简介:利用2010—2015年版《中国学术期刊影响因子年报(自然科学与工程技术)》提供的数据,对9种大气科学更名期刊的多项评价指标进行统计分析。结果表明:6年来9种期刊的多年平均复合影响因子(U-JIF)为1.285,复合总被引呈逐年增加的趋势,但是个别期刊的他引总引比还很低,且多数期刊的互引指数偏低;多数期刊的可被引文献量和论文发表总页数变化不大,但多数期刊的篇均长度、平均引文数、基金论文比呈逐年增加的趋势;多数期刊的Web即年下载率存在下降趋势,而总下载量变化不大;多数期刊建有自主网站,但普遍存在"重建设、轻维护"的问题,建议期刊编辑部应重视自主网站的建设和维护,下大力气办好"过刊浏览"和"预出版"栏目。
简介:利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-OrganizingMaps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6-8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(BrierScore)均近似为0,显著性评分(SignificanceScore)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。