海城龙陵唐山和松潘地震的前兆时空特征

本文应用书布尔(Weibull)分布理论对发生在中国大陆板内的海城地震(1975)、龙陵地震(1976)、唐山地震(1976)和松潘地震(1976)的前兆时间和震中距的频度分布进行了定量分析。分别得到四个地震的前兆时空特征。结果为:海城地震的前兆时间分布中存在三种前兆,其时间的均值分别为418天、4.2天和2.8小时;唐山地震的前兆为两种,其时间的均值为497天和21天;龙陵地震和松潘地震的前兆似乎第三种前兆占优势,其时间的均值分別为50天和25天。前兆出现点的震中距的频度分布基本相似,但均值不同,其均值是:海城地震为139公里,龙陵地震为228公里,唐山地震为123公里,松潘地震为179公里。以上结果表明它们的时空特征是不相同的。其原因可能与中国大陆板内地震的类型有关。本质上与地震所处介质条件(均匀性、破碎程度等)有关。 分析结果表明,地震前兆并非在任何地点任何时刻杂乱无章的出现,而是在时间上具有阶段优势性,在空间上具有地区优势性。地震前兆的时间系列分析有助于认识地震的孕育过程和时间的预报,而地霞前兆的空间系列分析,则有助于前兆观测点的科学布局进而捕捉更多的前兆信息和地点的预报。     

日本著名地震学家本多弘吉1982年8月逝世

第八类一篇短讯,介绍了1982年逝世的日本著名地震学家本多弘吉的生平,着重说明他的成就之一,即他最早提出的震源机制双力偶模式到六十年代为国际地震学界所公认。     

从模式口“冰川遗迹”看北京西山区第四纪冰川作用发生的可能性

李四光先生确定的冰溜擦痕分布在北京石景山区模式口村电站引水渠北侧(图1),已修筑高墙保护(下简称围墙遗迹,见图版I一照片4)。 1979年下半年,我们对围墙遗迹和模式口附近及永定河自三家店至雁翅段河谷地     

上海市经济发展的空间分析

本文着重于空间分析阐述上海市经济发展、城镇化和今后发展方向。“背靠陆地、面向海洋、依临长江、内怀黄浦”是对上海市空间优势的总结。上海城镇化过程发展很快,已经形成了由中心城市、近郊工业区、远郊卫星城镇、县城或县属镇、乡所在地或农场集镇五个等级的城镇空间结构。开发外围空间,增加人口和经济的离心倾向是上海今后主要的发展方向。     

中国东南地区控矿断裂网络的建立

印支－燕山期ＮＮＥ向左行平移剪切带切割先成断裂系统，奠定了中国东南地区控矿断裂网络的格架，利用遥感手段建立的控矿断裂网络，主要由ＮＮＥ向和ＮＥ向区域性主干断裂带组成，矿田定位于组成网络的两条或两条以上断裂带的复合部位，矿田间距为６０－１００ｋｍ；矿集区定位于主干断裂夹持的高应变挤压隆起区和拉分火山盆地，在矿田和矿集区范围内，大型金属矿床受一定类型的局部构造控制。     

小城镇特色的培育及其经济发展模式研究——以常州市为例

培育小城镇特色，发展特色经济，是小城镇不断升级、区域经济迅速发展的关键，文章运用城镇经济发展的一般原理，对此进行了探讨，并根据特色经济培育的原则，以常州市为例对不同类型的特色城镇与特色经济的发展模式进行了研究。     

上海市苏州河段水质污染综合治理研究

该文针对苏州河水质污染的特定状况，提出在全面规划、远近结合、突出重点、分步实施的原则指导下，应积极推行支流截污、引清调水、底泥处理、曝气复氧、沿岸绿化5大工程，以达到彻底整治苏州河水质污染的目标。     

基于航空遥感数据的绿地信息提取与制图系统

介绍了基于航空遥感数据的绿地信息提取与制图系统,该系统具有绿地信息提取、统计、精度分析以及矢量地图产生等功能。通过对华东师范大学航空遥感数据实验研究表明,利用该系统能快速调查出研究区绿地的分布及数量,调查精度达85%以上.     

地缘政治学的力作--《中亚地缘政治与新疆的开放开发》

地缘政治学渊源于政治地理学 ,最早由德国的豪斯浩弗命名。但是 ,对该学说的发展起重要作用的是德国学者拉采尔和英国学者麦金德。 2 0世纪初 ,拉采尔吸纳了达尔文的“物竞天择 ,优胜劣败”的理念 ,创立了“国家有机体说” ,用生物学的规律来诠释国家的成长和发展。麦金德把欧、亚、非三洲看作“大陆腹地” ,又称为“世界岛” ,在其代表性著作《民主理想与现实》一书中 ,提出了分析世界战略形势的三句“名言” :“谁统治了东欧 ,谁便控制了‘心脏地带’ ;谁统治了‘心脏地带’ ,谁便控制了‘世界岛’ ;谁统治了‘世界岛’ ,谁便控制了世界。…     

马尾松毛虫危害区植被指数时序变化特征研究

本文介绍了利用虫害年度的多时相NOAA-AVHRR图像数据计算监测区归一化差植被指数（NDVI）,结合收集到的监测区的马尾松毛虫害历史资料来进行森林病虫害监测和预报的研究成果。从统计编制的分区NDVI时间序列变化曲线的对比来看,虫害区与非虫害区NDVI曲线具有一定的时序变化特征,对监测虫害有一定作用,也显示了NOAA-AVHRR资料在森林病虫害监测预报方面有一定应用前景。