国产CTS—6A绘图机几例故障分析及排除

近几年来,各类“气象填图系统”在气象部门投入业务使用,部分省气象台、气象中心台采用了以国产CTS—6 A中速、中幅面平板式智能绘图机为终端的“气象填图系统”。由于省级气象台业务是以长时间,连续工作为特点的,且CTS—6 A绘图机在使用中受到机器本身质量,周围环境等因素的影响,因此,使用一段时间后CTS—6 A     

随机——非线性气候模式初探

本文通过对地球实测辐射过程的分析,建立了能量平衡气候模式和随机气候模式,并通过求解模式,初步说明了控制气候的各主要物理过程的作用和相互关系。认为辐射过程中的非线性作用将使气候产生多平衡状态和突变,而天气系统的随机强迫则会导致气候温度发生偏离。最后,将运用本文的理论结果对冰期—间冰期转换的可能机制作出一定的解释。     

荣河故城城址考正与1556 年华县大震

荣河县是历史上山西省南部一个古行政管辖区, 由于社会和历史变迁, 当时荣河县城的准确地理位置现在已不清楚, 以致错把现今的荣河镇当成了昔日的荣河城。通过史记查寻与现代测绘地形图的判读以及有关史料的综合分析, 从多个方面证实, 在现荣河镇西南黄河东岸河漫滩上残留的古城遗迹是当年的荣河县城。新考证的荣河故城同历史上秦、晋、豫三省交界的蒲洲等古城一样, 都位于黄河河漫滩之上, 有着相同的地貌、水文地质和工程地质条件。从荣河、蒲洲等城址自身地质条件的好坏、抗震性能优劣、1556 年华县地震时遭受的破坏程度以及它们彼此间的相对位置来分析, 1556 年华县大地震的宏观震中位置不应在蒲州— 永济地区,仍可能在华县一带。     

基于数值预报产品的温度释用方法比较

为了选取适当的预报方法,运用于业务预报工作中的客观要素预报,我们以ECMWF数值预报输出产品为基础,对卡尔曼滤波(Klm)、最优子集回归(OSR)和岭回归(RR)三种方法针对温江、宜宾、内江、达县2005年6～7月的温度预报进行了探讨.结果表明:在样本完全相同的情况下,三种预报方法效果相当,但从运行速度来看,RR最快,Klm 其次,OSR 最慢;在预报方法相同而样本长度不同的情况下,样本长度为60天的预报效果较好.     

基于耦合线的高隔离度三频分支线耦合器

本文提出了一种应用于无线功率传输系统中的新型三频分支线耦合器.通过在传统分支线耦合器的基础上加载1/4波长短路耦合线来实现3个频段的通带.每个通带之间均保持高的隔离度,且通过改变加载耦合线的奇偶模阻抗值,耦合器通带的中心频率可以在较宽频带范围内调节.对一个工作在0.69/1.0/1.4 GHz的平面三频耦合器模型进行了设计与加工,测试结果与理论期望值吻合较好.     

显著经验正交函数分析及其在淮河流域暴雨研究中的应用

经验正交函数分解（EOF）是气候特征研究中常用的分析方法,但由于方法本身的原因,EOF 主要模态不一定都能有效揭示资料场包含的气候模态。利用中国基本站和基准站1950—2009年逐日降水资料,运用显著经验正交函数分解（Disˉ tinct EOF,DEOF）方法研究了淮河流域暴雨的统计特征。结果表明 DEOF 第1模态呈现了淮河流域暴雨量在南北方向上存在相反的变化,即流域中部、南部偏多（偏少）时,北部则偏少（偏多）,第1主成分具有显著的16—17 a 周期性变化,表明流域南北的旱涝变化存在年代际振荡;第2模态表现了淮河流域中部暴雨量的异常变化,第2主成分有明显的线性趋势,说明近50年来流域中部地区暴雨量有明显的上升趋势,并且在1990年前后由偏少转为偏多。对比 DEOF 和 EOF 的分析结果,发现DEOF 能排除资料场中与随机扩散模型相关性较高的空间特征,能抓住与随机扩散模型有显著差异的分布特征并凸出显示出来,能从较强的背景噪声中凸出物理信号,因而能更好地估计真实的气候模态。     

建立WEB式的地级决策气象服务系统及应用探讨

分析了气象决策服务的目的及气象决策服务系统的目标建设，并对基于文件服务方式系统和WEB方式服务系统进行了比较，开发了基于WEB方式的气象服务系统，投入使用后反应较好。     

全野外数字化测图中高程数据出错的解决办法

在全野外数字化测图中,高程数据质量的好坏,直接影响地形图产品的质量,文章针对利用全站仪进行全野外数字化测图工作中,高程数据容易出错的几个环节,提出对高程数据出错的解决的方法。     

一种V/S和LSTM结合的滑坡变形分析方法

滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果,滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法,忽略了滑坡变形演化的影响因素,难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面,亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例,基于滑坡宏观变形和位移监测数据,利用重标方差（rescaled variance statistic,V/S）分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析,进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络模型,定量预测滑坡位移。研究结果表明,滑坡体属牵引式滑坡,北东部稳定性较差,西部和后缘相对稳定,预测值的均方根误差为8.95 mm,证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。