薄层水流速度测量系统的研究

根据水流影响电解质扩散和其导电特性的分析,结合电解质脉冲在水流中迁移的数学模型,设计了薄层水流速度测试系统。用Visual Basic语言编写了操作系统,实现了数据采集、参数计算和分析自动化。实验和模拟结果表明,模拟水槽实验中用流量法测量的流速和电解质扩散法测量的水流速度误差很小,说明用此系统测量浅层水流的流速是可行的。     

安徽女山单斜辉石巨晶的地球化学

本文研究了安徽女山14个单斜辉石巨晶。它们属于铝普通辉石、透辉石和铁钠造辉石。主要元素、稀土和微量元素及同位素特征表明：它们是同一碱性玄武岩浆在幔源条件下不同程度结晶分异的产物，相对于寄主岩均属捕虏晶，可能自中生代即已开始形成。     

贵州罗甸中三叠统边阳组风暴沉积的发现

贵州南部罗甸地区中三叠统发育—套巨厚的砂、泥韵律的海相碎屑沉积,其岩性主要为砂岩、粉砂岩、页岩和泥岩之组合,曾被认为是典型的浊积岩(苟汉成,1985;贺自爱,1986)。这套沉积在该地区命名为边阳组,命名地点在罗甸县边阳。边阳组下伏地层为新苑组(T₂x),上覆地层为把南组(T₃b)。经过对该区较详细的野外观测,发现了丘状交错层理,具蹼状构造的垂直U型潜穴等风暴沉积的证据,表明边阳组并非全为浊积岩,这为重新认识该区的古地理环境提供了信息。     

广东陆丰黄铁矿床铁帽型金矿物质组成和金的赋存状态

陆丰铁帽型金矿是原生含金黄铁矿矿床长期表生地质作用的产物。通过矿相鉴定、化学分析、化学物相分析、谱学特征研究、差热分析、电子显微镜及电子探针等手段，查明了褐铁矿铁帽系黄铁矿氧化物，其主要矿物为针铁矿，金矿物为自然，主要呈细粒和微粒状产出。     

云南思茅——景谷地区中生界储集层特征

云南思茅－景谷地区有两类储集层：碎屑岩储集层和碳酸盐岩储集层，其中碎屑岩储集层要优于碳酸盐岩储集层。孔隙类型主要为次生溶孔，偶见剩余原生粒间孔。它们的储集性能基本上属低孔渗性储集层，强烈的压实作用、压溶作用、胶结作用、充填作用、碳酸盐化作用及重结晶作用是导致该区储集层孔隙性差的主要原因。但在有利的构造部位有可能找到孔渗性较好的区块。文中还论证了地表样品中识别埋藏古溶蚀的标志。     

信息时代地图技术美的研究与实践

通过分析现代地图表现形式及存在的问题，探讨了信息时代地图制图技术美的含义和地图技术美的表现形式。并在技术美创新理念指导下，对利用计算机技术和图形图像处理技术来改进地图符号设计，提高地图表现力进行了一些理论探讨和技术尝试．同时也得到了一些有益的启示。     

库水位变化对库岸边坡稳定性的影响

在假定坡体孔隙水水位为水平线且不考虑渗透作用影响的基础上,基于极限平衡法考察了水位上升及下降的快慢对边坡安全系数的影响。对比计算表明:在水位缓慢变化即坡体内外水位线等高的条件下,边坡的安全系数随着水位坡高比的增大先略减小后急剧增大,且在水位坡高比为0.3处取得最小值,在边坡完全淹没于水中时取得最大值。当边坡完全淹没于水中后,水位高于坡顶的多少对边坡安全系数没有影响;在水位骤降或陡升条件下,相同库水位对应的边坡安全系数基本上均小于水位缓慢变化情况下的安全系数,故工程实际中无论是排水还是蓄水,都应尽量保持水位缓慢变化,这样才能使边坡处于较安全的状态。     

ERA-Interim和GHCN-CAM再分析气温数据在天山山区的适应性分析

天山山区是新疆主要河流的发源地,对该区域再分析气温数据进行适应性分析具有重要的研究意义,气温观测数据由于受到太阳辐射、海拔、大气环流和传感器角度等因素的影响,导致诸多误差;在其应用之前需要验证,尤其在海拔差异较大的天山山区。为验证ERA-Interim和GHCN-CAM两种再分析气温数据在天山山区的适应性,本文在数据预处理的基础上,利用45个气象站点日平均气温数据分别计算偏差(BIAS)、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)等统计指标,并从不同海拔、偏差的空间分布上对天山山区1984—2016年ERA-Interim和GHCN-CAM逐月平均气温数据进行了适应性分析。结果表明:(1) GHCN-CAM(R=0. 94; BIAS=0. 55℃; RMSE=4. 08℃)气温值在天山山区的适应性强于ERA(R=0. 95; BIAS=2. 35℃; RMSE=4. 21℃)。(2)在气温的年内变化上,两种再分析数据值均低于观测值,表现为低估。(3)在季节尺度上,冬季(12月、1月和2月)表现为冷偏差,其他季节暖偏差。春秋两季模拟精度比夏冬两季高。(4)在1500～2000 m地区气温的模拟最好。从偏差的空间分布来看,天山中部、东部的再分析数据比天山南、北部能更好的反映气温的空间分布特征。山区地形复杂度和气象站点的不均匀是影响再分析数据精度的主要因素。     

基于自动观测站的鲁中地区土壤水分变化规律及精细化预报模型的研究

为了建立鲁中地区土壤水分精细化预报模型,利用2010—2013年农田土壤水分自动站逐日资料进行土壤水分年、月变化特征研究,并结合附近自动气象站资料,以土壤水分平衡方程、农田蒸散模型为基础,采用逐步回归和曲线估计等方法建立4—6月无降水条件下平原水浇田与山旱田土壤水分1 d、7 d降幅的经验预报模型。结果表明:鲁中地区0~100 cm土壤水分贮存量年变化趋势和0~50 cm基本一致,年最高出现在8月,最低出现在6月,年降幅最大出现在3—6月,易出现干旱。对预报模型进行回代和预报检验结果显示,回代平均相对误差为0.07%,7 d模型和1 d模型滚动预报第7天0~50 cm土壤水分贮存量,绝对误差分别为-0.15和-2.17 mm,平均相对误差分别为-0.07%和-1.56%,模型具有较强的理论基础和实用性,预报精度较高,为鲁中地区土壤墒情监测和精细化预报提供支持。