河川径流对降水变化的响应研究——以渭河为例

根据1956-1995年的实测水文资料(降水和河川径流量资料),采用特征值对比方法,对陕西省境内渭河流域不同时间尺度内降水特征进行分析,并对流域内多年径流变化也做了相应的统计分析,从而揭示河川径流对降水变化的响应关系,并确定出河川径流变化的主要原因。结果表明:(1)流域内降水年内分配极其不均;年际变化剧烈,进入90年代后降水负距平集中出现,20世纪90年代降水较多年均值有较大程度的减少;(2)流域内河川径流与降水之间存在密切的正相关关系,降水量多的年份,河川径流丰富,反之较枯;(3)河川径流积极响应降水的变化,然而河川径流变化幅度却比降水变化幅度大20%,这个偏差主要是由于频繁的人类活动的干扰造成的。     

2001年夏季风活动与我国南方暴雨某些特征的分析

应用GMS T_BB资料对2001年亚洲夏季风活动作了诊断分析，得到中南半岛和我国南海共经历了3次季风爆发过程，且强度都强于历史同期水平；揭示了印度—孟加拉湾、中南半岛以及我国南海3个季风区季风爆发与间歇的特征。分析了季风对华南及长江中下游地区三次（6月上旬至中旬初、6月下旬至7月上旬、8月末）暴雨过程的影响，指出季风爆发及其与北方南下冷空气的结合，是造成东南部地区出现大范围长时间强降水的必要条件，从而为该地区强降水过程预报提供某些重要线索。     

东南亚红土镍矿床地质地球化学特征及成因探讨 ——以印尼苏拉威西岛Kolonodale矿床为例

Kolonodale矿床是东南亚红土镍矿带上一处典型矿床,位于印度尼西亚苏拉威西岛东部。矿床产自富镁超基性岩红土风化壳,矿化剖面自上而下出现红土层→腐岩层→基岩层垂向分带。红土镍矿石产在红土剖面上部,载镍矿物是铁质氧化物。硅镁镍矿石产在红土剖面中下部,载镍矿物为镍蛇纹石、镍滑石等含水层状硅酸盐矿物。地球化学分析显示,沿矿化剖面元素地球化学分异非常显著,Ni次生富集效应明显。超基性岩红土化过程的元素地球化学行为具有多样性,Fe、Al、Ti、Cr属残留富集组分,Si、Mg属淋滤缺失组分,Mn、Ca、Co、Ni属次生富集组分。通过典型矿床对比,Kolonodale矿床属原地自生硅酸盐型红土镍矿床,其发育受地质背景和地表环境条件的综合制约。富镁超基性岩、良好的构造组合、稳定的大地构造环境、湿热热带雨林气候、有利地形地貌等均是成矿有利条件。综合分析认为,Kolonodale矿床的成矿过程可划分为腐岩化、红土化和次生富集3个成矿阶段。     

隧道洞内虚拟双导线测量技术研究

针对隧道洞内控制测量目前普遍采用的支导线和双导线网两类方法的不足,研究并提出了一种长大隧道洞内虚拟双导线测量技术方案,采用一条真实存在的支导线和一条内业虚构的虚拟支导线组合成虚拟双导线测量方案,使其既具有常规的支导线简单快捷优点,又具有常规双导线多余观测形成闭合条件的特点,适应现场复杂的测量环境,突破多因素对选点埋桩、测量的限制,在节省费用的同时提高了测量作业效率。     

白石山风景区雷电灾害风险评估研究

山地旅游景区由于地理、地形、环境的复杂性,雷电活动频繁且防御困难,而游客广泛分布在露天场所又导致人员遭受直击雷危险性高且疏散困难。山地旅游景区的雷电防御尚无明确的标准说明,对其进行雷电灾害风险评估,科学分析雷电风险,确定安全有效的雷电防护措施至关重要。通过对白石山风景区佛光顶观景平台人员生命损失风险、停车广场经济损失风险评估方法的具体描述,探讨山地旅游景区雷电灾害风险评估的基本方法及注意要素,得出以下结论:山地旅游景区雷电灾害风险评估应以IEC62305-2中建筑物的雷电灾害风险评估模型为基础,通过分析雷击现象发生时的损害类型及其影响因素,确定雷电灾害风险评估损失概率及损失量的计算方法,并通过风险值及风险允许值的比较确定防御措施,科学有效地保障景区内人员的生命、财产安全。     

基于UofC模型的多系统组合PPP解算性能分析

针对GNSS多系统组合进行PPP定位的问题,推导了基于UofC模型的多系统组合PPP的函数模型和随机模型。最后采用IGS观测站30 d的部分观测数据对不同组合模式的PPP进行了解算。试验分析结果表明：GNSS多系统组合PPP收敛时间与GPS单系统相比可以缩短30%~50%。对于定位精度,在观测时长较短时（如0.5 h）,GNSS多系统组合PPP整体上具有较优的定位精度,N、E方向偏差和标准差分别为0.3、0.5 cm和1.9、4.3 cm,短时间内由于对流层参数与垂直方向的强相关性,使得U方向精度稍差。此外,在卫星高度截止角大于40°的条件下,单系统可见卫星数不足从而导致无法进行连续定位,但多系统组合具有更多的可视卫星,仍能获得较好的定位精度,使其在建筑物密集区、山区和卫星遮挡较为严重的恶劣条件下具有实际应用价值。     

利用微波做短时强降水估计

本文主要是利用NOAA-16气象卫星的AMSU-B微波仪器(5个通道)所接收到的2002年8月6日03时(北京时)的图像做短时的强降水估计。通过对微波图像和红外云图以及6h降雨量的分析,我们可清楚的看到,利用AMSU-B的微波图像可较为准确分析出中小尺度微波图所在的位置,和在各层次的强弱以及该系统水汽含量的垂直结构等。另外,通过分析也可看出,利用微波图像做短时的强降水估计,除看微波图像外,还应利用红外云图分析云团生命史和各个阶段及其移向、移速等才可较为近似估计出强降水量的大小。