23.063 121.93 15.3 6.7 Ms 中国:台湾台东以东海域 1989 8 21 24.12 122.467 42.4 6.3 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1992 8 6 24.4 122.6 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1721 9 23 120.2 6 Ms 中国:台湾台南 1903 9 7 22.7 121.1 6 Ms 中国:台湾台东 1910 9 1 22.7 121.7 7 Ms 中国:台湾台东以东海域 1910 9 1 24.1 122.4 6.8 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1922 9 1 24.5 122 35 7.6 Mw 中国:台湾宜兰以东海域 1922 9 4 24 120 6.5 Ms 中国:台湾海峡 1922 9 14 24.6 122.3 35 7.1 Mw 中国:台湾宜兰以东海域 1922 9 16 23.9 122.5 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1922 9 17 24.2 122.2 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1922 9 17 24.2 122.2 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1922 9 17 24.2 122.2 6.75 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1922 9 18 24.2 122.2 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1926 9 12 22.7 122.5 6.25 Ms 中国:台湾台东以东海域 1929 9 11 24 122 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1935 9 4 22.2 121.3 35 7.1 Mw 中国:台湾台东以东海域 1935 9 4 22.3 121.3 6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1935 9 4 22.3 121.3 6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1938 9 1 23.7 122.4 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1938 9 7 23.9 121.7 47.4 7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1942 9 24 23.9 121.7 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1946 9 9 23.7 121.6 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1948 9 24 21.5 122 6 Ms 中国:台湾南部海域 1954 9 6 20.7 120.8 6 Ms 中国:台湾南部海域 1954 9 7 20.7 120.8 6 Ms 中国:台湾南部海域 1954 9 7 20.7 120.8 6 Ms 中国:台湾南部海域 1954 9 14 21 121.5 6 Ms 中国:台湾南部海域 1954 9 17 24.2 121.8 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1955 9 22 23.9 122.5 6.8 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1955 9 24 22.1 121.5 6 Ms 中国:台湾屏东以东海域 1959 9 25 21.878 121.244 35 6.8 Ms 中国:台湾南部海域 1961 9 17 24.1 122.2 30 6.3 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1972 9 22 22.405 121.135 12.8 6.6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1972 9 23 22.281 121.241 34.7 6.4 Ms 中国:台湾台东以东海域 1978 9 2 24.877 121.896 110.5 6.3 Mw 中国:台湾宜兰东南海域 1983 9 21 24.157 122.185 39.5 6.7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1983 9 23 24.069 122.249 37 6 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1990 9 15 24.91 122.05 1 6 Mw 中国:台湾宜兰东南海域 1992 9 1 23.769 121.709 55.8 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1992 9 28 24.13 122.627 31.9 6.4 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1994 9 16 22.566 118.711 13 7.3 Ms 中国:台湾海峡 1996 9 5 21.981 121.518 18.6 7.1 Ms 中国:台湾屏东以东海域 1999 9 20 23.819 120.863 21 7.7 M 中国:台湾南投 1999 9 20 23.871 121.174 55 6 mb 中国:台湾南投 1999 9 20 23.698 121.19 14.3 6.1 mb 中国:台湾南投 1999 9 20 23.814 121.184 60.5 6.1 mb 中国:台湾南投 1999 9 20 23.833 121.165 51.1 6 mb 中国:台湾南投 1999 9 20 23.478 120.873 13 7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1999 9 22 23.805 121.124 26 6.7 Ms 中国:台湾南投 1999 9 22 23.716 121.11 44.9 6.2 Ms 中国:台湾南投 1999 9 25 23.9 121.1 17 6.5 Mw 中国:台湾南投 1999 9 25 23.816 121.086 17 6.5 Mw 中国:台湾南投 2000 9 10 24.039 121.579 55.1 6.3 Ms 中国:台湾花莲 2005 9 6 24 122.1 15 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2007 9 6 24.2 122.3 6.3 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1711 10 22 23.2 120 6.5 Ms 中国:台湾台南西部海域 1720 10 31 23.1 120.3 6.75 Ms 中国:台湾台南 1815 10 13 25 121.3 6.75 Ms 中国:台湾桃园 1919 10 15 23.3 122 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1919 10 31 23.1 122.2 6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1920 10 19 24.1 122.2 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1920 10 20 24.1 122.3 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1922 10 14 24.5 122.2 6.25 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1922 10 14 24.5 122 35 6.9 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1922 10 27 24.5 122.2 6.5 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1929 10 24 22 118 6.5 Ms 中国:台湾海峡 1932 10 9 23.5 122.5 130 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1932 10 23 24.5 122.3 6.25 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1938 10 13 23.9 121.7 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1943 10 22 24.3 122.3 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1945 10 21 23.7 120.5 6.25 Ms 中国:台湾云林 1948 10 4 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1948 10 23 24.3 122.3 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 21 23.75 121.5 7.5 Mw 中国:台湾花莲 1951 10 21 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.75 121.25 7.2 Mw 中国:台湾花莲 1951 10 22 23.7 121.7 6.1 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 24 121.9 20 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 6.6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 24 121.25 7.1 Mw 中国:台湾南投北 1951 10 22 23.9 121.7 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 6.25 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 6.75 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 22 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 23 23.9 121.7 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 23 23.9 121.7 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 24 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 24 23.9 121.7 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 10 25 23.9 121.7 6.75 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1957 10 19 23.7 121.6 40 6.75 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1962 10 8 24.4 121.9 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1962 10 8 24.1 121.8 39 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1967 10 25 24.464 122.221 67.1 7 mb 中国:台湾花莲以东海域 1972 10 22 22.6 120.8 20 6.6 Ms 中国:台湾台东 1972 10 23 22.4 121.1 20 6.4 Ms 中国:台湾台东以东海域 1988 10 16 21.854 121.742 20.1 6.2 Ms 中国:台湾南部海域 1991 10 1 23.85 121.81 20 6 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1994 10 28 24.8 122.2 6.1 Ms 中国:台湾宜兰东南海域 1999 10 22 23.538 120.456 14 6.4 Ms 中国:台湾嘉义 1999 10 22 23.6 120.4 6.1 Ms 中国:台湾嘉义 2004 10 15 24.4 122.9 96 6.3 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2006 10 9 20.7 120 6.3 Ms 中国:台湾南部海域 2009 10 3 23.63 121.45 28 6.1 Mw 中国:台湾花莲 1878 11 23 23.5 118 6 Ms 中国:台湾海峡 1902 11 20 23 121.5 7.25 Ms 中国:台湾台东以东海域 1902 11 21 22.5 121.5 5 6.8 Ms 中国:台湾台东以东海域 1904 11 5 23.5 120.3 6.25 Ms 中国:台湾嘉义 1909 11 21 24.4 121.8 5 7.3 Ms 中国:台湾宜兰 1910 11 14 24.5 122 7 UK 中国:台湾宜兰以东海域 1916 11 14 24 121 6 Ms 中国:台湾南投北 1926 11 1 24.9 122.7 6 Ms 中国:台湾宜兰东南海域 1943 11 7 22 119 6 Ms 中国:台湾海峡 1943 11 24 22.5 122 6.9 UK 中国:台湾台东以东海域 1950 11 2 24.6 121.1 6 Ms 中国:台湾新竹 1951 11 24 22.9 121.5 7.3 Mw 中国:台湾台东以东海域 1951 11 26 22.9 121.5 6.25 Ms 中国:台湾台东以东海域 1964 11 26 24.9 122 11 6.3 Ms 中国:台湾宜兰东南海域 1970 11 14 22.839 121.363 27.6 6.5 Ms 中国:台湾台东以东海域 1972 11 9 23.886 121.553 20.3 6.3 Ms 中国:台湾花莲 1972 11 21 23.88 121.64 17 6.2 Ms 中国:台湾花莲 1986 11 14 23.989 121.731 34 7.4 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1986 11 14 23.944 121.803 32.1 6.7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1986 11 15 23.945 121.856 26.9 6.3 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1986 11 15 23.927 121.727 20.1 6.1 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1989 11 18 24.04 121.67 29 6.4 Mw 中国:台湾花莲 1999 11 1 23.442 121.616 34.6 6.6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2004 11 8 24.05 122.6 15 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2009 11 5 23.84 120.7 10 6 Mw 中国 : 台湾南投 1604 12 29 24.7 119 7.5 Ms 中国:台湾海峡 1776 12 23.5 120.5 6 Ms 中国:台湾嘉义 1848 12 3 24.1 120.5 6.75 Ms 中国:台湾彰化 1867 12 18 25.3 121.8 7 Ms 中国:台湾基隆东北海域 1882 12 9 23.8 120.5 6.75 Ms 中国:台湾云林 1912 12 24 23.8 121.8 6.5 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1919 12 20 22.5 122.5 35 7.1 Ms 中国:台湾台东以东海域 1919 12 20 23 121.7 35 7 Ms 中国:台湾台东以东海域 1919 12 20 23 121.7 6.5 Ms 中国:台湾台东以东海域 1920 12 4 24.3 120.2 6 Ms 中国:台湾海峡 1922 12 2 24.6 122 6.25 Ms 中国:台湾宜兰以东海域 1930 12 8 23.2 120.6 6.25 Ms 中国:台湾台南 1932 12 15 21 121 6 Ms 中国:台湾南部海域 1937 12 8 22.9 121.2 38.8 7 Ms 中国:台湾台东 1937 12 8 22.9 121.5 6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1937 12 13 22.7 121.2 6.75 Ms 中国:台湾台东以东海域 1937 12 17 22.7 121.2 6.75 Ms 中国:台湾台东以东海域 1938 12 6 22.9 121.5 39 7 Ms 中国:台湾台东以东海域 1941 12 16 23.251 120.391 35 7.1 Mw 中国:台湾台南 1941 12 17 23.4 120.4 6.6 Ms 中国:台湾嘉义 1943 12 2 22.9 121.5 6.5 Ms 中国:台湾台东以东海域 1946 12 4 23.1 120.3 6.75 Ms 中国:台湾台南 1946 12 19 24.7 122.5 100 6.75 UK 中国:台湾宜兰以东海域 1946 12 22 22.5 122.5 6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1948 12 6 22.9 121.5 6 Ms 中国:台湾台东以东海域 1948 12 20 23.4 121.6 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1951 12 5 22.9 121.5 6.5 Ms 中国:台湾台东以东海域 1978 12 23 23.224 122.015 48 7 Mw 中国:台湾台东以东海域 1982 12 17 24.576 122.527 89.3 6.5 Mw 中国:台湾宜兰以东海域 1984 12 29 24.49 122.04 10 6.2 Mw 中国:台湾花莲以东海域 1990 12 13 23.884 121.646 9.5 6.3 Mw 中国:台湾花莲 1990 12 13 23.749 121.598 14.5 7 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1990 12 13 23.693 121.605 29.4 6.2 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1990 12 13 23.856 121.71 6 6.3 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1990 12 19 23.69 121.62 11 6 Ms 中国:台湾花莲以东海域 1990 12 25 23.799 121.586 36.6 6.4 Ms 中国:台湾花莲 1993 12 10 20.847 121.177 12 6.1 Ms 中国:台湾南部海域 2001 12 18 23.984 122.736 16.3 7.3 Ms 中国:台湾花莲以东海域 2003 12 10 23.1 121.4 15 7 Ms 中国:台湾台东 2006 12 26 21.9 120.6 10 7.2 Ms 中国:台湾屏东西部海域 2006 12 26 21.9 120.6 6.7 Ms 中国:台湾屏东西部海域 2009 12 19 23.796 121.605 57 6.6 Ms 中国:台湾花莲 相关: 【 1 】台湾地震的季节性特别强,绝大多数发生在 1 至 4 月份 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1099497.html http://blog.sciencenet.cn/blog-575926-1099937.html
