黄土覆盖的阶地陡坎附近渭河断裂活断层探测

陕西咸阳渭河北岸窑店、石何杨、杜家堡渭河断裂活断层探测结果表明,对于有黄土覆盖的、与阶地陡坎重合的活断层探测,要综合采用地形地貌分析、浅层人工地震、钻探和探槽等方法进行。特别是对于钻孔探测,要深、中、浅孔结合。首先用中、深孔确定断层在深部的位置,再用浅孔确定断层在近地表的位置和活动性。由于河流侵蚀,阶地陡坎区的河流相沉积地层是倾斜的,风成的古土壤层披盖在已有的倾斜地层上亦呈倾斜状态,因此,用以上地层判断断层的位置和活动量时,钻孔孔距一定要小,以2～3m为宜,孔距太大,会把侵蚀形成的已有陡坎高度加入断层的错距中,严重放大断层的错动量。探测结果表明,渭河断裂在窑店、石何杨、杜家堡等处与Ⅲ级阶地陡坎重合。该断裂在阶地陡坎上的活动量很小,错断晚更新世第1古土壤层1～2m,远小于2个阶地面的高差。可见,以前认为S1错距4.8m、17.94m是不准确的。     

基于OpenSees的巨型SRC柱低周反复试验数值分析

为研究巨型SRC柱抗震性能的数值模拟方法,本文基于有限元分析软件OpenSees,采用纤维单元模拟5根具有不同复杂截面型钢形式的巨型SRC柱试件的低周反复加载试验,并与试验滞回曲线以及骨架曲线进行对比分析。结果表明,该基于纤维单元的有限元模型能够较好模拟巨型SRC柱试件的滞回反应,具有一定的合理性和可靠性。同时采用一种新型高性能分层壳单元对其中一根巨型SRC柱试件进行精细有限元建模分析,分析结果与试验结果对比表明分层壳能够较好地模拟试件的初始刚度和峰值承载力;与纤维单元模拟结果对比表明纤维单元能够更好地模拟试件承载力的下降,结果更加精确,且计算效率更高;新型高性能壳单元DKGQ能够弥补原有壳单元的不足,更好地模拟构件因混凝土大量开裂剥落导致的承载力下降。     

基于仿真修正的序列SAR图像内波参数反演方法

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)序列图像,提出了基于仿真修正的序列SAR图像内波参数反演方法。该方法使用规则化长波方程(Regular Long Wave,RLW)和M4S模型数值仿真SAR序列图像中的同一列内波,并通过与实际图像的对比修正反演参数。实验表明,该方法克服了现有方法依赖于历史水文数据精度和SAR成像条件的限制,其反演结果与实测值十分接近。     

农村宅基地管理微探

当前农村流行这么一句话：“农村工作两台戏,计划生育与土地”。这就说明农村土地管理工作与被人们视为“天下第一难”的计划生育工作同等重要,同时也充分反映出了农村土地管理工作责任重大。农村宅基地管理因历史原因,农村居户分散,村与村、户与户之间情况纷繁芜杂,管理难度很大。应该说目前农村宅基地管理仍是土地管理中一个薄弱环节。     

农村土地纠纷管窥

土地是农民基本生产资料,农村土地流转频繁、农民住房升级换代、政府征用或征收农民集体土地,由此引发的纠纷、矛盾给农村稳定带来不安定因素,为构建和谐社会增添了“不和谐”的因素。土地纠纷问题,关系民生,涉及民计,是政府及土地管理部门深感棘手的问题,必须以高度的责任感和使命感,妥善处理好新时期农村土地纠纷。     

基层国土姿源管理存在的问题及对策

农村土地执法中难点成了制约基层国土资源管理的"软肋".在基层土地执法监察过程中,执法难、难执法、法难执成了一个司空见惯的怪圈.     

诱发农村土地违法的常见心态及对策

当前,一些地区农村土地违法现象林林总总,违法事实不一而足.但从农村土地违法现象中把脉违法当事人心态,寻找诱发农村土地违法成因,进而有针对性地进行预防和惩治,就能减少和避免违法行为发生,守住耕地保护这条不可逾越的"红线".     

自组织优化分类的AUV地磁导航适配区选取

为确保水下自主航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)地磁导航的可靠性及其航迹规划的合理性,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和改进反向传播(back-propagation, BP)神经网络结合的候选地磁匹配区自组织优化分类方法。将候选地磁匹配区的分类问题统一在模式识别的框架下,首先,采用PCA对若干地磁图特征参数进行线性变换,获取独立的主成分特征参量;然后,利用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的初始权阈值来提高候选地磁匹配区适配性分类的准确性;最后,借助GA-BP神经网络来构建地磁图特征参数和匹配性能的映射关系,完成地磁适配区的自动识别。仿真实验结果表明,该自组织优化分类方法在地磁导航适配区选取方面具有较高的分类精度和可靠性,为AUV的高精度长航时自主导航提供重要保障。     

一种新的北斗卫星钟差预处理方法

为了提高卫星钟差预报的精度,针对钟差数据中量级较小的误差,提出了一种基于中位数的小波阈值法钟差数据预处理策略。首先,利用小波阈值方法将钟差数据进行分解,得到分解后的高频系数和低频系数。然后,利用中位数法处理各层影响阈值设置的高频系数,通过处理后的高频系数计算阈值,从而提高小波阈值法剔除小异常值的能力。最后,用北斗二号卫星钟差数据进行了验证,结果表明,利用所提方法处理后的钟差数据建模,小波神经网络（wavelet neural network,WNN）模型预报的精度提高约14.1%,预报稳定性提高约19.7%。该方法可以有效剔除钟差历史观测序列中量级较小的误差,改善钟差数据质量,从而提高模型钟差预报的精度。