1960-2011年河西走廊地表干湿状况的时空变化及影响因素

[目的]为了探讨河西走廊地区地表干湿状况对气候变化的响应。[方法]利用河西走廊地区14个气象站1960—2011年逐日气象数据,基于FAO推荐的Penman—Monteith模型计算河西走廊各气象站的参考蒸散量和湿润指数,采用Sen’s斜率和Mann—Kendall趋势检验方法,分析河西地区地表干湿的时空变化特征,探讨影响湿润指数变化的主导因子。[结果]河西走廊地表多年平均干湿指数为0.00~0.56,且52a来河西走廊湿润指数整体呈增加趋势;湿润指数的变化具有明显地域性差异。各季节湿润指数亦整体呈增加趋势,以冬季增幅最大,秋、春次之,而夏季变化最小。[结论]河西走廊地区气候属于干旱,52a来湿润指数略有增大,其主要原因是降水的增加和风速的减小。

1960～2009年民勤地区气候变化特征分析

利用民勤气象站1960～2009年逐日平均气温、平均最高气温、平均最低气温、平均风速、平均相对湿度、日照时数和降水量的观测数据,结合P-M模型所提供的最大可能蒸散量计算方法,运用一元线性回归分析了民勤地区气温、降水、最大可能蒸散量及湿润度的变化特征。结果表明,近50年来,民勤地区年平均气温以0.397℃/10 a的速率呈极显著上升趋势,和同时期西北干旱区年平均气温升温速率相当;各季节平均气温亦极显著上升,且以冬季上升幅度最为突出;年降水量以2.508 mm/10 a的速率呈不显著增加趋势,各季节降水量变化趋势亦不明显,但均略有增加;年最大可能蒸散量以-7.233 mm/10 a呈不显著减小趋势,各季节最大可能蒸散量均呈减小趋势,但均不显著;年湿润度以0.005/10 a的速率略增大趋势,各季节湿润度亦均呈增大趋势,但均不显著。

当绿巨人遇上病毒

据数据显示,Android以56.1%的市场份额（8106.74万部）稳坐2012年第一季度全球智能手机销售冠军宝座,无疑当年的小绿人已经成为如今的绿巨人了。但据芬兰安全公司F-Secure最新数据显示,Android平台上的恶意软件数量在2011和2012年间几乎翻了4倍。根据《2011年中国手机安全状况报告》中的统计．2011年，Android木马呈现爆发式增长，360手机云安全中心捕获新增Android木马样本4722个，被感染人数超过498万人次，Android成为新的移动互联网安全攻防主战场。

智能手机硬件革命的终结?

如今智能手机发展之势正如火如荼，据国外媒体报道，市场研究公司IDC发布最新“全球手机追踪季报”称，2013年全球智能手机出货量将首次超过功能手机。IDC预计，今年全球智能手机出货量将达9．186亿部，占全球手机总出货量的50.1%名。

一种基于Hadoop+CUDA实现相关器的方法

根据21CMA相关器的算法特点,在对比基于CPU并行的MPI集群、MPI+CUDA异构并行集群和Hadoop+CUDA异构并行集群的架构特点的基础上,提出了一种基于Hadoop+CUDA平台实现软相关器的方法。本方法利用GPU在计算FFT、向量乘和向量加等密集型计算模型的优势,设计相关器的并行模型,使其性能较前期在CPU并行的MPI集群实现的相关器有了大幅提升。同时,本文选择广泛应用于大数据处理平台的Hadoop软件架构,利用Hadoop Streaming工具实现非Java编写的程序在分布式系统中并行执行,非常便捷地获得了集群系统的线性加速比。Hadoop HDFS并行文件系统管理结果数据和过程日志更加灵活可靠,为后续的大数据分析提供了支撑环境。

黑河流域参考蒸散量的时空变化特征及影响因素的定量分析

利用黑河流域及周边地区14个气象站的1960—2009年逐日气象资料,基于FAO推荐的Penman-Monteith模型分析了黑河流域近50 a来潜在年、季参考蒸散量ET0的时空分布特征,同时利用敏感分析计算了流域内不同区域典型气象站ET0对各气候要素的敏感系数,并结合各气候要素的多年相对变化定量探讨了导致ET0变化的主导因素。结果表明:黑河流域年ET0表现出明显的南北差异,亦即从南到北呈增大趋势,上游祁连山区年ET0约568～700 mm,中游走廊平原约800～900 mm,下游的金塔、鼎新一带约1 000 mm,额济纳地区则高达1 150 mm以上。各季节ET0亦呈北多南少特征,且ET0的年内分布以夏季最多,春季次之,秋冬最少。近50 a来,黑河流域年、季平均ET0整体呈减小趋势,但亦存在区域差异,其中上游ET0略有增加,而中下游以减小趋势为主。就年平均敏感系数而言,上游的托勒站和中游的高台站皆对相对湿度敏感性最强,而下游的额济纳旗对平均风速最为敏感。不同站点各季节/月ET0对气候要素的敏感性有所差异。风速是引起ET0变化的主导因素,相对湿度和日照时数的贡献则较小。