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干旱、火灾和季风气候的前世今生
热度 2 周浙昆 2020-4-18 14:32
四月的西南除了新冠病毒外,牵动人们心弦的,还有云南的干旱和四川西昌的森林火灾 。在云南,全省因为干旱已经造成了 147.79 万人和 41.73 万头大牲畜饮水困难, 100 条河流断流, 180 座水库干涸,农作物受灾面积已达 460 万亩(春城晚报微信公众号)。这种冬春季的干旱已经不是第一次发生, 2010 年云南水库干涸的照片就曾经走红网络(图 1 )。在四川, 2019 年 3 月 30 日凉山州木里县雅砻江镇发生森林火灾, 31 位救火队员壮烈牺牲的事件又在重演。 2020 年,几乎是相同的时间,相近的地点,同样的事情又在发生。 3 月 30 日下午,四川凉山西昌突发森林大火,火势蔓延危及西昌市区, 18 名消防队员牺牲。为什么干旱和火灾在西南会反反复复的上演,这一切还要从季风气候的前世今生说起。 图1. 云南2010大旱造成水库的干涸 按照气候特点,全球气候类群可以大致分为:内陆气候,海洋气候,沙漠气候,热带气候和季风气候。各种气候类型都有自己的典型特征,比如地中海型气候降雨主要集中在冬春两季,而热带地区全年降雨较为较为均匀(图 2 )。季风气候是全球一种主要的气候类型,其典型特征是大气环流季节性反转所引起的干湿季交替。季风系统直接影响着地球的大气圈、水圈和生物圈,全球 60% 的人口受季风气候的影响。亚洲季风系统建立后,最大的环境效应就是降雨的季节性增强,形成干湿两季的显著变化,造成全年降雨的不均衡。以云南为例,大部分地区全年 80% 以上的降雨集中在夏、秋两季(通常 5 月下旬到 10 月下旬),而冬、春季(通常 11 月至次年 5 月上旬)降雨通常少于全年降雨总量的 15% 。雨季前和雨季中,森林的外貌都会有很大的不同(图 3 )。季风气候条件下,雨热同期非常有利用于农作物的生长。然而,在季风气候下,冬春季干旱就是一种常态,森林火灾也是一种大概率的事件。了解季风气候的形成与演变过程,有助于我们了解气候气候的特征,增强我们科学应对频频发生的冬春季干旱和森林火灾的能力。 图2. 气候类型图 图3. 显示同一地点雨季前和雨季后的森林外貌以及昆明50年降雨图 季风是 热带辐合带 (Intertropical Convergence Zone ITCZ) 季节性迁移的表现,本质上是太阳直射纬度的季节性变化。太阳直射点分别在 12 月 22 日和 6 月 22 日前在南回归线和北回归线之间移动,这种移动,引起上太阳辐射热量在南北回归线之间的变化,而最终形成海洋温度的变化。热带辐合带是全球分布的,季风也就就是全球现象。全球有北美、南美、北非、南非和澳洲 - 印尼等六大季风区(图 4 )。 在这个六大季风区中,亚洲季风和我们的关系最大。亚洲季风又可以细分为东亚季风和南亚季风,前者由于水汽来源于太平洋又称为太平洋季风,后者水汽来源于印度洋有称印度洋季风,也称为西南季风。东亚季风主要影响的区域是亚洲东部的大部分区域,而南亚季风影响印度次大陆和我国云南西部。这两种季风虽然都表现为降雨的季节性差异,但是在诸多细节上又有一些差别。在风向上,印度洋季风,夏季以西南风为主,冬季主要是不十分明显的东北风;太平洋季风夏季以东南风为主,冬季以西北风为主。印度洋季风启程比较晚但是发展快,一般始于 6 月初开始,在一个月内就达到最大影响范围;而太平洋季风在四月启动,但是发展过程慢, 3 月才达到最大影响。从降雨量看,印度洋季风降雨的季节性更明显,全球降雨的 80% 是在雨季,而太平洋季风雨季降雨量为全年降雨的 60% 左右。 图4. 全球季风分布图 亚洲季风是什么时候形成的呢?如果把季风定义为季风是热带辐合带季节性迁移的表现,那么当亚洲大陆的地理位置和今天接近的时候,亚洲季风气候就已经存在了。如此推算,亚洲季风在早白垩世就已经存在了。然而,青藏高原的隆升改变了亚洲季风的形态,使得亚洲季风演变成为我们今天看到的样子。在青藏高原形成以前,中国中部的气候由副热带高压控制。热带辐合带的季节性迁移带来的降雨到达不了这些区域,使得在整个古近纪我国中部横亘着一条横贯东西的干旱带 。青藏高原的形成,改变了亚洲的地形地貌和大气环流,巨大的山体像一台抽水机,将海洋的湿气团吸到我国的中东部地区,使得中国中部的干旱带消失,亚洲季风从热带辐合带季节性迁移为主导的季风,变成由海洋风为主导的现代季风(图 5 )。而中中新世喜马拉雅逐步达到现在的高度,将印度洋的水湿气团带到了印度次大陆甚至深入到我国的西南部,这就是我们说的印度洋季风。可以说没有青藏高原的形成,就没有今天的江南水乡。 图5. 显示青藏高原对大气环流的改变 自从中新世以来,亚洲季风的格局的就基本形成,在全球气候的背景下,诸如,北极冰盖的形成,大气二氧化碳浓度的改变,第四纪冰期等地质事件的影响下,季风的强弱会发生一些改变,比如我们对古气候的重建表明,从中新世到上新世,在云南,季节性进一步的增强,降雨更加的集中于夏季。但是,在总体上现代季风气候所带来的以冬春季为干旱的气候特征就不会改变。认识这一气候特征,有助于我们科学合理的应对冬春季干旱,和冬春季在我国西南频频发生的森林火灾。 以滇中为例, 2010 年也出现程度和今年不相上下的冬春季干旱,再查气象记录,类似的干旱也时有发生,甚至呈现出周期性的规律。冬春季干旱就是云南气候特征的一种常态。受干旱影响较大的滇中地区,全年的降水并不算少。昆明的全年降雨在 800 到 1200毫米 左右,但是这些降雨大多数是集中在雨季,也就是 7-9 月之间。如果我们能够兴修水利,做到科学合理的蓄水,冬春季的干旱的影响就会大大降低。几年前我还是省人大代表的时候,作为代表去视察了一个水库,我记得那个时候是 9 月份,我看到水库的水位很低,水库的闸门被高高的提起,而那一年当地的降雨也比较少。我问水库的负责人,为什么还不关闸蓄水,该负责人回答说,水利部门有一个规定,为了防止洪涝,水库要在 10 月才能蓄水。 10 月已经是雨季的尾声,这时候能蓄的水是非常有限的了。不知道这个情况现在是否得到改变。 说到森林火灾大家都谈虎变色,其实火在森林的更新中,发挥着十分重要的作用,有些物种的种子必须要经常森林火烧后才能萌发。我们的森林面积总体减少,城市面积在扩大,我们承担不起森林火灾的后果。每到旱季,人们对森林火灾可谓是严防死守,但是森林火灾还是频频发生。当然有些火灾是人为因素引起的,但是很多森林火就是一个自然过程,防不胜防。从化石记录中可以看到,在地质历史上,森林火也是经常发生的。既然森林火灾不可避免,做好防范就尤为重要。这种防范并不是发生火灾以后再去灭火,而是在森林中,做好防火隔离带,即使森林火发生,也不至于成片的烧掉整个森林。世间最为珍贵的是生命,失去了就不会再来。 参考文献: 王宇等, 1990. 云南省农业气候资源及区划 . 北京:气象出版社 汪品先, 2009. 全球季风的地质演变 . 科学通报 54: 535-556. Alex Farnsworth et al., 2019. Past East Asian monsoon evolution controlled by paleogeography, not CO2. Sci. Adv. 2019;5: eaax1697 Robert A Spicer, 2017. Tibet, the Himalaya, Asian monsoons and biodiversity e In what ways are they related? Plant Diversity. 39:233-244 Sun X.J., Wang P.X., 2005. How old is the Asian monsoon system?--Palaeobotanical records from China. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 222: 181-222.
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Nature2018年最有影响力的50篇地学研究
热度 1 solo 2019-8-1 07:22
Nature Communication 总结了2018年最有影响力的50篇地球科学和星球科学研究文章。 其中有好几篇是中国学者的文章,值得大家看一看。 原文链接: https://www.nature.com/collections/ebbeeieefe/ 1. Arctic sea ice is an important temporal sink and means of transport for microplastic 北极海冰是微塑料的重要时间池和运输工具 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03825-5 2. A large planetary body inferred from diamond inclusions in a ureilite meteorite 从堇青石陨石中的金刚石夹杂物推断出的大行星体 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03808-6 3. Longer and more frequent marine heatwaves over the past century 在过去的一个世纪里,海洋热浪越来越频繁 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03732-9 4. A novel probabilistic forecast system predicting anomalously warm 2018-2022 reinforcing the long-term global warming trend 一种新的概率预测系统预测2018 - 2022年异常暖期加剧了长期的全球变暖趋势 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05442-8 5. Mediterranean UNESCO World Heritage at risk from coastal flooding and erosion due to sea-level rise 地中海联合国教科文组织世界遗产因海平面上升而受到沿海洪水和侵蚀的威胁 https://www.nature.com/articles/s41467-018-06645-9 6. Committed sea-level rise under the Paris Agreement and the legacy of delayed mitigation action 根据“巴黎协定”承诺的海平面上升以及延迟缓解行动的遗产 https://www.nature.com/articles/s41467-018-02985-8 7. Warm Arctic episodes linked with increased frequency of extreme winter weather in the United States 温暖的北极事件与美国极端冬季天气频率增加有关 https://www.nature.com/articles/s41467-018-02992-9 8. Warming assessment of the bottom-up Paris Agreement emissions pledges 对自下而上的“巴黎协定”排放承诺进行的变暖评估 https://www.nature.com/articles/s41467-018-07223-9 9. 21st-century modeled permafrost carbon emissions accelerated by abrupt thaw beneath lakes 21世纪模拟的永久冻土碳排放由于湖泊突然解冻而加速 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05738-9 10. North China Plain threatened by deadly heatwaves due to climate change and irrigation 由于气候变化和灌溉,中国华北平原受到致命热浪的威胁 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05252-y 11. Silica-rich volcanism in the early solar system dated at 4.565 Ga 早期太阳系中富含二氧化硅的火山活动日期为4.565 Ga https://www.nature.com/articles/s41467-018-05501-0 12. Recent enhanced high-summer North Atlantic Jet variability emerges from three-century context 最近增强的夏季北大西洋急流的变化来自三世纪的背景 https://www.nature.com/articles/s41467-017-02699-3 13. Predicting marsh vulnerability to sea-level rise using Holocene relative sea-level data 使用全新世相对海平面数据预测沼泽对海平面上升的脆弱性 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05080-0 14. The influence of Arctic amplification on mid-latitude summer circulation 北极放大对中纬度夏季环流的影响 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05256-8 15. A hexagon in Saturna’s northern stratosphere surrounding the emerging summertime polar vortex 土星北部平流层中的六边形,围绕着新兴的夏季极涡 https://www.nature.com/articles/s41467-018-06017-3 16. Evidence of an active volcanic heat source beneath the Pine Island Glacier 松岛冰川下有活跃的火山热源的证据 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04421-3 17. Mapping a hidden terrane boundary in the mantle lithosphere with lamprophyres 绘制地幔岩石圈中隐藏的地体边界与煌斑岩 https://www.nature.com/articles/s41467-018-06253-7 18. Dark zone of the Greenland Ice Sheet controlled by distributed biologically-active impurities 格陵兰冰盖的暗区由分布的生物活性杂质控制 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03353-2 19. The global flood protection savings provided by coral reefs 珊瑚礁减少了全球防洪损失 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04568-z 20. Early Palaeozoic ocean anoxia and global warming driven by the evolution of shallow burrowing 早期古生代海洋缺氧和全球变暖由浅洞穴的演变驱动 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04973-4 21. Cascading lake drainage on the Greenland Ice Sheet triggered by tensile shock and fracture 由拉伸冲击和断裂引发的格陵兰冰盖层叠湖泊排水 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03420-8 22. Degrading permafrost puts Arctic infrastructure at risk by mid-century 永久冻土的退化使得北极基础设施在本世纪中叶处于危险之中 