论矿床经济合理的勘探网度

本文针对以往确定矿床合理勘探网度的方法所存在的缺陷,提出了矿床总利润和矿床最低总利润两个新的度量指标,提出了矿床经济合理勘探网度的概念及决策原则,且对××铁矿的经济合理勘探网度进行了实际研究。     

中国水文预报技术的发展与展望

介绍了我国水文预报技术在预报方法、预报系统建设和新技术应用等方面取得的进展，客观评价了我国水文预报技术的水平．展望了我国水文预报技术的发展方向，指出了干旱、半干旱及无资料地区或资料缺乏地区的水文模拟将是我国进一步提高水文预报技术的研究重点。     

煤炭开采的系统思想

本文简述了目前我国煤炭开采利用的一些特征和问题，对煤炭开采的系统思想进行了讨论。     

矿床合理勘探网度的经济数学研究

提出矿床最低利润指标的基础上，并通过某铁矿床勘探实例，用经济数学的方法研究了矿床经济合理的勘探网度问题。     

松辽盆地北部扶杨油层河道砂体的地震识别方法研究

应用地震技术预测和识别扶杨油层河道砂体是当前松辽盆地北部的油气勘探中最为急需的技术之一。本文以GTZ地区为例,探讨了扶杨油层河道砂体的成因特点,指出地震的低分辨率,河道砂体的薄互层、横向变化快、储层非均质性强等地质特点,是当前应用地震技术识别扶杨油层河道砂体的困难所在。文中介绍了当前技术条件下河道识别的两种方法:利用频谱成像技术和叠前方位各向异性技术进行河道识别的方法和思路。以扶余油层为目的层说明了应用上述两种方法识别河道砂体的良好效果,并和已知井资料进行对比,符合率可达80%。     

1961-2012年京津冀地区不同等级降水日数时空演变特征

利用1961-2012年京津冀地区78个气象站逐日降水资料,采用趋势分析、Morlet小波和经验正交函数（EOF）等方法,分析京津冀地区不同等级降水日数的时空演变特征。结果表明：近52 a来,京津冀地区各等级降水日数的变化趋势不明显。空间分布上,雨日总数和小雨日数呈自西北向东南递减的特征;中雨日数和大雨日数分别存在两个大值中心,二者大值中心的位置相似,一个位于京津冀地区东北部,另一个位于西部太行山区;暴雨日数的空间分布特征不明显,具有随机性。雨日总数和小雨日数存在准13 a和准6 a两个尺度的振荡周期;中雨日数、大雨日数及暴雨日数存在15-18 a和8-11 a两个尺度的振荡周期。EOF第一模态分析表明,京津冀地区各等级降水日数在全区具有较好的一致性;第二模态分析表明,雨日总数、小雨日数、中雨日数和大雨日数具有南北反位相的特征,暴雨日数具有西北部和东部多（少）、中部和西部少（多）的分布特征。     

基于免棱镜全站仪的竖井高精度测量

为了解决竖井测量中地面设站仪器与井底不通视问题,文中不采用联系三角形测量将地面坐标和方位传递到井底,而进行自由设站测量,并通过联测基准点、坐标高程转换,实现地面、井底坐标与高程系统统一,操作简单快捷、精度高,为竖井测量提供一种新思路。利用免棱镜全站仪测量的竖井高精度数据,绘制竖井三维散点图,达到了良好效果。     

徐州矿区矿井水综合利用

徐州市是全国40个严重缺水城市之一，长期以来城市供水一直是影响徐州市经济发展和城市建设的一个制约因素。随着经济的迅速发展和人口的不断增长，水资源供需矛盾与日俱增，但徐州矿区由于采煤需要每年约8000万m^2矿井水白白浪费，介绍了新河煤矿综合利用矿井水的“排供结合”模式以及矿井水处理方法，利用途径，并针对如何充分利用矿井水资源缓解徐州市水资源危机提出了一些建议。     

交互式河流预报系统数据管理模式分析

为了有效地实现河流预报系统的各个功能,需要管理大量的数据。合理地组织和管理各种数据,对提高系统性能具有重要的意义和作用。以美国交互式河流预报系统为例,从数据结构、数据流程等方面详细分析了交互式预报的数据管理模式,为开发我国的交互式洪水预报系统提供了一种数据管理的范例。     

基于SSM/I和MODIS数据的天山山区积雪深度时空特征分析

以天山山区为研究区,利用MODIS 8d最大积雪合成数据MOD10A2,分析天山山区积雪的时间变化和空间变化情况以及不同高程带的积雪覆盖率的变化情况;结合SSM/I亮温数据和站点观测数据建立的雪深反演模型并反演研究区的雪深,根据研究区的地势起伏情况,提取特殊地形进行分析其雪深变化情况,进一步分析整个天山山区的积雪深度的时空特征,并对结果进行验证,并且对不同高程带的积雪深度进行分析.研究结果表明:1)天山山区积雪面积分布的趋势表现为自西向东、自北向南减少,总体是呈波动中减少的趋势,到了2012年天山山区年最大积雪面积为37.69×10⁴ km².2)积雪覆盖率与高程呈正比,在高山区可达70%以上.积雪深度分布呈自西向东、由北向南减少,深度最大的是在天山北部的博格达峰、河源峰附近,可以达到80 cm以上,最小在哈密地区的托木尔提峰附近积雪深度仅在10 cm左右.积雪深度与海拔呈正相关,最大雪深出现在4500 m以上的高山区.3)对雪深反演结果的精度评价表明,模型在10~30 cm雪深范围内,反演平均误差为-2.47 cm;在雪深<10 cm或>30 cm的局部地区存在较大偏差.