道桥复曲线中插缓和曲线段的大地坐标计算

根据高等级公路及城市高架路桥平面互常采用复曲线连接这一特点，对复曲线基本特征进行分析，提出用附合导线方法计算曲线桩点的大地坐标，并附实例。     

2000年甘肃省异常气象及其对农业生产的影响

对 2 0 0 0年甘肃省出现的异常气象进行了统计分析 ,统计结果表明 ,2 0 0 0年全省大部分地方出现了异常气象 ,主要表现在气温异常偏高 ,个别时段降水量异常偏少 ,日照时数异常偏多。由于异常气象而形成的严重干旱和持续高温对农业生产造成了极其不利的影响。     

中国西北部分地区大地电磁测点布设条件探讨

根据多年来在中国西北地区进行大地电磁测深工作的实践，从仪器、野外地形和干扰因素3个方面探讨了测点的布设条件。对仪器的布设方式进行了分析；分析了山区和盆地大地电磁测深资料的差异，提出了测点布设应注意的问题；给出了2个测点受电磁干扰的具体资料，和避开干扰源重新选择测点的观测效果。认为仪器抗干扰能力是有限度,如果干扰信号和大地电磁频谱相接近，则很难被仪器的抗干扰能力所抑制。     

“华北型”煤田岩溶水害及防治现状

“华北型”煤田的开采普遍受到煤层底板岩溶承压水的威胁，近年来，煤田岩溶水害的机理研究取得突破性进展，认为岩溶裂隙水网络是发生突水的物质基础，隔水层的岩石水学性质及厚度是突水的制约因素，断裂构造是突水的关键因素，采矿活动是突水的诱发因素；在水害防治方面，采用疏水降压、注浆改造、帷幕截流等技术方法，取得了明显的技术效果，本文旨在介绍水害现状，分析探讨治理对策，为治理煤田水害提供参考。     

DUT-1非冻结合成模型冰的弯曲强度

简介了DUT-1非并结合成模型冰的功能，给出DUT－1模型冰的弯曲强度的测试装置和设备，讨论该模型冰在不同加载速度下的破坏方式和发生峰值弯曲强度的条件，通过悬臂梁上弯和下湾实验结果，说明DUT－1模型冰的各向同性，检验了浸水模型冰性能的稳定性和模型冰湿密度对峰值弯曲强度的效应。     

导致古森林沉没于海的福建深沪湾古地震研究

福建深沪湾海底古森林是强古地震遗迹。研究结果表明 ,全新世早期该处海底古森林生长在由松散的晚更新世含砾砂粘土构成的低凹洼地内。距今 70 0 0a左右的强古地震导致古森林沉没于海并形成泻湖环境 ,约距今 2 0 0 0a的又一次强古地震使海底古森林沉没到更深的海底 ,推测这两次古地震的震级都超过 7级     

气候变化对京津唐地区水资源及供需平衡的影响

根据大气环流模型(GCMs)输出的未来气候变化情景,结合历史资料的诊断分析,应用建立的流域水文模型及水资源利用综合评价模型,研究了气候变化对京津唐地区水资源数量和时空变化的影响。在地区未来经济发展及部门用水量预测的基础上,分析了气候变化对供水、需水和部门缺水的影响以及经济损失。     

影像一致性优化的视图选取策略

在三维重建中,网格优化通常用于解决密集点云构建的三角网格含有较多噪声且缺少细节的问题。现有的变分优化方法利用完整的影像数据对初始网格进行影像一致性优化,但在一定程度上忽视了影像信息的冗余以及视图的质量对网格优化的影响。对此,本文提出主视图选取与从视图选取策略,以提升网格优化的效率与质量。首先综合影像梯度幅值与轮廓检测,构建马尔科夫随机场,为每个三角面选取主视图;其次根据相应的观测条件为每个主视图选取从视图;然后计算主、从视图间归一化加权的影像一致性;最后利用梯度下降法最小化表面能量函数,实现网格优化。试验在定性和定量上证实了本文方法的有效性,表明本文方法能恢复更多精细细节,且优化的时间更短、精度更高。     

西藏北部雄梅-曲松波地区早白垩世多尼组及沉积环境探讨

在西藏北部区域地质调查过程中,发现多尼组岩性自西向东有一定的变化。西区(雄梅地区)下段为深灰、灰、浅灰色微、薄层状粉砂质泥岩、粉砂岩、细砂岩韵律层;中段为成熟度略高的细、中、粗粒石英砂岩韵律层;上段为新建立的地层单位达过火山岩,为中性火山岩。东区(曲松波地区)下段以黄绿、灰绿、土黄色中细砂岩为主夹少量粉砂岩及含砾粗砂岩;中段为灰绿、黄绿、紫、灰紫色粉砂岩、细砂岩韵律层;上段为新建立的地层单位弄巴砾岩,为紫色粗砂岩、砂砾岩、砾岩。多尼组呈带状分布于班公错-怒江缝合带与永珠蛇绿岩带之间。在研究区内多尼组以海岸砂堤及海滩沉积环境为主;研究区以西以浅海相沉积环境为主;研究区以东以潮坪泻湖及沼泽沉积环境为主。中特提斯海东部海岸在多尼组早期可能在研究区以东,中期可能曾移至西区,晚期可能移至东区。这一结论确定了多尼组沉积时期中特提斯海海进、海退过程,它为研究中特提斯海的演化历史、古地理轮廊的确定及青藏高原的形成演变历史提供了新的资料。     

基于改进的Elman神经网络的中长期径流预报

径流中长期预报长期以来一直都是人们关注的热点研究问题。现行的径流预报方法很多,传统的有时间序列法,多元回归分析法等,这些方法虽然简单易用,但是如果预报对象提供的样本容量偏小或者因子选择不够合理,都会造成预报精度偏差过大,难于有效的指导工程应用。鉴于此,本文提出一种改进的采用局部回归的Elman神经网络方法。并应用到凤滩水库优化调度的径流预报中。结果表明,与回归分析法、BP网络相比较,该方法不仅提高了算法的效率,而且提高了预报的精度,在径流预报中具有有效性和优越性。