https://www.nature.com/articles/s41467-018-07557-4 23. Large increase in global storm runoff extremes driven by climate and anthropogenic changes 由气候和人为变化驱动的全球风暴径流极端事件大幅增加 https://www.nature.com/articles/s41467-018-06765-2 24. The world’s largest High Arctic lake responds rapidly to climate warming 世界上最大的北极高地湖泊对气候变暖作出迅速反应 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03685-z 25. The rise of South-South trade and its effect on global CO2 emissions 南南贸易的兴起及其对全球二氧化碳排放的影响 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04337-y 26. Fire air pollution reduces global terrestrial productivity 火灾空气污染降低了全球陆地生产力 https://www.nature.com/articles/s41467-018-07921-4 27. Land-use emissions play a critical role in land-based mitigation for Paris climate targets 土地使用排放在巴黎气候目标的陆地缓解方面发挥着关键作用 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05340-z 28. Europe’s renewable energy directive poised to harm global forests 欧洲的可再生能源指令有望破坏全球森林 https://www.nature.com/articles/s41467-018-06175-4 29. Ocean science research is key for a sustainable future 海洋科学研究是可持续未来的关键 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03158-3 30. Impact on short-lived climate forcers increases projected warming due to deforestation 对短期气候强迫者的影响增加了由于森林砍伐导致的预计变暖 https://www.nature.com/articles/s41467-017-02412-4 31. Pastoralism may have delayed the end of the green Sahara 畜牧业可能推迟了绿色撒哈拉的结束 https://www.nature.com/articles/s41467-018-06321-y 32. The Medusae Fossae Formation as the single largest source of dust on Mars Medusae Fossae组是火星上唯一最大的尘埃源 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05291-5 33. Volcanic crystals as time capsules of eruption history 火山晶体作为喷发历史的时间胶囊 https://www.nature.com/articles/s41467-017-02274-w 34. Disclosing the temperature of columnar jointing in lavas 披露熔岩中柱状连接的温度 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03842-4 35. Two-thirds of global cropland area impacted by climate oscillations 全球三分之二的耕地面积受到气候振荡的影响 https://www.nature.com/articles/s41467-017-02071-5 36. Continental shelves as a variable but increasing global sink for atmospheric carbon dioxide 大陆架作为一个变量,但增加了大气二氧化碳的全球汇 https://www.nature.com/articles/s41467-017-02738-z 37. Exacerbated fires in Mediterranean Europe due to anthropogenic warming projected with non-stationary climate-fire models 由于非人类气候火灾模型的人为变暖导致地中海欧洲火灾加剧 https://www.nature.com/articles/s41467-018-06358-z 38. Emerging risks from marine heat waves 海洋热浪带来的新风险 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03163-6 39. Evaluating climate geoengineering proposals in the context of the Paris Agreement temperature goals 在“巴黎协定”温度目标的背景下评估气候地球工程建议 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05938-3 40. Seasonal energy exchange in sea ice retreat regions contributes to differences in projected Arctic warming 海冰撤退区域的季节性能量交换导致预测的北极变暖的差异 https://www.nature.com/articles/s41467-018-07061-9 41. Estimating geological CO2 storage security to deliver on climate mitigation 估算地质二氧化碳封存安全,以实现减缓气候变化 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04423-1 42. Overpumping leads to California groundwater arsenic threat 过度抽水导致加州地下水砷威胁 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04475-3 43. Dynamic strain determination using fibre-optic cables allows imaging of seismological and structural features 使用光纤电缆进行动态应变测定可以对地震和结构特征进行成像 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04860-y 44. Pronounced centennial-scale Atlantic Ocean climate variability correlated with Western Hemisphere hydroclimate 显着的百年尺度大西洋气候变率与西半球水文气候相关 https://www.nature.com/articles/s41467-018-02846-4 45. Internal climate variability and projected future regional steric and dynamic sea level rise 内部气候变化和预计的未来区域空间和动态海平面上升 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03474-8 46. Dynamic anticrack propagation in snow 雪中 的动态防裂传播 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05181-w 47. A new interhemispheric teleconnection increases predictability of winter precipitation in southwestern US 新的半球间遥相关增加了美国西南部冬季降水的可预测性 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04722-7 48. Global and Arctic climate sensitivity enhanced by changes in North Pacific heat flux 北太平洋热通量的变化增强了全球和北极的气候敏感性 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05337-8 49. Dissolved organic carbon leaching from plastics stimulates microbial activity in the ocean 从塑料中浸出的溶解有机碳会刺激海洋中的微生物活动 https://www.nature.com/articles/s41467-018-03798-5 50. Southern Hemisphere westerlies as a driver of the early deglacial atmospheric CO2 rise 南半球西风带作为早期冰川大气二氧化碳上升的驱动因素 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04876-4
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[请教] 利用季风提高风电功率预报:世界首创或领先、国内领先…
热度 7 zlyang 2018-8-13 13:42
求教心切。以下内容,词不达意。敬请指教!敬请批评! 下面定位请教限制的领域:“ 电力系统 ”+“ 风电 ”。 利用季风的空间相关性提高风电功率预报的定位: 世界首创 、 国际领先 、 国内领先 、 国内一般 、 没有价值 ? 在吴炳卫同学 2018 校级优秀硕士学位论文《推荐表》里,要求:简要评价本论文的创新点 及其与国内同期论文的比较位置。 因此,想请教各位老师同学们,我们的“利用季风的空间相关性提高风电功率预报”的定位(“国内同期论文的比较位置”):是 世界首创 、 国际领先 、 国内领先 、 国内一般 、 没有价值 ? 背景简介: (1)由于数值天气预报NWP从2011年以来大体进入饱和期,对风速的预报效果等出现相对的停滞期。 (2)统计方法,如果只利用本地的历史资料,则对未来有效预测的时间一般不超出 12 小时。 (3)NWP 风速预报中的“家族性缺陷”:“同源 NWP 预测误差形态相似(即使是 NWP 集合预报产品),正负偏差不能相互抵消”。 因此,“空间相关性”风速预报,成为当前可能有效提高风速的首选研究方法,具有成为“新的技术突破”的潜力。 但是,“空间相关性”风速预报,要利用客观存在的上游地点的风速、风向、气压等。这些客观存在的自然条件,是“空间相关性”效果的核心限制。一般地,欧美大多数地区空间相关性预报的空间距离在 50 公里、时间提前在 4 小时以内。这是因为欧美地区没有大范围的风速空间相关性。即没有“季风”等自然条件。 具有大范围风速空间相关性的自然条件之一,是季风。我国东南部、印度、非洲中部,是经典季风区。欧美没有典型的季风现象。 图1,欧美基本上没有典型的季风现象。 (李建平老师的 Global surface monsoon distribution), http://ljp.gcess.cn/dct/page/65591 The geographical extent of the global surface monsoons (the figure above) can be outlined by the normalized seasonality (Li and Zeng, 2000, 2003, 2005). The global surface monsoons contains three kinds of monsoons: the tropical, subtropical, and temperate-frigid monsoons, respectively. The extent of the classical tropicalmonsoons is surrounded by the positions of the Intertropical Convergence Zone (ITCZ) in summer and winter, which is the result of the two driving forcings of thetropical monsoon, the seasonal variation of the planetary thermal convection and the seasonal variation of the semi-permanent planetary waves due to the thermalcontrast between ocean and continent (Zeng and Li, 2002; Li and Zeng, 2005). 图2,德国北部某地对欧洲风速的空间相关性。左图为夏季,右图为冬季。 原图为 Fig. 1. Wind speed correlation for a reference point in northern Germany, winter and summer-day. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261911006933#f0005 我们的初步研究发现: (1)我国东南沿海的季风(冬季风、夏季风),一般具有 2000公里以上、提前时间 20小时以上的空间相关性。 (2)对未来27小时风速预报的均方根误差 2m/s(至少大风时),而NWP对未来12小时的误差 2m/s。 我们观点的核心: ( 1 )我国有季风,所以可以用“空间相关性”提高短期风电预报; ( 2 )欧美地区没有典型的季风,所以“空间相关性”效果较差; ( 3 )印度、非洲中部,也是经典季风区。我们的研究假如成功,有可能推广到这些地区。 在 SCI、EI 里检索,尚未发现与我们相同或类似的探索。 根据上述情况,我们的“利用季风的空间相关性提高风速预报”研究的定位,大约是 世界首创 、 国际领先 、 国内领先 、 国内一般 、 没有价值 ? 感谢您的指教! 本研究未来需要的条件: (1)主要是我国东南沿海的 风速 、 风向 、 气压 、 气温 等历史观测资料,时间分辨率最好在 1 分钟 以内。 (2)典型风机的有功功率、风速、风向、机舱角、气压、气温等历史过程资料,时间分辨率最好在 1秒以内。 (3)大块的研究时间,没有手机、微信、电话、敲门等各种干扰。 (4)科研需要的其它基本条件。 相关链接: 薛禹胜, 陈宁, 王树民, 文福拴, 林振智, 汪震. 关于利用空间相关性预测风速的评述 . 电力系统自动化 , 2017, 41(10): 161-169. DOI: 10.7500/AEPS20170109002. XUE Yusheng, CHEN Ning, WANG Shumin, WEN Fushuan, LIN Zhenzhi, WANG Zhen. Review on wind speed prediction based on spatial correlation . Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(10): 161-169. DOI: 10.7500/AEPS20170109002. http://aeps.alljournals.ac.cn/aeps/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170109002flag=1 http://aeps.alljournals.ac.cn/aeps/ch/reader/issue_list.aspx?year_id=2017quarter_id=10 叶林,赵永宁.基于空间相关性的风电功率预测研究综述 . 电力系统自动化 , 2014, 38(14): 126-135. DOI: 10.7500/AEPS20130911004. YE Lin,ZHAO Yongning.A Review on Wind Power Prediction Based on Spatial Correlation Approach .Automation of Electric Power Systems,2014,38(14):126-135. DOI: 10.7500/AEPS20130911004. http://www.aeps-info.com/aeps/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20130911004flag=1 Jung J, Broadwater R P. Current status and future advances for wind speed and power forecasting . Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014, (31): 762-777. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032114000094 ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecast), Verification of the high-resolution forecast of surface parameters against SYNOP observations https://www.ecmwf.int/en/forecasts/charts/catalogue/plwww_m_hr_wp_ts?facets=undefinedtime=2018062300parameter=10m%20wind%20speed Thomas Haiden, Progress in wind forecasting in the ECMWF model http://www.ewea.org/events/workshops/wp-content/uploads/2015/10/EWEA-Wind-Power-Forecasting-2015-Workshop-02-01-Thomas-Haiden-ECMWF.pdf 乔颖, 鲁宗相, 闵勇. 