被动型氢钟波谱信号观测装置的设计

简单介绍了被动型氢钟的量子系统,阐述了波谱信号观测装置的设计。该装置采用标准10MHz晶振产生被动型氢钟的微波激射信号(1.420406GHz),然后将该信号输入氢钟的脉泽振荡器中。脉泽振荡器输出的信号经过低噪声放大、两次混频及滤波后所得的谱线包含了量子系统的信息,通过分析最终的谱线即可得知量子系统的优劣。该装置已用于对两台被动型氢钟的测试,并根据测试结果对量子系统进行了改进。     

基于网格计算环境下的空间信息多级格网研究

本文提出一种适应网格计算环境下的空间信息多级格网(SIMG，Spatial Information Multi-Grid)技术，通过将网格计算技术与地学格网相结合，提出SIMG的构想并探讨其关键技术的实现；通过研究格网内细部地物表示的精度，力求建立SIMG的划分标准，从而建立我国空间信息多级格网的体系结构。     

长松藻基本营养成分分析及其多糖的提取

对南海长松藻(Codium cylindricum Holmes)的主要营养成分进行了分析,结果显示:多糖、蛋白质和粗纤维是构成藻体的主要营养成分,占藻体干基的80%左右,其中多糖占55.57%、粗纤维占11.09%、蛋白质占12.57%,但脂肪含量仅为0.59%。水溶性营养成分较为丰富,水浸出物总量为34.55%,其中包括水溶性蛋白、水溶性多糖、游离氨基酸等。多糖是长松藻的主要有效成分。单因素及正交实验结果表明:长松藻多糖提取的最佳工艺参数为浸提温度95℃,浸提时间1.5 h,料水质量比1∶50,多糖得率为9.79%。     

海拉尔盆地贝尔凹陷布达特群水力破裂的岩石学特征及其成因探讨

海拉尔盆地贝尔凹陷布达特群凝灰质泥岩中发育大量凝灰质泥岩角砾。岩芯及透射光显微镜观察发现,这是一种水力破裂体系中流体和岩石作用的产物一水压碎屑岩。水压碎屑岩的岩石学特征表现为：角砾之间具有可拼合性、岩芯横切面上发育大量“T”型垂直裂缝、微细纤维状铁白云石脉对壁生长。水力破裂作用的成因主要与布达特群岩性组合特征、构造-流体作用有关。     

海底热流长期观测系统研制进展

浅海和俯冲海沟等海域,不仅是矿产和油气资源主潜力区,也是构造地震频发区,其浅表热流和深部温度信息对于了解板块俯冲和岩浆活动等过程至关重要.这些区域浅层地温场和热流场受到底水温度波动(BTV)强烈扰动,其背景热流需由长期观测来获取.在全面分析了国内外海底热流长期观测技术特点后,我们提出了系缆式海底热流长期观测方案,201...     

大别山地区黄山松和油松树轮宽度的气候意义

本文基于2010年采自大别山地区黄山松、油松树轮资料分别建立了树轮宽度标准年表,利用相关函数检验了年表与附近的麻城气象站1959-2009年月平均最高气温、月平均气温、月平均最低气温和月降水量之间关系,旨在探讨黄山松、油松树轮宽度的气候意义。研究结果显示,平均敏感度、标准差、信噪比等统计量黄山松年表均高于油松年表,表明黄山松年表较油松年表包含更多的气候信息,具有更高的树轮气候学研究价值。黄山松径向生长主要受当年2-7月平均气温限制,任何月份及月份组合降水量对黄山松径向生长的限制作用均不显著;油松径向生长主要受当年5-6月降水总量限制,任何月份及月份组合气温对油松径向生长的限制作用均不显著。研究表明,在中国亚热带暖湿地区,气候要素的年际变化亦可对部分树种径向生长具有较强的限制作用,树木年轮宽度的变化对气候具有指示意义。研究结果将进一步弥补中国亚热带暖湿地区树轮宽度年表的不足,为树轮气候重建研究提供参考和依据。     

LAPS分析场在一次强对流天气过程尺度分析中的应用

利用LAPS（local analysis and prediction system）同化系统融合多种观测资料,对2010年8月25日发生在上海的一次强对流天气过程进行中尺度分析。结果表明,这次强对流天气主要是由中、低空中尺度辐合系统直接触发形成的。强对流形成阶段,地面有分散辐合形成并逐渐加强,成为触发中尺度垂直环流的主要机制,垂直结构上出现低层辐合高层辐散的有利配置,风暴中心附近出现明显的上升气流区,中高层相对湿度显著增加。成熟阶段,强对流云体中心附近的对流层底层开始出现下沉气流,上升气流在其拖曳作用下明显倾斜。衰减阶段,下沉气流加强使中尺度环流动力结构和水汽供应受到破坏,垂直结构上转为底层辐散高层辐合。因此,与天气尺度分析相比,基于LAPS的中尺度分析能更深刻地揭示中小尺度系统的三维结构和时空演变特征。     

黑龙江省短时暴雨天气分型及雷达回波特征

通过统计黑龙江省2005～2006年260个短时暴雨样本,结合天气图和雷达图进行分析,对黑龙江省短时暴雨分类,并总结出不同天气形势下短时暴雨的雷达回波特征.     

基于5分钟雷达资料降水估测模型的比较

For the Z-R relationship in radar-based rainfall estimation, the distribution of corresponding R values for a given Z value （or the corresponding Z value for a given R value） may be highly skewed. However, the traditional power-law model is physically deduced and fitted under the normal-distribution presumption of radar wave echoes associated with a rain rate value, and it may not be very appropriate. Considering this problem, the authors devised several generalized linear models with different forms and distribution presumptions to represent the Z-R relationship. Radar-reflectivity scans observed by a CINRAD/SC Doppler radar and 5-minute rainfall accumulation recorded by 10 ground gauges were used to fit these models. All data used in this study were collected during some large rainfalls of the period from 2005 to 2007. The radar and all gauges were installed in the catchment of the Yishu River, a branch of the Huaihe River in China. Three models based on normal distribution and a dBZ presumption of gamma distribution were fitted using maximum-likelihood techniques, which were resolved by genetic algorithms. Comparisons of estimated maximized likelihoods based on assumptions of gamma and normal distribution showed that all generalized linear models （GLMs） of presumed gamma distribution were better fitted than GLMs based on normal distribution. In a comparison of maximum-likelihood, the differences between these three models were small. Three error statistics were used to assess the agreement between radar estimated rainfall and gauge rainfall： relative bias （B）, root mean square error （RMSE）, and correlation coefficient （r）. The results showed that no one model was excellent in all criteria. On the whole, the GLM-based models gave smaller relative bias than the traditional power-law model. It is suggested that validations conducted in many previous works should have been made against a specific criterion but overlooked others.     

雷达遥感图像分类新技术发展研究

总结了雷达遥感图像分类技术的发展过程,指出新的分类技术正朝着采用新特征(如雷达极化信息与干涉信息、多参数极化干涉信息、多时相信息、DEM与地理信息等),应用新理论(如小波理论、分形理论、模糊理论),设计新算法(如改进的最大似然法、上下文分类法、改进的神经网络分类算法等)的方向发展.