贵州威宁春种马铃薯高产优质的气候资源优势分析

为了获得贵州马铃薯种植生产的最佳气候指标,做好马铃薯产业的气象服务,达到降低不利气候条件对马铃薯生产造成影响的目的,本文选取了1986～2009年威宁春种秋收马铃薯鲜薯产量资料,以及威宁气象站的降水量、日照时数、平均气温等气象资料用于分析。采用积分回归分析、相关分析、一元非线性回归分析等统计分析方法,研究了"中国南方马铃薯之乡"贵州威宁春种马铃薯生育期内的光、温、水等气象对当地马铃薯产量形成的动态影响,得出了以下结论:气温对马铃薯产量的影响以负效应为主,贵州威宁马铃薯生长的热量资源十分充足,且威宁的高温日数少;马铃薯生长的光资源好,日照时数的变化趋势与马铃薯生长对光照的需求非常一致;马铃薯生长的大部分时段降水丰富有利于产量的增加。     

对时软件在局域网中的应用

在局域网中使用AboutTime对时软件,建立时间服务器,获取Internet上的标准时间,其它局域网中的计算机同时间服务器对时,实现局域网计算机的时间同步.     

基于MAPGIS的建库与制图一体化生产策略

MapGIS是国内最具影响力的基础制图类软件,具备数据编辑、属性管理、空间分析等一系列功能。引入基于规则库的制图表达技术,提出了MapGIS环境下建库与地图制图一体化生产策略,解决在一个生产流程下空间数据与制图数据兼顾生产的问题。     

稻飞虱发生发展气象指数估算模型

稻飞虱是危害中国水稻的主要害虫之一,其迁飞和滋生蔓延与气象条件关系十分密切,分析气象条件对稻飞虱的影响,有利于及时采取相应的防治措施。该文从稻飞虱气候生态及生物学特点入手,研究不同气象要素对稻飞虱迁入和滋生繁衍的影响规律,并对气象要素进行无量纲量化归一处理,构建稻飞虱迁入气象指数估算模型和稻飞虱滋生繁衍气象指数模型,进而构建稻飞虱发生发展气象指数模型和气象指数累积模型,在此基础上可进行气象条件对稻飞虱发生发展的条件的监测预报。     

岫玉的地震波速、各向异性、弹性力学性质及其构造地质意义

为了研究水化岩石圈地幔和地幔楔的地震波速、各向异性及其与蛇纹石化程度及应变状态的关系,作者实验测量了8块叶蛇纹岩(采自辽宁的岫玉)标本在不同构造主方向(X,Y和Z)上的纵、横波速度随围压(0~600 MPa)的变化规律,详细研究了叶蛇纹石在塑性变形过程中通过(001)[010]位错滑移形成很强的晶格优选定向和高达21%的纵波速度各向异性与24%的剪切波分裂的特征,发现高温叶蛇纹岩与低温利蛇纹岩具有截然不同的地震波性质,例如,在围压600 MPa下,高温叶蛇纹岩的Vp=6.73 km/s、Vs=3.74 km/s,Vp/Vs=1.80,而低温利蛇纹岩的Vp=5.10 km/s、Vs=2.32 km/s,Vp/Vs=2.20。前人利用低温蛇纹石化橄榄岩的波速数据解释温度高于300℃的水化地幔楔和岩石圈地幔的地震波速不可避免地要低估研究区域内蛇纹石化的程度和水含量。本研究查明叶蛇纹岩的地震波性质及其各向异性特征亦为解释全球大洋板块俯冲带乃至青藏高原地区的剪切波分裂资料提供了新的思路。     

“嵌入型地图”制作技术问题探讨

"嵌入型地图"是辅助文字进行信息传达、知识阐述的一种地图,已成为地图存在的一种重要形式。分析了"嵌入型地图"的基本特点与制作要求,以CorelDraw和MapGIS制图平台为例对该类地图的制图工艺流程进行提炼性总结。     

基于插件技术的双船实时状态观测系统设计与实现

在双船地震勘探中,双船间距控制及电缆形态实时显示是十分重要的。文中详细介绍了双船实时状态观测系统的方法基础和实现过程。在研究了大椭圆航法的大地主题反解模型的基础上,建立了双船距离控制预警模型。系统采用插件技术进行框架设计,基于.NET Framework、Arc GIS Engine SDK平台,并通过插件接口定制、插件动态加载及插件消息传递等机制实现了工程管理、设备管理、测线管理、双船监控、设置、常用工具、模式、视图8个功能模块。视图部分可设置正常视图、偏移视图、电缆视图、距离监控视图、主副船监控视图、主副船文本视图6个显示视图。海试表明系统能够对双船间距进行有效控制和对电缆形态进行实时显示,并能够长时间稳定运行,极大提高了地震勘探数据采集的质量和精度。     

钱伟长:长寿关键靠自己

上海大学校长、中科院院士钱伟长,虽然已年逾九旬,但身体依然硬朗。除了几十年如一日坚持体育锻炼外。钱伟长说出了他的长寿心得:关键靠自己。     

硫化汞锑矿汞锑分离降铬工艺试验研究

采用１号降铬剂酷少量重铬酸钾进行汞锑分离,替代纯重铬钾汞分离工艺,在相同技术指标前提出下,大大降低了重铬酸钾药剂用量和选矿成本,使选矿废水排放中Ｃｒ（ＶＩ）的含量达到了环保要求。     

RBF神经网络—半参数优化模型在滑坡预报中的应用

将RBF神经网络模型与基于补偿最小二乘准则的半参数模型相结合,首先进行RBF神经网络模型的预报,在此基础上进行半参数模型改正,非参数利用补偿最小二乘法求出,建立优化的RBF神经网络——半参数模型。结合某边坡的GPS高程观测数据进行建模预测,与单一采用RBF神经网络预报模型相比,结果显示精度较好,该方法有效可行。