提高风电功率预测精度的方法 . 电网技术 ,2017, 41 (10): 3261-3268. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.1581 http://mall.cnki.net/magazine/Article/DWJS201710023.htm 杨茂, 杨琼琼. 风电机组风速功率特性曲线建模研究综述 . 电力自动化设备 ,2018, 38(2): 34-43. http://www.epae.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=201802005flag=1 陈隆勋,朱乾根,罗会邦,等.东亚季风 . 北京:气象出版社, 1991. WANG B.The Asian monsoon .New York:Springer–Verlag,2006. LAING A,EVANS J-L.Introduction to tropical meteorology,2nd edition .(2011–10) .http://www.goes– r.gov/users/comet/tropical/textbook_2nd_edition/navmenu.php_tab_4_page_5.0.0.htm 以前下载的,现在看不到该内容了。 An improved multi-step forecasting model based on WRF ensembles and creative fuzzy systems for wind speed. 作者: Zhao, Jing; Guo, Zhen-Hai; Su, Zhong-Yue; 等. APPLIED ENERGY 卷: 162 页: 808-826 出版年: JAN 15 2016 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261915013872?via%3Dihub Multi-step wind speed and power forecasts based on a WRF simulation and an optimized association method. 作者: Zhao, Jing; Guo, Yanling; Xiao, Xia; 等. APPLIED ENERGY 卷: 197 页: 183-202 出版年: JUL 1 2017 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261917304105?via%3Dihub 黄瑞芳,周园春,鞠永茂,等. 气象与大数据 .北京:科学出版社,2017. http://blog.sciencenet.cn/blog-528739-1080292.html 目前,某些短期要素的客观预报水平已经接近甚至超过预报员的主观预报水平,但由于受到大气探测技术的应用和对某些天气现象机理认识的限制, 不少天气要素如降水、风等的预报结果与实况有一定差距。 Hagspiel S, Papaemannouil A, Schmid M, et al. Copula-based modeling of stochastic wind power in Europe and implications for the Swiss power grid . Applied Energy, 2012, 96: 33-44. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261911006933#f0005 2018-07-23, ECMWF 风速预报误差的具体含义 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1125592.html 2018-03-03,ECMWF (欧洲中期天气预报中心)的预报误差 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1102078.html 我们的相关论文与观点等: 我国冬季风路径上风速与其影响因子的优化延迟相关性分析 . 电力系统保护与控制 ,2018 录用。 杨正瓴,刘仍祥,李真真. 基于季风和大气压分布的我国风电功率预测研究 (Survey on China Wind Power Prediction Based on Monsoons and Atmospheric Pressure Distribution) . 分布式能源 (Distributed Energy), 2018, 3(2): 29-38 http://der.tsinghuajournals.com/article/2018/2096-2185/101427TK-2018-02-005.shtml http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-FBNY201802005.htm 杨正瓴,刘阳,张泽,等.采用最近历史观测值和 PLSR 进行空间相关性超短期风速预测 . 电网技术 ,2017,41(6): 1815–1822. YANG Zhengling, LIU Yang, ZHANG Ze, et al. Ultra-short-term wind speed prediction with spatial correlation using recent historical observations . Power System Technology,2017,41(6): 1815–1822. http://www.dwjs.com.cn/CN/volumn/volumn_1517.shtml http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-DWJS201706016.htm 杨正瓴,杨钊,张玺,等.基于季风提高空间相关性预测的优化延迟时间 . 电力系统保护与控制 ,2016,44(15): 33–38. YANG Zhengling, YANG Zhao, ZHANG Xi, et al. Improving optimal lag time of spatial correlation prediction by characteristics of monsoon .Power System Protection and Control,2016,44(15): 33–38. http://www.dlbh.net/dlbh/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=1file_no=20161505journal_id=dlbh http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JDQW201615005.htm 杨正瓴,冯勇,熊定方,等.基于季风特性改进风电功率预测的研究展望 . 智能电网 ,2015,3(1):1–7. YANG Zhengling,FENG Yong,XIONG Dingfang,et al.Research prospects of improvement in wind power forecasting based on characteristics of monsoons .Smart Grid,2015 ,3(1): 1–7. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZNDW201501001.htm 中科院科学智慧火花, 2016-02-24 ,计及风力发电机机械惯性的更精确“风速-功率”关系 http://idea.cas.cn/viewdoc.action?docid=45013 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1059999.html 2018-08-11 ,恭喜吴炳卫同学获得“天津大学 2018 年优秀硕士学位论文” http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1128696.html http://www.tech110.net/home.php?mod=spaceuid=11851do=blogid=78679 2017-07-05 ,恭喜杨钊同学获得“天津大学 2017 年优秀硕士学位论文” http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1064703.html http://www.tech110.net/home.php?mod=spaceuid=11851do=blogid=77576 附录一(NWP常见的风速预报误差): (1)第6页,Thomas Haiden, Progress in wind forecasting in the ECMWF model (2)第7页,Thomas Haiden, Progress in wind forecasting in the ECMWF model http://www.ewea.org/events/workshops/wp-content/uploads/2015/10/EWEA-Wind-Power-Forecasting-2015-Workshop-02-01-Thomas-Haiden-ECMWF.pdf (3)ECMWF 官方网站 (European Centre for Medium-Range Weather Forecast), Verification of the high-resolution forecast of surface parameters against SYNOP observations https://www.ecmwf.int/en/forecasts/charts/catalogue/plwww_m_hr_wp_ts?facets=undefinedtime=2018062300parameter=10m%20wind%20speed (4)2017,Jing Zhao,WRF model的改进,我国山东。 Multi-step wind speed and power forecasts based on a WRF simulation and an optimized association method. 作者: Zhao, Jing; Guo, Yanling; Xiao, Xia; 等. APPLIEDENERGY 卷: 197 页: 183-202 出版年: JUL 1 2017, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261917304105?via%3Dihub 附录二(中国风能资源专业观测网测风塔分布): 中国气象局风能太阳能资源评估中心.中国风能资源的详查和评估 .风能,2011,(8):26-30. CMA Wind and Solar Resources Center.Investigation and evaluation of wind energy resources in the China .Wind Energy,2011,(8):26-30(in Chinese). http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-FENE201108006.htm 感谢您的指教! 感谢您指正以上任何错误! 感谢您提供更多的相关资料!
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我们的论文《基于季风和大气压分布的我国风电功率预测研究》刊出
热度 12 zlyang 2018-8-12 14:32
我们的论文《 基于季风和大气压分布的我国风电功率预测研究 》刊出 2018 年 4 月,我们的汉语论文“基于季风和大气压分布的我国风电功率预测研究”在期刊《分布式能源》刊出了。感谢《分布式能源》编辑部和有关专家老师! 该文主要信息: 【 摘要 】 为提高我国超短期和短期风电功率预测的准确性和可靠性,首先回顾我国冬季风和夏季风的基本变化性质。我国东南沿海处在冬季风和夏季风的主要路径上,每年有超过 7 个月的时间具有超过 2 000 km 空间距离和超过 20 h 延迟时间的风速空间相关性。引起冬季风的蒙古高压,还控制着我国北部和西部的风能资源丰富区。尽管总体上我国天气预报难度超过欧美,但冬季风、夏季风及蒙古高压引起的空间相关性,使得这些区域风速等预报的精度具有明显提高的潜力,特别是台湾海峡区域具有高精度的超短期风速预报潜力。再采用力学中的刚体定轴转动定律等进行风速-功率曲线的精确求解,可望在我国东南沿海和北部的风能资源丰富区,通过空间相关性获得高性能的超短期、短期风电功率预测效果。 【 关键词 】 风电功率预测 ; 短期 ; 超短期 ; 季风 ; 风速-功率曲线 ; 空间相关性 2017 年清华大学 乔颖 等老师在文献《 提高风电功率预测精度的方法 》里写到: “风功率预测是目前国内外公认的、提高大规模风电接入电力系统运行水平的关键基础技术。” “风功率预测精度近 20 年发展趋势:精度稳步提高,逐渐进入平缓期。” “精度提升主要依靠新的技术突破。” 在“ 1.4 中国特殊问题 ” 里提到: 1) 中国的天气预报难度比欧美大。 2) 中国风力机组“风速-功率”曲线(推力曲线)分散性强,建模困难。 利用季风提高短期、从短期风速预测,利用力学原理提高“风速-功率”曲线的精确性,是我们近年的主要研究问题。我们希望为我国风电预测做出自己的贡献: ( 1 )利用季风的空间相关性,意在解决 NWP 风速预报中的“家族性缺陷”(“同源 NWP 预测误差形态相似(即使是 NWP 集合预报产品),正负偏差不能相互抵消”)。 ( 2 )利用力学原理建立更精确“风速-功率”之间的转换关系。该研究思路可能是“世界范围的原创性探索(原始性创新探索)”。 2016-02-24 ,我们在“科学智慧火花”贴出了《计及风力发电机机械惯性的更精确“风速-功率”关系》。 2018-06 ,我们的论文《 Fitting the Variations from the Wind Speed to the Active Power of a Wind Powered Generator by a Low-Pass Filter 》已经在一个国际会议论文集中刊出。 相关链接: 杨正瓴,刘仍祥,李真真. 基于季风和大气压分布的我国风电功率预测研究( Survey on China Wind Power Prediction Based on Monsoons and Atmospheric Pressure Distribution) . 分布式能源 (Distributed Energy), 2018, 3(2): 29-38 http://der.tsinghuajournals.com/article/2018/2096-2185/101427TK-2018-02-005.shtml http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-FBNY201802005.htm 乔颖, 鲁宗相, 闵勇. 提高风电功率预测精度的方法 . 电网技术, 2017, 41 (10): 3261-3268. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.1581 http://mall.cnki.net/magazine/Article/DWJS201710023.htm 2018-08-11 ,恭喜吴炳卫同学获得“天津大学 2018 年优秀硕士学位论文” http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1128696.html http://www.tech110.net/home.php?mod=spaceuid=11851do=blogid=78679 2017-07-05 ,恭喜杨钊同学获得“天津大学 2017 年优秀硕士学位论文” http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1064703.html http://www.tech110.net/home.php?mod=spaceuid=11851do=blogid=77576 薛禹胜, 陈宁, 王树民, 文福拴, 林振智, 汪震. 关于利用空间相关性预测风速的评述 . 电力系统自动化, 2017, 41(10): 161-169. DOI: 10.7500/AEPS20170109002. XUE Yusheng, CHEN Ning, WANG Shumin, WEN Fushuan, LIN Zhenzhi, WANG Zhen. Review on wind speed prediction based on spatial correlation . Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(10): 161-169. DOI: 10.7500/AEPS20170109002. http://aeps.alljournals.ac.cn/aeps/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170109002flag=1 http://aeps.alljournals.ac.cn/aeps/ch/reader/issue_list.aspx?year_id=2017quarter_id=10 2018-07-23, ECMWF 风速预报误差的具体含义 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1125592.html 2018-03-03,ECMWF (欧洲中期天气预报中心)的预报误差 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1102078.html Thomas Haiden, Progress in wind forecasting in the ECMWF model http://www.ewea.org/events/workshops/wp-content/uploads/2015/10/EWEA-Wind-Power-Forecasting-2015-Workshop-02-01-Thomas-Haiden-ECMWF.pdf 中科院科学智慧火花, 2016-02-24 ,计及风力发电机机械惯性的更精确“风速-功率”关系 http://idea.cas.cn/viewdoc.action?docid=45013 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1059999.html 我国冬季风路径上风速与其影响因子的优化延迟相关性分析 . 电力系统保护与控制 ,2018 录用。 感谢您的指教! 感谢您指正以上任何错误! 感谢您提供更多的相关资料!
