应用PIV系统研究横流中近壁水平圆柱绕流旋涡特性

应用粒子图像测速(PIV)系统对横流中近壁水平圆柱绕流进行了试验研究。介绍了试验原理及装置,讨论了试验参数的选取和粒子的跟随性问题。分析了上游来流的流动特性,显示了亚临界雷诺数下间隙比为0.5时圆柱后尾流区旋涡产生、发展和消亡的动态过程,比较了时均流场和瞬时流场旋涡结构。对圆柱尾迹的旋涡脱落特性进行了分析,得出在试验条件下斯特劳哈尔数保持为常数0.2的结论。     

绕坝渗流地下水位的时空分布模型研究

许多大坝的失事是由于高地下水位引起坝肩失稳所致。绕坝渗流是影响坝肩高地下水位的主要因素。为此通常将大坝基础防渗帷幕延伸到坝肩岸坡内一定距离,以减小绕坝渗流影响。而防渗帷幕运行性态随时间变化,为了评价坝肩防渗帷幕和地下水位的运行性态,首先分析了地下水位观测资料和水位、降水、温度、时效等时空影响因素及其表达式,随后基于岸坡地下水位观测资料,利用最小二乘法建立了大坝岸坡地下水位的时空分布模型。通过比较模型剩余标准差和测点的剩余标准差,可以确定坝肩地下水位的异常测点,分析岸坡防渗薄弱部位,掌握坝肩岸坡渗流场时空分布规律,监控绕坝渗流的性态。     

水文信息处理系统研究

水文信息处理系统是在Windows环境下、用Visual Basic 6．0高级语言研制开发的智能水文资料整编软件，引用数据库存储信息，调用Excel输出整编成果。该软件实现了水位、流量、泥沙等要素关系线的自动生成和人工辅助定线，并完成全部整编计算工作，结束了我国水文资料电算整编工作中依靠手工定线整编的历史，解决了计算机定线、推流和成果输出一次完成的技术难题，真正实现了水文资料整编计算机化。     

变分同化方法在Lorenz系统中的简单应用研究

利用Lorenz模式作变分同化数值试验，通过对一个简单系统的讨论，介绍四维变分同化方法。对初值敏感性和观测点的个数及观测值作了对比试验，发现随着模式对初值敏感性的增加，同化效果会越来越差；观测点越少，观测值误差越大，这些都会影响同化效果，甚至导致同化失败。     

区域性地质灾害气象预报方法研究

从气象的角度，基于对全国地质灾害预警区域的划分，利用历史地质灾害记录以及历史气象资料，分区建立了全国范围的区域气象潜势预报模型，并从2003年6月1日开始投入业务应用。总体预报服务效果较好，收到了较好的社会效益。同时还要进一步加强科学研究，提高科技含量，优化预报模型。     

长江下游一次大暴雨的中尺度模拟分析

运用中尺度数值模式（MM5V3.6）对2004年6月25日长江下游地区一次大暴雨天气过程进行了数值模拟,结合天气形势和卫星云图对此次过程进行了分析.结果表明：在东北冷涡和西太平洋副热带高压两大天气尺度系统的作用下,西南低空急流的再次加强和中低层切变线共同作用是此次大暴雨过程的主要原因.螺旋度分析表明,在不均匀的强上升气流的作用下,涡旋的水平分量向垂直分量转化是此次强降水的可能机制之一.     

鄂尔多斯盆地的三维可视化及其应用

地形三维可视化作为测绘行业的一项新技术正处于蓬勃发展阶段。本文以鄂尔多斯盆地为例，着重介绍了基于ARCGIS9．0的三维可视化建库、实现过程，并指出其在矿产勘探中的具体应用。     

元数据管理在空间信息共享中的应用

空间信息共享一直以来阻碍着GIS的发展,元数据是解决其共享的技术手段之一。本文在分析元数据和元数据管理存在问题的基础上提出了建立元数据库管理元数据,详细分析了元数据库中元数据定义、元数据查询和元数据编辑这三大管理模块,最后在信息共享平台中,对外建立统一的元数据库访问接口,对内建立针对每个数据源的数据访问引擎,实现实现多源异构分布的空间数据的集成。     

Operational feasibility of neural-network-based radar rainfall estimation

An operational radar rainfall estimation system based on the adaptive radial basis function (RBF) neural network is developed. During the process of training and cross validation, the rainfall estimation was computed only at the gauge locations. Once the training is done, the radar rainfall estimation based on neural networks is applied to the full coverage area of the radar. Such large-scale application of the rainfall estimate poses several questions in the context of operational applications. This letter addresses two of those questions, namely: 1) the feasibility of adaptively updating RBF neural network models on a daily basis and 2) the ability of neural network radar rainfall estimation at high spatial resolution within reasonable and practical time frame for operational applications. Using the datasets collected by WSR-88D radar located in Melbourne, FL, it is demonstrated that radar-based rainfall estimation using an adaptive RBF neural network is feasible. The results show that 73% of overnight updating for the RBF neural network can be completed within 2 h, and the estimation over an area of 100 km/spl times/100 km can be generated within the time frame (a few tens of seconds-150 s), which is much smaller than the average radar volume scan time.