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厄爾尼諾現象，是赤道中、東太平洋海表溫度持續異常升溫的周期性氣候現象，平均每2-5年發生一次，對全球氣候具有重大影響。厄爾尼諾現象會造成全球不同地區的異常溫度變化，以及干旱或強降雨等現象。及早并準確地預測厄爾尼諾的發生以及強度，對預防或降低其帶來的全球范圍內的經濟、農業、社會等方面的損失意義重大。 2019年12月24日，由北京師范大學系統科學學院陳曉松教授參與指導的一篇關于厄爾尼諾預測的文章已在線發表在美國科學院院刊PNAS上，首次克服了長久以來困擾厄爾尼諾預測的“春季預測障礙” （即無法在厄爾尼諾發生的那一年的春季或更早給出準確預測），將對厄爾尼諾現象的發生，特別是強度的預測提前一年。 該文作者提出了一套基于信息熵理論的全新的方法——System Sample Entropy——用來計算厄爾尼諾區域（Nino 3.4）近海平面空氣或海表溫度的復雜度（包括溫度隨時間變化的無序性以及不同地點溫度變化的同步性或相干性）。利用這一方法，作者們發現了Nino 3.4區域溫度變化的復雜度與厄爾尼諾現象強度存在著非常強和穩定的線性關系，即一年內（1月1日-12月31日）Nino 3.4區域的溫度變化復雜度越大，那么下一年發生的厄爾尼諾事件的強度就越大。基于這一發現，作者們提出了一套基于每年Nino 3.4 區域溫度變化復雜度的大小（由該區域 System Sample Entropy 量化）來預測來年厄爾尼諾發生及其強度的方法。該方法目前成功的預測了1984至2019年期間10個厄爾尼諾事件中的9個事件的發生年份，以及24個沒有厄爾尼諾現象發生的年份當中的21個，特別是對厄爾尼諾強度預測的平均誤差僅為0.23攝氏度。 對于剛剛到來的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者們預測厄爾尼諾將有很大概率會在本年下半年再次發生，并發展為一個中等強度甚至高強度的厄爾尼諾事件，其預測強度為1.48+-0.25攝氏度。 目前傳統的厄爾尼諾預測方法只能在提前6個月范圍內給出比較準確的預測，而這對于提前預防厄爾尼諾帶來的一系列嚴重影響是非常局限的。這一新的預測方法，將對厄爾尼諾的預測時間提前到了每年一月。這對于提前采取行動，控制和降低這一現象所帶來的一系列全球范圍內的消極影響，將意義重大！ 此工作由德國波茨坦氣候影響研究所 （PIK）樊京芳博士作為通訊作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京師范大學陳曉松教授等參與共同完成。陳曉松教授領導的研究小組多年來一直從事統計物理和復雜系統及相關課題的研究，特別是近年來專注于地球復雜系統的動力學演化及預測。

浙江財經大學何華珍等編著的《俗字在域外的傳播研究》2018年5月由中國社會科學出版社出版，獲2019年“浙江省第二十屆哲學社會科學優秀成果獎”二等獎（基礎理論研究類）。 該書是教育部人文社科規劃基金項目“俗字在域外的傳播研究”（批準號：12YJA740020）最終成果。著作以日本、朝-韓、越南等域外文獻為語料，拓展俗字在漢字文化圈的域外傳播研究，展示俗字在周邊國家的傳承和變異，再現漢字文化對海外國家的輻射和影響，同時從域外俗字反觀漢字變異，形成漢字文化圈的整體俗字視域。主要內容包括：國際俗字與國別俗字研究；日本、朝-韓俗字研究的綜合考察，越南漢字資源整理研究的現狀分析；日本、朝-韓、越南等漢字文獻的俗字專書研究；日本現行俗字溯源，朝-韓、越南的文獻俗字匯編 ；域外漢籍與近代漢字研究。

厄爾尼諾現象，是赤道中、東太平洋海表溫度持續異常升溫的周期性氣候現象，平均每2-5年發生一次，對全球氣候具有重大影響。厄爾尼諾現象會造成全球不同地區的異常溫度變化，以及干旱或強降雨等現象。及早并準確地預測厄爾尼諾的發生以及強度，對預防或降低其帶來的全球范圍內的經濟、農業、社會等方面的損失意義重大。 2019年12月24日，由北京師范大學系統科學學院陳曉松教授參與指導的一篇關于厄爾尼諾預測的文章已在線發表在美國科學院院刊PNAS上，首次克服了長久以來困擾厄爾尼諾預測的“春季預測障礙” （即無法在厄爾尼諾發生的那一年的春季或更早給出準確預測），將對厄爾尼諾現象的發生，特別是強度的預測提前一年。 該文作者提出了一套基于信息熵理論的全新的方法——System Sample Entropy——用來計算厄爾尼諾區域（Nino 3.4）近海平面空氣或海表溫度的復雜度（包括溫度隨時間變化的無序性以及不同地點溫度變化的同步性或相干性）。利用這一方法，作者們發現了Nino 3.4區域溫度變化的復雜度與厄爾尼諾現象強度存在著非常強和穩定的線性關系，即一年內（1月1日-12月31日）Nino 3.4區域的溫度變化復雜度越大，那么下一年發生的厄爾尼諾事件的強度就越大。基于這一發現，作者們提出了一套基于每年Nino 3.4 區域溫度變化復雜度的大小（由該區域 System Sample Entropy 量化）來預測來年厄爾尼諾發生及其強度的方法。該方法目前成功的預測了1984至2019年期間10個厄爾尼諾事件中的9個事件的發生年份，以及24個沒有厄爾尼諾現象發生的年份當中的21個，特別是對厄爾尼諾強度預測的平均誤差僅為0.23攝氏度。 對于剛剛到來的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者們預測厄爾尼諾將有很大概率會在本年下半年再次發生，并發展為一個中等強度甚至高強度的厄爾尼諾事件，其預測強度為1.48+-0.25攝氏度。 目前傳統的厄爾尼諾預測方法只能在提前6個月范圍內給出比較準確的預測，而這對于提前預防厄爾尼諾帶來的一系列嚴重影響是非常局限的。這一新的預測方法，將對厄爾尼諾的預測時間提前到了每年一月。這對于提前采取行動，控制和降低這一現象所帶來的一系列全球范圍內的消極影響，將意義重大！ 此工作由德國波茨坦氣候影響研究所 （PIK）樊京芳博士作為通訊作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京師范大學陳曉松教授等參與共同完成。陳曉松教授領導的研究小組多年來一直從事統計物理和復雜系統及相關課題的研究，特別是近年來專注于地球復雜系統的動力學演化及預測。

本發明公開了一種在役纜索缺陷檢測裝置，用于檢測纜索(3)內部缺陷，該裝置包括檢測爬行器和信號處理部分，其中，所述檢測爬行器包括對稱分布在纜索(3)周向上的多個檢測模塊(1)，各檢測模塊(1)兩端分別通過套在纜索(3)上的外部框架(2)卡接在一起；檢測模塊為模塊化設計，由磁化吸附單元、主動單元、從動單元和檢測探頭單元組成；該檢測爬行器沿纜索(3)通過在表面爬升運動，獲得纜索(3)內部檢測信號，并傳輸到所述信號處理部分進行分析處理，完成對纜索(3)的檢測。本發明將磁性檢測中的磁化力作為爬升運動的壓緊力，

汽車關鍵零部件及系統建模；汽車參數匹配設計與優化；汽車控制策略開發與驗證（整車控制策略、部件控制策略）；模型的車用總線通訊網絡設計與驗證