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[请教] 关于“风、季风”成因等的气象专业书籍与资料
热度 1 zlyang 2017-7-16 12:42
关于“ 风 、 季风 ”成因等的气象专业书籍与资料 利用季风特性来提高自然界风速的空间相关性的效果,进而以提高风力发电功率预测的准确性和可靠性,是我们目前感兴趣的研究问题。 因此,我们很想学习一些关于“ 风 的成因”、“ 季风 的成因”等相关的天气专业的知识。希望是气象学“ 专业级 ”的知识,不要业余级别的知识。 尽管看不懂,但对筛选预测的输入变量,优化预测模型等都背景启发作用:结合风速特性的模型与参数优化。 Global surface monsoon distribution (扩展季风) http://ljp.gcess.cn/dct/page/65591 Fig. 3.29. The monsoon regions as defined by Ramage (1971). (经典季风) http://www.goes-r.gov/users/comet/tropical/textbook_2nd_edition/navmenu.php_tab_4_page_5.0.0.htm 感谢您推荐专业的书籍、参考文献、网站、历史数据等 “ 专业级 ”的资料! 相关链接: 叶笃正,李崇银,王必魁.动力气象学 .北京:科学出版社,1988. YE Duzheng,LI Chongyin,WANG Bikui.Dynamic meteorology .Beijing:Science Press,1988. (in Chinese). 陈隆勋,朱乾根,罗会邦,等. 东亚季风 . 北京:气象出版社,1991. Chen Longxun, Zhu Qiangen. East Asian Monsoon . Beijing: China Meteorological Press, 1991. (in Chinese). Arlene Laing, Jenni-Louise Evans. Introduction to Tropical Meteorology, 2nd Edition. Chapter 3: Global Circulation, 3.5 Monsoons http://www.goes-r.gov/users/comet/tropical/textbook_2nd_edition/navmenu.php_tab_4_page_5.0.0.htm Wang B. The Asian monsoon . New York:Springer-Verlag,2006 中国大百科全书(大气科学•海洋科学•水文科学卷) . 北京:中国大百科全书出版社,1988. 中国大百科全书(中国地理) . 北京:中国大百科全书出版社,1993. Blanco J, Kheradmand H. Climate change - geophysical foundations and ecological effects . http://www.intechopen.com/books/climate-change-geophysical-foundations-and-ecological-effects/holocene-vegetation-responses-to-east-asian-monsoonal-changes-in-south-korea Encyclopædia Britannica, Monsoon, meteorology, Written By: T.N. Krishnamurti. . https://www.britannica.com/science/monsoon 感谢您的指教! 感谢您指正以上任何错误! 感谢您提供更多的相关资料!
个人分类: 本科-研究生教学|2065 次阅读|8 个评论
你该知晓的华夏山水——为《中国科学 地球科学》做一回广告
热度 2 周浙昆 2017-4-13 14:50
我不是商人自然用不着做广告,但是当今这个社会,信息时代,知识爆炸,好酒也怕巷子深,科学家也频频给自己做广告,微信,推特, researchgate 十八般武艺全都用上,你不做广告,你的论文就会淹没在汪洋大海中。尽管如此,我还是不喜广告,连自己论文的 PDF 都很少主动送给同行。我认为发表了,在哪儿了,需要的自然会去读。今天早晨读了《中国科学 地球科学》通过邮件送来的《华夏山水由来》的专题,忍不住为其做一回广告。 这个专题由《华夏山水的由来 》、《长江的前世今生》、《台湾岛的年龄》、《东海的来历》、《秦岭的由来》和《黄土高原见证季风和荒漠的由来》等文章组成。我推荐这个专辑有三个理由:其一、华夏是我们中华民族赖以生存的大地,其山水的由来我们应该知晓;其二、这个专题所涉及的内容属于地球科学,而主题则是华夏子孙,普通民众所关心的问题,比如长江何时掉头东流?影响大半个中国的季风是如何形成的?中国的南北分界线秦岭又是如何形成的等等;其三、文章大多基于作者之前的研究成果,但是文字通俗易懂十分接地气,看看这一段“在金庸的小说《书剑恩仇录》里 , 有一首脍炙人 口的诗 : “ 携书弹剑走黄沙 , 瀚海天山处处家 ; 大漠西 风飞翠羽 , 江南八月看桂花 .” 诗的后两句可用来描述 今天华夏西北大地干旱少雨、飞沙走石 , 而江南地区 湿润多雨、桂花遍地的自然环境”。你没有读错,这是一篇科学论文的开头 ( 郭正堂. 2017. 黄土高原见证季风和荒漠的由来. 中国科学: 地球科学, 47: 421–437)。 读了这个专题的以后,我第一时间向我的学生做了推荐,特别是男同学们做了推荐,这个专题可以丰富你的知识,增加你的内涵,为你“撩妹”提供子弹。如果一个在华东的男生,在一个细雨蒙蒙的暮春,向等候已久的美眉献上玫瑰的同时,说一句,“这天气真讨厌,你的衣服都打湿了,其实我们这里原来是沙漠耶”会收到什么样的效果? 既然是做广告,就要有广告词。其实广告词汪品先院士自己已经写好了:“ 你知道原来中国的地形曾经东高西低 , 后来才是 “ 一江春水向东流 ” 吗 ? 你知道今天的江南沃土也曾 经是当初的荒漠 , 西北的沙漠也是后来才有的吗 ? 你知道六百多万年前并没有宝岛台湾 , 而两万年前从上海可以步行走到东京吗 ? 你知道为什么会有三千里秦岭将中国分为南北 , 成为华夏文明的龙脉吗 ? ” ( 汪品先 . 2017. 华夏山水的由来 . 中国科学 : 地球科学 , 47: 383 –384,)。要想知道这些,请读《中国科学地球科学》第47卷, 第4期, 2017,《华夏山水由来》专题 http://g9ogn.count.bestedm.org/new_track/t/4e8d4e152c1ca0ba0e8c1b265ef03ffce9332d7eb64adbddb91951665e3cb92a85508c0ada9aba108020c1ffd424626429f5a345ed9fec6f4f891e865c6d3bbf41eb84fe244fc62523a01f6b01e22344e3c1e93268ce1ac2823c25412bacdf6f37584a2091e29279
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台湾地震季节性强:9至12月强潮汐值得关注
热度 4 杨学祥 2016-9-12 18:14
台湾地震季节性强: 9 至 12 月强潮汐值得关注 杨学祥 专家称台湾地震季节性强,绝大多数发生在 1 至 4 月 来源:南方都市报 2016 年 02 月 07 日 版次: AA03 作者:陈显玲 台湾位于亚欧板块与太平洋板块交界处,地壳活动频繁,地震多发,每年会发生三四次地震。之前,大多地震发生在东部沿海或海里,但此次发生在岛内。过去 40 年,岛内的最大地震是 1999 年 9 月 21 日 南投 7.6 级地震,史称“台湾集集地震”,造成 2000 多人死亡, 8000 多人受伤。 中国地震局地震预测研究所陈会忠研究员分析,此次地震是“台湾集集地震”之后发生在台湾岛上的最强地震,目前余震已较多,最大 4 .9 级,不排除还有大的余震。台湾地震预警是归“气象局”管,到 2014 年底台湾已建成用于预警的密集地震网,在人口区每个地震台站间距只有 7.5 公里。但地震预警遇到相同难题:预警信息如何高效传到百姓那里。台湾地震预警是通过手机软件信息发送。他手机上也安装有台湾地震预警的手机 A PP “ bxb 地震速报”,地震发生后十几秒,手机就收到预警信息。 谈及地震原因,台湾“气象局长”辛在勤认为,此次地震由复杂破碎的地层错动引发。台湾西南部原本就是复杂的破碎地层,有密集断层带,包括左镇断层、新化断层、甲仙断层、旗山断层,此次美浓地震震中距离 2010 年 3 月 4 日 规模 6 .4 级的甲仙地震位置约 10 多公里。 台湾“中央大学”应用地质研究所教授李锡堤表示,一般此类灾害型地震是因为断层错动,到底有没有破裂到地表要到现场探查才知。 对全球地震进行长期观测的吉林大学杨学祥教授预测,台湾最近一两年地震特别多,有几次 6 级地震。 按照小震闹、大震到的地震预测规律,预测今年 2 至 4 月应该有较大地震,台湾地震的季节性特别强,绝大多数地震发生在 1 至 4 月份。 南都记者 陈显玲 http://epaper.oeeee.com/epaper/A/html/2016-02/07/content_10314.htm 每年 1 月和 7 月为中国 7 级地震高发时期 1940-1981 年中国 7 级以上地震总数 60 次。根据中国 1940-1981 年 7 级以上地震目录及天文条件, 杨冬红对 1940-1981 年中国 7 级以上地震的统计结果得出以下结论: 中国 7 级以上地震有明显的季节性特征:中国 1940-1981 年 7 级以上地震,发生在 1 月的地震有 8 次,排位第二;发生在 7 月的地震有 9 次,排位第一。发生在 6 月地震为 0 ,概率最小。排列次序为: 7 、 1 、 2 、 3 、 4 、 8 、 5 、 9 、 10 、 11 、 12 、 6 。这对地震预防有重要意义(见表 1-2 )。 中国 1940-1981 年 7 级以上地震,发生在 1 月的地震有 8 次,排位第二; 2 月和 3 月各有 7 次,排位第三;发生在 7 月的地震有 9 次,排位第一。这符合印度洋跷跷板运动的季节性特征,即 1 月盛行东北季风, 7 月盛行西南季风,与理论模型预测完全相符(见 2.3.1 节印度洋地壳跷跷板运动模型)。详细地震的月份分布见表 1 。 1-4 月和 7-8 月地震次数较多, 6 月和 9-12 月地震次数较少。上半年地震次数为 33 次,下半年为 27 次,上半年多 6 次,地震活动较强烈。 表 1 中国 1940-1981 年 7 级以上地震的按月分布(杨冬红, 2009 ) 月 份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 地震次数 8 7 7 6 5 0 9 6 3 3 3 3 表 2 中国 1940-1981 年 7 级以上地震的地区和月份分布 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 合计 西藏 2 2 1 5 新疆 1 1 2 1 1 1 7 青海 1 1 2 四川 1 1 1 2 5 云南 1 1 4 1 7 内蒙 1 1 河北 1 3 4 辽宁 1 1 吉林 1 1 甘肃 1 1 黑龙江 2 1 3 台湾 4 2 3 2 1 1 1 3 2 2 21 东海 1 1 南海 1 1 中国 8 7 7 6 5 0 9 6 3 3 3 3 60 在亚洲大陆东部的西太平洋沿海,由于 1 月盛行西北季风, 7 月盛行东南季风,西太平洋地壳的跷跷板运动也受季风的影响,使地震活动在 1 月和 7 月非常显著。这是表 1 出现规律性特征的另一个原因(见图 1 )。厄尔尼诺和拉尼娜的转换也会加剧跷跷板作用。 图 1 印度洋和北太平洋跷跷板运动的季风效应(杨冬红, 2009 ) 学者徐道一指出,某些地区的地震频度随着季节有规律地变化,与地球和太阳的相对位置有关。例如,北极地区(大于等于北纬 50 度) 7 级以上地震逐月频数在 3 月和 7 月有两个峰值,在 1 月和 9 月有两个谷值;南极地区正好相反。南中纬度地区( 13-33 度之间) 1 月和 8 月有两个峰值,在 3 月和 11 月有两个谷值,北中纬度地区正好相反 。 3 月和 9 月与春分和秋分有关, 1 月和 7 月与季风、地球近日点和远日点有关。南北半球情况反向变化,与季节性冰盖消长和风向海流变化有关。表 5.2 的统计结果并不是一个特例,与以往统计结果相比符合普遍规律。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-799722.html http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-988037.html 台湾地震季节性强: 1-4 月和 10-12 月 7 级地震发生频率高 根据表 2 ,由于季风的作用和厄尔尼诺与拉尼娜的转换, 1-4 月和 10-12 月 7 级地震发生频率高。 2015-2016 年发生超级厄尔尼诺, 2016 年 8 月进入拉尼娜状态, 2016 年 1-4 月和 9-12 月为强潮汐时期, 2016 年 2-5 月台湾发生了 4 次 6 级以上地震, 9-12 月值得关注。 相关资料: 2016 年 2-8 月台湾 6 级以上地震 震级 (M) 发震时刻 (UTC+8) 纬度 ( ° ) 经度 ( ° ) 深度 ( 千米 ) 参考位置 6.2 2016-05-31 13:23:49 25.43 122.41 239 台湾新北市海域 6.2 2016-05-12 11:17:13 24.71 122.00 15 台湾宜兰县海域 6.7 2016-02-06 03:57:26 22.94 120.54 15 台湾高雄市 6.2 2016-02-02 22:19:22 25.41 123.45 200 台湾东北部海域
