利用黄河流域143个气象站的逐日降水和气温资料,应用经验正交分解法(EOF)、趋势及小波分析法对STARDEX极端气候核心指标进行时空分析,结果表明,时空间分布特征明显的是极端气温即暖日阈值、冷日阈值、霜冻日数和最长热浪天数... 利用黄河流域143个气象站的逐日降水和气温资料,应用经验正交分解法(EOF)、趋势及小波分析法对STARDEX极端气候核心指标进行时空分析,结果表明,时空间分布特征明显的是极端气温即暖日阈值、冷日阈值、霜冻日数和最长热浪天数,整个流域呈现了南北或东西向的渐变和中间高两头低或相反的空间变化特征,综合表现为流域中部极端气温事件呈现增多的趋势,即暖日阈值、冷夜阈值和最长异常热浪天数增加,霜冻日数减少,且除霜冻日数外,其他三个指数在20世纪90年代和20世纪末均有突变发生,20世纪末后加强。极端降水的分析表明极端降水事件相对较弱,前3个模态形式表现为上、中、下游不同步的渐变和中高两头低或中低两头高的空间分布形态,时间系数的年际和年代际变化表明较强降水阈值、较强降水日数、最大5日降水量和日降水强度呈现不显著的增加和减少趋势。 The daily rainfall and temperature data of 143 weather stations in the Yellow river are used for verifying the space-time distribution of extreme climate by using empirical orthogonal decomposition (EOF) and wavelet analysis method with STARDEX core index. The results show that the spatial distribution characteristics txq90, tnq10, tnfd and txhw90 are obvious, the entire basin shows distribution shape of north-south, east-west gradient and middle high both sides low or middle low both sides high. Increase tendency is shown for extreme temperature, that is to say, txq90, tnd10 and txhw90 show increase and tnfd shows decrease. Except for tnfd, the others three indexes happened abrupt change in 1990s. Analysis of precipitation suggests that the extreme precipitation events are relatively weak. The former three modal forms show gradient spatial change distribution pattern of the upper, middle and lower reaches and middle high both sides low or middle low both sides low. The time coefficient change of interannual and interdecadal shows that pq90, pnl90, px5d and pint have no-significant increase and decrease change trend.展开更多
The paper researches the theoretical and practical issues of compiling core consumer price index (CPI), and analyses the issue of inflation since 1979 by using core CPI.
为量化评价研究者个人在其核心研究方向的学术积累和学术发展情况,提出关于研究者个人学术发展评价的2个新指标:①核心方向聚焦指数(Focus Index of Core Direction,FI),反映研究者在其学术研究核心方向上的聚焦程度;②核心方向积累指数...为量化评价研究者个人在其核心研究方向的学术积累和学术发展情况,提出关于研究者个人学术发展评价的2个新指标:①核心方向聚焦指数(Focus Index of Core Direction,FI),反映研究者在其学术研究核心方向上的聚焦程度;②核心方向积累指数(Accumulation Index of Core Direction,AI),反映研究者在其学术研究核心方向上的积累程度。在中国知网和万方数据库中联合检索4所体育院校193名博士生导师发表的全部中文期刊论文的前5个关键词,计算其FI和AI,分析体育人文社会学、运动人体科学、体育教育训练学、民族传统体育学、运动康复学等5个学科领域的学术聚焦和积累情况,讨论FI、AI与学术创新性、学术影响力、学科领域、关键词专业性、不当学术行为等的关系。认为:FI和AI计算简便,弥补了采用H指数等个人学术评价指标的不足,其使用有助于促进研究者个人的良好学术行为和长远学术发展;体育科学研究者需提高学术方向的集中程度和积累的深入程度,以便在相对狭窄的方向做出更深入的探索;与所有学术评价指标一样,FI和AI也存在不足,如在研究者发文量极低的情况下,FI可能失去其预期功效,采用AI评价跨学科、交叉学科领域的研究者存在一定局限性。展开更多
文摘 利用黄河流域143个气象站的逐日降水和气温资料,应用经验正交分解法(EOF)、趋势及小波分析法对STARDEX极端气候核心指标进行时空分析,结果表明,时空间分布特征明显的是极端气温即暖日阈值、冷日阈值、霜冻日数和最长热浪天数,整个流域呈现了南北或东西向的渐变和中间高两头低或相反的空间变化特征,综合表现为流域中部极端气温事件呈现增多的趋势,即暖日阈值、冷夜阈值和最长异常热浪天数增加,霜冻日数减少,且除霜冻日数外,其他三个指数在20世纪90年代和20世纪末均有突变发生,20世纪末后加强。极端降水的分析表明极端降水事件相对较弱,前3个模态形式表现为上、中、下游不同步的渐变和中高两头低或中低两头高的空间分布形态,时间系数的年际和年代际变化表明较强降水阈值、较强降水日数、最大5日降水量和日降水强度呈现不显著的增加和减少趋势。 The daily rainfall and temperature data of 143 weather stations in the Yellow river are used for verifying the space-time distribution of extreme climate by using empirical orthogonal decomposition (EOF) and wavelet analysis method with STARDEX core index. The results show that the spatial distribution characteristics txq90, tnq10, tnfd and txhw90 are obvious, the entire basin shows distribution shape of north-south, east-west gradient and middle high both sides low or middle low both sides high. Increase tendency is shown for extreme temperature, that is to say, txq90, tnd10 and txhw90 show increase and tnfd shows decrease. Except for tnfd, the others three indexes happened abrupt change in 1990s. Analysis of precipitation suggests that the extreme precipitation events are relatively weak. The former three modal forms show gradient spatial change distribution pattern of the upper, middle and lower reaches and middle high both sides low or middle low both sides low. The time coefficient change of interannual and interdecadal shows that pq90, pnl90, px5d and pint have no-significant increase and decrease change trend.
文摘The paper researches the theoretical and practical issues of compiling core consumer price index (CPI), and analyses the issue of inflation since 1979 by using core CPI.
文摘为量化评价研究者个人在其核心研究方向的学术积累和学术发展情况,提出关于研究者个人学术发展评价的2个新指标:①核心方向聚焦指数(Focus Index of Core Direction,FI),反映研究者在其学术研究核心方向上的聚焦程度;②核心方向积累指数(Accumulation Index of Core Direction,AI),反映研究者在其学术研究核心方向上的积累程度。在中国知网和万方数据库中联合检索4所体育院校193名博士生导师发表的全部中文期刊论文的前5个关键词,计算其FI和AI,分析体育人文社会学、运动人体科学、体育教育训练学、民族传统体育学、运动康复学等5个学科领域的学术聚焦和积累情况,讨论FI、AI与学术创新性、学术影响力、学科领域、关键词专业性、不当学术行为等的关系。认为:FI和AI计算简便,弥补了采用H指数等个人学术评价指标的不足,其使用有助于促进研究者个人的良好学术行为和长远学术发展;体育科学研究者需提高学术方向的集中程度和积累的深入程度,以便在相对狭窄的方向做出更深入的探索;与所有学术评价指标一样,FI和AI也存在不足,如在研究者发文量极低的情况下,FI可能失去其预期功效,采用AI评价跨学科、交叉学科领域的研究者存在一定局限性。
