超过例外氧暴露时限的空气巡回潜水实验中若干生理功能的观察

17名潜水员安全地进行了55人次超过美国海军例外氧暴露时限1.5—3倍的空气巡回潜水实验。生理功能观察和肺活量测定结果表明,在水深70m以浅,潜水员均保持了相当好的智力和操作能力,在连续3d 3倍氧暴露时限的巡潜后期,只有3人肺活量下降,且在次日测定时已见恢复,表明上述暴露是安全的。美国海军例外氧暴露时限中对于70m以浅空气暴露的相应规定显得保守。     

水中矿物油荧光特性实验研究

为了实现现场测量地表水中矿物油含量的全光纤荧光计的研制。采用荧光光谱测量分析方法 ,于 1 999年 1 0月— 2 0 0 0年 5月 ,采集了国内外不同的地区原油和成品油共 2 3种 ,用1 4种不同波长的激发光激励 ,进行荧光光谱特性测量实验研究。同时 ,对不同浓度的矿物油、水混合液也进行了测量实验 ,得出其最低检测浓度为 0 .0 0 5mg/L ;测量了青岛近岸海域表层受油污染海水的含油量为 0 .0 1～ 0 .2 2mg/L ;此外对水中矿物油受激荧光发射原理也作了简述。并对水中矿物油荧光光谱特性、浓度与荧光强度的关系 ,以及为研制现场测量水中矿物油浓度的全光纤荧光计的可能性作出了结论性的意见     

山东省大中型水库水化学性状研究──几种主要水化因子的变化及其在评价水库鱼产力中的作用

本文通过对山东省３８座代表性大、中型水库总氮（ＴＮ）、总磷（ＴＰ）、化学耗氧量、硬度及电导率（λ）五种主要水化因子连续两年（１９８９～１９９０）的调查与研究，探讨了水化因子与水库鱼产力的关系。用反映鲢、鳙生长状况的综合生长指数（ＧＩ）作为水库鱼产力的指标。它与水化因子相关分析表明，总磷是山东省３８座水库鱼产力的主要影响因子。提出ＧＩ与总磷、总氮及电导率等水化因子的逐步回归方程关系非常显著。证明利用水化因子作为水库鱼产力的评价指标是可行的。并指出：同一水库的相同水化因子存在年间差异，其主要原因在于降雨量和水库进水量的不同，鉴于此．同一水库鱼产力也存在年间差异。     

LAS格式解析及其扩展域的应用

激光雷达是近年来兴起的一种快速获取地物目标三维信息的主动遥感技术。其采集的离散激光点具有数据量大,信息丰富等特点。目前常用的LIDAR数据存储格式,在存储LIDAR数据时存在种种不足,且数据交换和共享困难。LAS格式是ASPRS制定的标准LIDAR数据交换格式,能较好地解决多属性离散激光点数据的存储问题,具有结构严谨,便于扩展等优点。本文在对LAS格式进行解析的基础上,针对LAS变长记录的扩展域,介绍了一些实际的应用。     

CA-AR模型在人口空间场属性变化模拟中的应用

本文结合CA(cellular automata)和AR(auto-regression)提出模拟人口空间场属性变化的CA-AR模型,以1991～2006年成都市各区、县市的人口统计数据和成都市行政区划图为基础,将行政单元转化为单元网格,分别建立成都市主城区各单元格的CA-AR模型。结果显示,模拟结果的绝对误差和相对误差都较小,模拟精度较高,模型的显著性水平都比较高,说明CA-AR模型用于模拟人口空间场的人口数量变化是可行的。     

遥感和GIS支持下的分布式融雪径流过程模拟研究

基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,设计和构建了一个分布式融雪径流模型,整个分布式融雪径流过程的模拟计算基于能量平衡和水量平衡,由分布式栅格融雪过程、分布式栅格产流过程以及分布式栅格汇流过程组成,融雪以及产汇流过程全部基于栅格尺度,全面实现了融雪过程的分布式模拟.分布式栅格融雪过程中对"度日法"加以改进,引入了"单元时段"的概念,从而得到了"度分融雪模型";针对融雪过程中颇为复杂的冻融反复性难题,提出了旨在解释积雪冻融反复性物理机制的"冻融系数"的重要概念,对于准确把握融雪过程的物理机制具有重要意义.同时基于GIS开发了分布式融雪径流模拟系统,为分布式融雪径流模型的运行提供了平台和技术支持,二者均为融雪洪水预警决策支持系统的核心模块部分.基于由MODlS等遥感数据得到的积雪信息、地表温度等下垫面信息,基础地理信息数据如DEM及其空间分析数据和大量野外同步观测数据(积雪信息、气象数据),对典型研究区新疆军塘湖流域2006年春季典型融雪期(2006-03-06,11:00-2006-03-10,11:00)内的洪水过程进行了模拟,模拟结果精度较高,平均精度0.82,达到了融雪洪水预警预报的业务需求标准.     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

GNSS系统及其技术的发展研究

阐述了国际上卫星导航系统的总体发展,对美、俄、欧、中的四大全球系统,以及相关的区域系统和增强系统进行了简单的介绍,研究分析了GNSS系统及其技术的发展趋势,同时分析了我国Compass全球系统面临的机遇和挑战,并提出了我国未来工作的建议.