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2015年小结(初稿,修改中)
热度 8 zlyang 2015-12-31 11:30
2015 年 小结 (初稿,修改中) 2015年即将过去,2016年马上来临。 预祝科学网大家庭2016新年快乐! 真傻 的2015小结: (1)发表了一篇具 有可能被“ 宫成圆石 / 冤士 ”( 功成元始 ?不是 工程院士 )水平的学术论文《基于季风特性改进风电功率预测的研究展望 Research prospects of improvement in wind power forecasting based on characteristics of monsoons 》!在期刊《智能电 网》 (2015年1月,3(1): 1~ 7)。该文有英文标题、摘要、关键词! 以时空穿越的高科技方 式,执行了 中国科学技术协会、教育部、国家新闻出版广电总局、中国科学院、中国工程院2015年11月4日 公布的《关于准确把握科技期刊在学术评价中作用的若干意见》 。 率先将这个“利用季风来改进风电功率预测的精度,应该是一个不错的思路,代表了其中一个发展方向”,发表在中文科技期刊上。 此文的成 功发表,是俺在实现上岗“太监”岗位的奋斗路上,又一里程碑! (2)当选《电力系统保护与控制》2015优秀审稿专家, 编委? (3)发 现“ 熵entropy ”其实是很傻的。例如:不能区分分别为“高斯白噪声”、“条纹”的两幅数字 图片。 (4)Zenas公理:Top Journals do not publish Top Results in science and technology (顶级期刊不发表顶级的科技结果)。 该公理被多伦多大学社会学家 Kyle Siler 等初步量化证实!他们的论 文“ Measuring the effectiveness of scientific gatekeeping ”居然发 表在 PNAS(美国科学院院报)上。 还真没中国人公开站出来支持我 (当需要国人肯定的时候,国人就沉默了。)。后来有人在Science 为“同行评议”翻案。俺对 这个依据13万份基金评审意见得出结论十分怀疑。难道普朗克定理、中国定理等,真的成为历史了? (5)科学网博客200万点击量(2015-09-01),进入前100名(2015-09-03进入第100名,目前是第88名)。 (6) 首 创“灵动派”摄影。贴出灵动 派照片20余张。 自从2012-08-02上午买了单反Cannon 550D,2013-09-26上午买了新镜头和佳能 SX 170 IS 以来,已经按下快门约4万次(550D 2万次 + SX170IS 2万次)。不知道俺的摄影是否入门? (7)初步 肯定“ 平行导线间的磁力,与电流方向有关 ”。 ( 8)发 现 “活体超声显微成像技术”可能用来研究人体的郁结。 (9)首次 发现“高温可控热核裂变的新原理”,其可控性、安全性有显著 的提高。 (10) 追求灾难,乃是人的天性! 是俺的科学网博主名言。 其实,2015年是俺渴望“被毁灭”的一年,渴望自杀的一年。 由于没有得到上帝先生的明确指示,不敢贸然自杀:半死不活,更惨。 Too young, too simple, too naive 的想法,是左倾幼稚病,要不得。 其它感谢您的补充! 相关链接: 杨正瓴,冯勇,熊定方,杨钊,张玺,张军.基于季风特性改进风电功率预测的研究展望(Research prospects of improvement in wind power forecasting based on characteristics of monsoons) .智能电网(Smart Grid),2015,3(1):1-7. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZNDW201501001.htm http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/zndw201501001 2015-05-12,真傻当选《电力系统保护与控制》优秀审稿专家 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-889545.html 2015-01-02,没人看俺的博客?Zenas公理被外国人初步实证 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-855836.html 2015-12-28,灵动的线条:卡片机傻拍2015(100) http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-946506.html 2015-09-03,科学网 博客“博客总排行”第 100名 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-918218.html 2015-09-06,rainsnow 老师:我的担忧并没有消失!! http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-918874.html 2015-11-27,活体超声显微成像技术:阿是穴、病灶在对应穴位形成的淤结 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-939118.html 2015-08-20,高温可控热核裂变的新原理(尖端高科技) http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-914395.html 孙学军,2015-04-24,同行评议公平性的研究 http://blog.sciencenet.cn/blog-41174-884827.html 孙学军,2015-11-26,《自然》:活体超声显微成像技术突破 http://blog.sciencenet.cn/blog-41174-938856.html Siler Kyle, Lee Kirby, Bero Lisa. Measuring the effectiveness of scientific gatekeeping . Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2015-01-13,112( 2): 360-365. http://www.pnas.org/content/112/2/360 Danielle Li, Leila Agha. Big names or big ideas: Do peer-review panels select the best science proposals? . Science, 24 April 2015, 348(6233): 434-438. http://www.sciencemag.org/content/348/6233/434.abstract Errico Claudia, Pierre Juliette, Pezet Sophie, Desailly Yann, Lenkei Zsolt, Couture Olivier, Tanter Mickael. Ultrafast ultrasound localization microscopy for deep super-resolution vascular imaging . Nature, 2015-Nov-26, 527(7579): 499-502. http://www.nature.com/nature/journal/v527/n7579/full/nature16066.html 许培扬,2015-11-26,征集科学网博主名言 http://blog.sciencenet.cn/blog-280034-938766.html 感谢您指正以上任何错误!
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[请教] 天气预报知识:“周边观测等”“全国会商”
热度 3 zlyang 2015-4-17 10:48
天气预报知识: “周边观测等”“全国会商” 一、周边观测等 一般地说,天气(如季风)往往具有行星尺度。某区域天气预报的准确率,受制于全球模式NWP(Numerical Weather Prediction)的输出结果。依赖强大的观测系统以及完善的中尺度模式还是有可能提高部分地区的正确率的。但是非常临近的预报,对周边的观测等就显得很重要了,像雷达,卫星等资料的辅助…… 请教: “非常临近的预报,对周边的观测等就显得很重要了”有哪些权 威的参考文献? 二、全国会商 听说我国目前关于大尺度天气现象的预报,基本解决:根据各省的观测,进行全国会商,基本上十拿九稳。主要是小尺度的天气现象难以预报。 请教: “大尺度天气现象预报,基本解决”方面 的公开发表的参考文献、书籍之类, 想做一点风电预测。 天气学外行。 感谢您的指教! 表2 风电、负荷、故障等不确定性因素 (Tab.2 Uncertainty factors of wind power, loads and faults)。见: 薛禹胜,雷兴,薛峰,郁琛,董朝阳,文福拴,鞠平. 关于风电不确定性对电力系统影响的评述 . 中国电机工程学报,2014,34(29):5029-5040.
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中国东部是世界上最适合居住的地区之一
热度 7 fanxiaoyingz 2013-5-26 15:40
中国东部是世界上最适合居住的地区之一 我找到了一个适合研究文明异同的技术路线,就是地理气候——人种——社会——文明。利用这个路线图就会说理清楚,证据充分。我们说欧洲地理气候决定了白种人的特点和社会文明特点,同样的中国大陆的地理气候特点决定了黄种人的特点和社会文明。 总的来说,我的结论是“ 中国东部是世界上最适合居住的地区之一 ”,那么什么样的条件才算是“适合居住”呢?我认为应该符合以下条件: 1 ,夏无酷热,冬无严寒,气温合适; 2 ,雨水丰沛; 3 ,雨热同季。 从世界上看,符合以上条件的地区并不多,同时具备以上条件的更少。首先第一条,夏无酷热冬无严寒,四季分明气温合适的地区只有纬度在 20 度—— 40 度的地区,实际上世界古代文明的发生地全部在北纬 26 度—— 40 度之间,可能原因就在这里。第二个条件要求雨水丰沛,雨水丰沛的条件是处在大陆的东岸,大洋的西岸,要么就是在热带雨林地区,要么就是季风区;第三个条件是雨热同季,这个在世界上符合条件的真不多,一般来说夏季季风或者信风来自海洋才能满足。我国的华北、华中、江南和西南地区符合这个条件,是最适合居住的地区。现在我们就来分析以上三个条件的因果关系: 一、行星风系决定了 信风洋流 的流向 所谓行星风系,就是指只和太阳、地球和地球纬度形状有关系,和大陆海洋以及地形没有成因关系的全球性风力系统,它产生的根本原因是地球接受太阳辐射在地球上不均匀分布和地球自转。行星风系 在切割维度的经向产生了三个环流圈 , 对全球气候有着重要影响。 现在我们来讲哈得莱环流圈( Hadley )。赤道周围,从南纬 10 度到北纬 10 度是地球上最热的地区,由于受热膨胀空气密度降低形成了上升气流,根据观测赤道上空对流层的高度达到了 18 千米,而极地地区的对流层高度一般只有 6 千米。所以赤道上升气流可以到达 10 千米左右。在赤道上空 气流 向高纬度地区流动,在大约北纬和南纬 25~35 度左右形成下降气流,然后气流又从近地层返回赤道,这样形成了一个空气环流圈,称为 哈得莱环流圈( Hadley ) 。以上讲的是切割纬度的经向环流, 哈得莱环流圈 深受地球自转的影响,它还形成切割经度的纬向环流,在赤道上空地球的自转线速度为 464 米 / 秒,而在 30 度纬度上 地球的自转线速度为 4 02 米 / 秒 ,相差 60 米 / 秒 。