全球增暖1.5/2℃下中国区域极端降水的风险变化及其影响因子

利用24个CMIP6全球气候模式的逐日降水模拟资料,基于广义极值分布(GEV)模型,研究了全球增暖1.5/2℃下我国20、50和100 a重现期极端降水的未来风险变化。可以发现,相对于历史时期(1995—2014年),全球升温1.5和2℃下极端降水发生概率风险空间分布相近,总体上呈现增加趋势,但额外增暖0.5℃将导致更高的风险。如50 a重现期极端降水,在增暖1.5/2℃下其重现期将分别变为17/14 a,极端降水将变得更加频繁。不同区域对气候变暖的响应存在区域差异,其中中国西部长江黄河中上游和青藏高原地区、中国东部长江黄河中下游及其以南地区,极端降水发生概率比达到3以上,局部更是达到5以上,为我国极端降水气候变化响应高敏感区域。进一步,基于概率分布函数从理论角度探讨了位置和尺度参数对发生概率风险的影响与贡献度量,并用于探讨极端降水气候平均态和变率变化对极端降水发生风险的影响,结果显示:位置和尺度参数的增量变化、风险变化率存在着显著的东西部差异,从而导致极端降水发生风险的影响因素存在差异。如中国西部尽管极端降水气候平均态和变率变化幅度不大,但因风险变化率较高,从而导致该区域的发生风险大幅增加;与之相反,中国东部风险变化率较小,但气候平均态和年际变率增幅较大,同样导致该区域风险增加依然较高;此外,相对于位置参数,全国大部分区域主要是尺度参数的变化导致极端降水未来风险增大。

基于模拟退火算法最优物流配送问题的应用

针对传统单一的物流配送模式已经难以满足互联网电商低成本物流配送需求的现状,本文通过综合考虑运输路线中的距离、费用、时间等多个因素,建立一个多目标的TSP优化模型,并利用模拟退火算法进行求解,以求得一个合理分配人力、物力、财力的最佳方案。实验结果表明:经过算法优化后的路径距离能更好的收敛于最优解,说明该算法是一种解决物流配送路径选择的有效算法。

宁波华美医院与蒋氏政权有关的几则史实

华美医院是近代宁波著名教会医院,蒋介石是中国国民党当政时期党、政、军主要领导人,因种种机缘华美医院与蒋氏政权结下了难解之缘。本文试图梳理迄今关注甚少之宁波华美医院档案、《申报》以及相关当事人回忆录等史料,勾勒出几则宁波华美医院与蒋氏政权之间交涉之史事,进而揭秘华美医院与蒋氏政权之间的关系。

基于QDM方法的江淮流域极端降水模拟能力评估

本文利用江淮流域1961—2005年76站夏季逐日降水观测资料和BCC-CSM1.1(m)模式模拟数据,构建基于经验和理论分布函数的分位数增量映射(Quantile Delta Mapping,QDM)偏差订正模型eQDM、dQDM,并评估其对江淮流域逐日降水及极端降水的订正效果。研究结果表明:相较于理论分布,基于经验分布的eQDM方法显著改善模式对观测降水的概率分布和空间分布特征的模拟能力;除连续干日订正效果欠佳外,其余四个极端降水指数的均方根误差明显降低,其气候态基本与观测一致,大部分站点的相对误差保持在-20%~20%。

学生成绩分析中最优试卷样本量确定的研究

本文应用简单随机抽样的理论来确定用于学生成绩分析的试卷样本抽取量,并得到相应的计算公式。在置信度为95%的条件下,计算不同相对误差下的样本均值和标准差,并与总体的均值、标准差进行对比分析,最终得到在7.5%相对误差下,对于人数不超过40班级,建议试卷的最优样本量确定为10。