所以赤道上向北(南)的空气流当流动到 30 度纬度(南北)上时,相当于空气流以 464 米 / 秒 的速度运动在速度为 402 米 / 秒 的下垫面上,它的速度超前当地地球自转速度 60 米 / 秒 , 它的方向全部转向到从西向东(地球自转偏向力),从而在 30 度纬度 高空上形成了强劲的西风带,风向从西向东。这个西风带对整个地球的气候有很大影响,当西风从高空下沉的时候由于气温垂直递减率为 0.65 度 / 百米,所以一般情况下下降西风给地面带来干热空气,造成只受西风带影响的地区形成温带沙漠。而当空气流从中纬度向低纬度回流的时候又由于收到地球自转偏向力的作用,相当于它以大约 402 米 / 秒 的速度流动在 464 米 / 秒 的地区,所以以相对落后 60 米 / 秒 的速度向后(地球自转方向)运动(实际上收到地面阻力速度在减小),所以 在北半球形成了东北信风,在南半球形成了东南信风,方向都是从东向西的,它的存在是一年四季永远的,位置在纬度 25~5 度。由于东北信风和东南信风常年存在,所以对世界气候形成了极大影响。它是形成信风洋流的根本原因。 二、 信风洋流 把温热潮湿空气带给了大陆东海岸地区 由于东北信风和东南信风常年 吹刮,所以带动了大洋中 100 米深度以内的海水顺着信风流动,从而形成了信风洋流。信风洋流是其它洋流形成的主要动力。所以在太平洋上形成了太平洋北信风洋流和 太平洋 南 信风洋流 。在印度洋上形成了印度洋 南信风洋流 ,由于印度海岸线的影响没有形成 印度洋 北 信风洋流 ,在大西洋上,形成了大西洋 大西洋北信风洋流和大西洋南信风洋流 ,在信风洋流中间形成方向相反(自西向东)的赤道洋流,由于印度洋海岸线独特没有形成 赤道洋流 ,而是在印度大陆附近形成了“夏季季风洋流”,而在大西洋和太平洋上都形成了赤道洋流。 信风洋流 的流向全部从东向西,加上 从东向西 的信风,所以给大陆东海岸的地区带来了持续稳定的降雨,使得东海岸地区成为世界上最适合植物生长,动物繁衍生息的地方,因而也是人类食物来源最广,最适合人类居住的地区。 这些地区包括中国、东亚、南亚、澳大利亚东海岸、美国、巴西、委内瑞拉、埃塞俄比亚、肯尼亚、坦桑尼亚、莫桑比克等国家。一般来说这些地区的人口都比较多。但是这些地区有些处在热带,终年高温多雨。另外由于赤道洋流的方向是从西向东,所以处在赤道洋流经过的大陆西海岸地区也是雨水丰沛地区,例如非洲西海岸赤道上的“几内亚湾”沿海国家都是雨水很丰沛的地区,其中尼日利亚人口超过一亿,物产十分丰富。赤道洋流同样给南美洲国家带来雨水,例如危地马拉、洪都拉斯、尼加拉瓜、哥斯达黎加、巴拿马、古巴、萨尔瓦多、牙买加、多米尼加等等。当然,没有暖湿洋流经过的地区常常形成沙漠,例如地中海南岸国家、南美洲西海岸国家(智利、秘鲁)、非洲西海岸部分国家(纳米比亚、摩洛哥、毛里塔尼亚)等,这些国家海上常常有干冷的洋流从高纬度向低纬度流动。 三,青藏高原对中国季风气候的影响很关键 青藏高原 平均海拔四千多米,恰恰处在西风带上,所以青藏高原把强劲的西风带阻挡并且分割为几个支流,一支向更加高的高空流动,造成我国大陆长期形成低压地区,这个是形成中国一年四季季风的主要原因。一支沿着喜马拉雅山向东南流动,在气流下降过程中形成了印度西北部沙漠,称之为“南支急流”,越过南亚后转到中国南海,从中国南海和越南再次进入中国大陆;另一支从中国新疆进入中国,在下沉过程中形成了中国特有的寒温带沙漠以及三北地区干旱气候,称之为“北支急流”。 青藏高原本身也对中国大陆的气候有很强影响,它在夏季升温快,而在冬季降温快,所以形成独特的夏季低气压场和冬季高气压场,它向东方和北方形成两个小的“季风环流圈”,影响我国四川云南和甘肃新疆的气候。 总的来说,中国大陆地区由于青藏高原不能形成自己稳定的气团,而在他的周围,例如中国南海、印度洋、青藏高原、西伯利亚、北冰洋、日本海、中国东海和菲律宾以东洋面上,常常形成稳定的气团,这些气团的运动都对中国大陆的气候形成影响,大陆常常是气团的锋面交汇地区,所以中国一年四级形成“季风气候”,包括热带季风气候、亚热带季风气候和温带季风气候。大陆地区容易形成各种气旋、反气旋和气团锋面,是世界上极少数季风气候区。 所以,中国是一个深受季风影响的国家,而信风对中国的影响退到了次要位置。实际上,信风影响和 哈得莱环流 的影响依然存在。 四,中国雨热同季气候的形成 通常在从北冰洋上来的冷湿寒潮全年影响我国气候,尤其是冬季,通常 4 天左右就能够贯通我国全境,而在侵入过程中会遇到相对干燥而温暖的气团阻挡形成锋面,在我国三北地区形成降雪。这种降雪恰恰是对我国雨热同季气候的补充。 而我国的雨热同季气候深受印度洋和太平洋的影响。通常早春时候能,印度洋索马里的南半球低空急流开始形成,诱发孟加拉湾西南季风爆发,它吹过印度洋携带大量水汽,从中国南海和缅甸越南进入我国境内,遇到大陆气团形成降雨,云南雨季来临,而大陆降雨也开始增多; 随后,发生在中国南海的低空急流(南季风)也开始出现,它向北移动造成我国南方梅雨季节来临。与此同时,菲律宾以东洋面热带高压开始增强,它向西北移动带来更多水汽。 通常,在冬季西伯利亚高压可以达到 1040mb ,而中国大陆气压通常是 1020~1030mb ,而 菲律宾以东洋面 则是 1015mb ;而在夏季, 菲律宾以东洋面 气压通常 是 101 0 mb ,中国大陆是 995~1001mb 。所以冬季的气压梯度力很大,可以形成移动迅速的寒流;而夏季 气压梯度力 较小,副热带高压脊线移动缓慢,通常在中国南部形成准静止锋面,形成特有的梅雨季节。而进入盛夏时候,热带西太平洋上升气流急剧增加,台风活动急剧增加,在我国东南部形成从 7 月到 9 月的强降雨季节。 需要强调的是,由于太平洋北信风洋流流到澳大利亚西部,台湾东南部的时候,由于菲律宾、印度尼西亚、马来西亚、中国大陆和澳大利亚合围形成一个口袋状海岸线,所以 太平洋北信风洋流流 很难形成回流,所以它在这一地区形成了一个巨大的热水团,正是这个热水团加剧了台风的产生。也正是这个热水团形成了热带高气压气旋,它加大了太平洋和中国大陆之间的 气压梯度力 ,使得台风很容易登录中国大陆。而向北流动的“黑潮”洋流对我国温湿气候也有影响。 另外中国大陆夏季雨季的形成还与从北冰洋上来的夏季寒流有关,它往往使得大陆形成冷暖空气交汇的锋面,造成华北和西北东部连阴雨天气。 所以,我国雨热同季的气候是受到了印度洋西南季风、中国南海季风和西太平洋东南季风的共同作用形成的,它同样受到来自北冰洋冷气流的影响。而中国东海和日本海对大陆降雨影响不大。 五,中国是一个容易形成气候和降水波动变化的地区 由于青藏高原抬高了西风带,使得中国大陆通常形成低压气场,而在这个低压气场往往成为多个气团的交汇地区,往往形成多个季节性和地区性的局地环流,也形成多个气旋和反气旋(例如冬季的 蒙古—西伯利亚 反气旋),所以形成中国大陆降水变率很大。 另外,中国是世界上绝无仅有的季风气候区,它深受周围季风策源地影响。例如太阳黑子、 耀斑 对北冰洋的强烈影响就会影响中国气候;例如厄尔尼若现象对太平洋信风洋流的影响就会影响中国气候;又例如西风带的强弱变化和南北移动都会对中国气候形成严重影响;再例如青藏高原降雨变化和气温变化对中国东部也有深刻影响。所有这些不确定因素造成我国总体上是一个雨热同季,雨水丰沛的国家。但是在不同年份和不同地区往往形成较大的变化。这一点和常年受信风影响的地区完全不同。 所以我国其实是一个旱灾和水灾交替影响的国家,在享乐中有忧患存在。 总体来说,我国符合人类居住最佳地区的所有条件:大多数国土纬度处在亚热带和温带,即北纬 15~45 度之间,四季分明,没有酷热没有严寒;降水丰富,动植物资源十分丰富;处在大陆东岸大洋西海岸,雨热同季,有利于农业发展;境内土壤深厚,北方以黄土为主,南方以红壤为主,东部有广阔的平原,非常适合于人类生产生活;海岸线很长,海里面有海洋暖流带来的大量的鱼类资源。 六,雨热同季的气候对人种不好的一面 雨热同季,阳光充足的气候条件总的来说对人类的生存繁衍具有极大的好处,但是对于人类来说也有不好的一面。 首先,雨热同季的气候对于人体各种寄生虫的发生和存在具有很大便利。过去在我国没有进行全民卫生运动以前,我国人民长期深受血吸虫病、钩虫、蛔虫、蛲虫、 疥虫 、 绦虫 等多种寄生虫的毒害,使得我国人民长期收到疾病的困扰,人种进化受到抑制。 其次,由于我国是非常适合农业发展的地区,所以在漫长的历史时期形成了各个地方自给自足的经济体系。这个经济体系把人民捆绑在土地上,阻止人们交流,从而使得人们得各种地方病的机会大大增加。例如克山病、大脖子病、高山病、鼠疫、地方性氟病和微量元素缺乏症等。这些地方性疾病的长期存在导致中国人种退化。 由于长期以来中国缺乏人员流通,所以小范围内部通婚、近亲通婚现象比较普遍,这些现象导致中国人种退化。 农业发达迫使人们长期从事农业劳作,保证了人们的生存权,但是对于动物界特有的对种群生存很有利的弱者淘汰机制,老者淘汰机制,病者淘汰机制都没有继续。强者竞争机制也先后消失。在中国甚至出现了完全相反的实践和理论,导致青少年被关爱的机会大大减少,所以中国人种长期处在数量绝对增加和质量素质持续下降的通道之中,人们的生活水平持续下降,生活自由程度和幸福程度持续下降。 由于雨热同季,导致中国境内瘴气很多,所以中国人得风湿病和类风湿疾病、 痹症 、萎症的机会远远大于其它地区的人们。这些因素导致中国人不喜欢剧烈的体育运动,所以也就没有高大强健的人种出现。相反,中国人出现了小型化趋势,个子矮小象邓小平,腿退化变短、胸腔变小,只有腹腔由于怀孕的需要比较宽大,脖子变短。 丰富的生活来源使得人种内内部的竞争性大大减小,中国人出现植食性物种特点,性格温顺,不好争斗,敏感性警惕性大大减小,导致的结果是外族统治时期很长,汉奸卖国贼当道,中国人反抗精神很小。 当然,中国人也有很多优势,例如机体协调运动能力非常强,手眼腿身子同步协调,敏捷迅速方面世界上绝无仅有。而且中国人遗传性缺陷很少,遗传性疾病较少;体内的免疫能力很强。等。 中国气候产生了中国人,中国人的种性特点决定了中国人温顺、保守、逆来顺受、不思进取,苟且偷安,不好搬迁、思维僵化,视野短小等等特点。中国人最大的特点就是对强大的喜欢巴结奉承,对社会喜欢投机倒把,钻营欺骗,但是你让他来真格的他们全部成了龟孙子,面对鲜血他们会瑟瑟发抖。
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季风地理否定“中国污染飘至日本”说法
热度 2 cgh 2013-2-13 15:01
季风地理否定“中国污染飘至日本”说法
季风地理否定“中国污染飘至日本”说法 PM2.5 和中国华北的空气污染是乎告一段落,但是,中国人不会忘记的是,自己受苦了,还受到日本的指责,请看 2 月 5 日报道: 日媒称中国雾霾已经波及日本 多地 PM2.5 超标 ; 日环境省称中国雾霾飘到日本可能性“非常高” ; 2 月 13 日报道: 日本环境省在国内 30 处观测点 PM2.5 数值出 错 已删除 (为啥?人为制造的数据?)。估计很多中国人感到自责了。前两天看到杨学祥老师的博文: 日本不愿公开将空气污 染全怪罪中国:应在自身寻找原因 ;看到博文内的一个日本机构做的大气污染预测图(下图),才意识到,日本大气污染如何能从中国飘过去? 大气漂移不就是风吗?从这个图上看,中国的污染主要集中在中部地区,即使算上华北,整体都在日本的西部。也就是说,只有刮西风,这些所谓来自中国的污染才能飘到日本。 请问,谁在冬天能经常体验到西风?俗语说,北风凛冽、刺骨北风……,还真没听说“西风吹,雪花飘”。这不打紧,可以看看科学研究, 百度百科关于冬季风 :“盛行风向在中国华北及日本北部和中部为西北风,中国黄河以南、中印半岛及日本南部和冲绳为东北风”,如下图所示: 中国天气网对于 东亚季风 的词条:“各地冬季风 风向 由北向南依次为 NW 、 N 、 NE 风。例如,渤海、黄海、东海北部和日本海附近海面多为 NW 风;东海南部和南海多为 NE 风,东北 信风 也因而加强。” 这不是中学地理课本里教的吗?见下图的 冬 季风和 夏 季风风向: 日本污染和中国华北、华中根本扯不上关系,日本人要扯也得去找俄罗斯人或者外蒙古吧?敢吗?看来只能找中国当替罪羊了!不管怎么着,咱老百姓不能吃哑巴亏吧,学点中学地理还是有好处的。尤其在科学网,大科学家也吃这种闷亏。所以,科普一下,算补补中学的地理课。 PS:吕喆老师提示,这就是一个小学语文课本的寓言故事,狼先生为了吃小羊,编个理由说,在河流下游喝水的小羊把狼先生上游的水弄脏了。最可悲的是,旁边的小羊们还给狼先生帮腔。
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[求助] 亚洲季风图片
热度 2 zlyang 2012-9-13 22:56
[求助] 亚洲季风图片
亚洲季风图片 下面的图片,出处忘了。求类似的高清大图。 谢谢! (1) (2) (3) (4)
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季风模拟不确定性专刊已经网刊发布!
aosl 2012-1-11 10:13
2012年第5卷第1期是季风模拟不确定性专刊,请关注季风变化的老师和同学可以登陆http://www.iapjournals.ac.cn /aosl/ch/reader/new_year_article.aspx?year_id=2012quarter_id=1阅读并下载 自己感兴趣的文章!
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1947年至1999年中国7级以上地震数据的特征分析(续)
杨学祥 2010-4-14 06:07
1947 年至 1999 年中国 7 级以上地震数据的特征分析(续) 杨学祥 1947 年至 1999 年中国 7 级以上地震数据统计结果表明, 1-5 月和 7-8 月地震次数较多, 6 月和 9-12 月地震次数较少, 1 月和 7 月地震次数达到最大值。上半年地震次数为 33 次,下半年为 27 次,上半年多 6 次,地震活动较强烈。 印度洋跷跷板运动有季节性特征,即 1 月盛行东北季风, 7 月盛行西南季风,与地震活动特征相吻合。 在亚洲大陆东部的西太平洋沿海,由于 1 月盛行西北季风, 7 月盛行东南季风,西太平洋地壳的跷跷板运动也受季风的影响,使地震活动在 1 月和 7 月非常显著。 厄尔尼诺事件和拉尼娜事件导致东西太平洋海平面反向升降,对地震也有激发作用。季节性厄尔尼诺现象多发生在 12 月 25 日 圣诞节前后,对 1 月和 7 月的地震活动也有影响。 2010 年 7-11 月为强潮汐时期,多种因素叠加,可能导致地震活动增强。 附件: 潮汐周期性及其在灾害预测中的应用(节选) 杨冬红 本文对强潮汐的概念作了进一步的拓展,在月亮近地潮与日月大潮叠加的基础上,加入月亮赤纬角极值的因素,使以强潮汐数据预测冷空气活动、暴雨、暴雪和地震的准确性得到提高。 根据附录 表 9 中国 1940-1981 年 7 级以上地震目录及天文条件, 作者对 1940-1981 年中国 7 级以上地震的统计结果得出以下结论: 1. 1940-1981 年中国 7 级以上地震总数 60 次。由于地震对潮汐的滞后效应和潮汐本身的滞后效应,以最大潮汐发生后对地震的影响来计数天数。这是一个很严格的规定,可能把受到潮汐影响的个别地震舍掉了。例如, 1947 年 7 月 29 日 发生在西藏朗县东南的 7.7 级地震, 8 月 2 日 月大潮, 7 月 30 日 为月亮视赤纬角最大值:南纬 26.3 度,受潮汐作用很明显(正号表示北纬度数,负号表示南纬度数)。统计数据表明,潮差是激发地震的主要因素。 2. 当月的月亮视赤纬角最大值到最小值的天数为 6.8 天。距月亮视赤纬角最大值不超过 3 天的地震次数: 22 。出现频率为 11/30 ,大于 1/3 。距月亮视赤纬角最小值不超过 3 天的地震次数: 9 。出现频率为 3/20 ,小于 1/6 。两者合计 31/60 ,大于 1/2 ,排在第一位。 3. 月亮近地潮周期为 27.5 天,距月亮近地潮不超过 5 天的地震次数: 10 。出现频率为 1/6 。距月亮远地潮不超过 5 天的地震次数: 18 。出现频率为 3/10 。两者合计 7/15 ,排在第二位。 4. 日月大潮周期为 15 天,距日月大潮不超过 3 天的地震次数: 18 。出现频率为 3/10 ,小于 1/3 。与前人的统计结果大致相同,排在第三位。(与日月小潮合计 35 次,占 7/12 ,仍为第一位)。 5. 60 次地震中有 17 次距上弦和下弦(日月小潮)时差不超过 3 天,占 17/60 ,排在第四位。 6. 不符合以上条件的地震次数为 3 。出现频率为 1/20 。受条件影响的地震占 19/20 ,即 95% 。月亮赤纬角极大值的作用大于日月大潮的作用,这是一个新发现。这验证了月亮赤纬角 18.6 年周期在气候变化中的重要作用。日月大潮和日月小潮对地震的激发作用几乎相同。 2006 年 5 月 16 日 接连发生两次 7 级以上强震。这一天的特殊天文条件是,月亮 视 赤纬角在南纬 28.54009 度为最大值。南纬 28 度和北纬 28 度的地壳在 12 小时内经历了高潮与低潮的南北摆动,潮汐负载的剧增和剧降激发了地震和火山活动。而当月亮 视 赤纬角最小值时,月球在地球赤道面上,使地球的瞬时扁率达到最大,使地球自转速度减慢,也会影响地震。月亮赤纬角最大值年与最小值年间隔 9.3 年,一个周期变化为 18.6 年;在每月内,月亮 视 赤纬角最大值日与最小值日间隔为 6.8 天,一个周期变化为 13.6 天。 中国 1940-1981 年 7 级以上地震, 发生在 1 月的地震有 8 次,排位第二; 2 月和 3 月各有 7 次,排位第三;发生在 7 月的地震有 9 次,排位第一。这符合印度洋潮汐跷跷板运动的季节性特征,即 1 月盛行东北季风, 7 月盛行西南季风,与理论模型预测完全相符(见 2.3.1 节印度洋地壳跷跷板运动模型图2.5)。详细地震的月份分布见表 5.2 。 1-4 月和 7-8 月地震次数较多, 6 月和 9-12 月地震次数较少。上半年地震次数为 33 次,下半年为 27 次,上半年多 6 次,地震活动较强烈。 表 5.2 中国 1940-1981 年 7 级以上地震的按月分布(杨冬红, 2009 ) 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 地震次数 8 7 7 6 5 0 9 6 3 3 3 3 图 5.2 中国 1940-1981 年 7 级以上地震的按月分布(杨冬红, 2009 ) 在亚洲大陆东部的西太平洋沿海,由于 1 月盛行西北季风, 7 月盛行东南季风,西太平洋地壳的潮汐跷跷板运动也受季风的影响,使地震活动在 1 月和 7 月非常显著。这是表 5.2 和图 5.2 出现规律性特征的另一个原因(见图 5.3 )。 赤道辐合带 的位置随季节而南北移动,其平均位置 1 月在 5S 附近, 7 月在 1215N 左右。这对季风和跷跷板运动有重要影响。 学者徐道一指出,某些地区的地震频度随着季节有规律地变化,与地球和太阳的相对位置有关。例如,北极地区(大于等于北纬 50 度) 7 级以上地震逐月频数在 3 月和 7 月有两个峰值,在 1 月和 9 月有两个谷值;南极地区正好相反。南中纬度地区( 13-33 度之间) 1 月和 8 月有两个峰值,在 3 月和 11 月有两个谷值,北中纬度地区正好相反 。 3 月和 9 月与春分和秋分有关, 1 月和 7 月与季风、地球近日点和远日点有关。南北半球情况反向变化,与季节性冰盖消长和风向海流变化有关。表 5.2 的统计结果并不是一个特例,与以往统计结果相比符合普遍规律。 图 5.3 北太平洋潮汐跷跷板运动的季风效应(杨冬红, 2009 ) 地球自转确实存在 13.6 天和 18.6 年周期。 李国庆发现月亮视赤纬角变化周期 13.6 天、 27.3 天与地球自转速度变化有明显的对应关系 。地球自转速度变化是地震的激发原因之一 。 过去,人们仅仅把日月大潮时发生的地震火山活动看成是潮汐激发的结果,因而,强潮汐与地震火山活动的对应关系并不明显。如果考虑朔、望、上弦、下弦、月亮近地潮、月亮赤纬角最大值和最小值七个天文要素,强潮汐与地震火山活动的对应关系就非常明显了。 本文认为,大洋地壳潮汐跷跷板运动的关键在于陆海地壳半球分布。与大西洋东西两岸相对的圆心角远远小于 90 度,不能形成东西大西洋地壳潮汐跷跷板运动,因而也就不存在大西洋两岸的构造带、地震带和火山带。由于欧亚大陆和印度洋的南北半球分布,欧亚地震带与印度洋的潮汐南北震荡有关,印度洋地壳南北向的潮汐跷跷板运动加速了印度大陆向北漂移,推挤青藏高原不断隆升,形成剧烈活动的欧亚地震带和火山带(见图 2.5 )。 图 2.5 潮汐引起的海面升降与印度洋地壳的潮汐跷跷板运动(杨冬红, 2009 ) 印度洋地壳的南北方向潮汐跷跷板运动是对太平洋地壳东西向潮汐跷跷板运动的一个推广,对研究欧亚地震带的地震发生规律有重要的实践意义。印度大陆在 1 月东北季风的作用下海面降低,在 7 月西南季风的作用下海面升高, 1 月和 7 月附近应该是欧亚地震带强震高发的季节。
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东亚冬季风的研究亟待加强
lindzen 2009-2-7 17:49
当我们对 2008 年年初的持续性雨雪冰冻灾害还记忆犹新的时候, 2009 年又给了我们一个 惊喜 --我国北方入冬以来遭遇近 30 年一遇的大旱,部分地区旱情为 50 年一遇。由于北方是我国冬小 麦生产 的主产区,因此这次旱情给我国的粮食生产带来很大的挑战。 故事不仅仅发生在中国,网上简单搜一下就可以看到-- 2008 年末~ 2009 年初,寒流和浓雾侵袭印度北部,造成至少 34 人死亡,浓雾亦造成航空、公路和铁路交通受阻。 1 月上旬,欧洲遭遇几十年罕见寒流,大雪和持续低温已造成至少 13 人死亡,其中,罗马尼亚死亡 2 人,波兰死亡至少 10 人,德国死亡 1 人,比利时、意大利、法国、英国和西班牙受冰雪影响严重。 1 月上半月,暴雨持续袭击菲律宾北部和东部,引发水灾和山体滑坡造成至少 11 人死亡, 9 人失踪,近 20 万人无家可归。 1 月中旬初,大雪袭击美国中西部和东北部,造成严重交通事故。 结果触目惊心。 回想 2008 年 1 月,中国南方遭遇持续性雨雪冰冻,与此同时发生的正是欧洲几十年不遇的寒冬和美国大部地区的暴雪降温。今年,欧洲和美国再次遭遇寒冬,中国南方虽然幸免于难,但北方却经历了几十年未遇的旱情。 面对灾情,人们不禁要问,是什么造成了冬季这样大的灾害?以前似乎只记得每年夏季都要抗洪防涝,从来没听说冬季还会有大的灾害,如今的气候到底怎么了? 学气象的人基本都知道,我国处于东亚季风区,最大的气候特点就是暖湿的东亚夏季风和干冷的东亚冬季风交替控制,形成了我国独特的气候条件。我国气象学家们很早就开始对这二者进行研究,但是时至今日,极大的研究力量都放在与夏季风有关的旱涝上面,相反对冬季风研究的却很少,这可以从每年国内外发表的有关研究论文的数量上清楚地看到。笔者大致估计了一下,每年关于冬季风研究的文章数量,可能还达不到夏季风研究文章的十分之一。造成这种现象的原因其实很简单――通常来讲,夏季的灾害要远远多于、重于冬季。然而, 2008 、 2009 连续两年冬季气候异常,并给人民生活和生产造成了巨大影响。这给我们的研究者传达了一个信号:必须加强东亚冬季风有关的研究。
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