井潮系数,气压系数与地震关系的探讨

本文就井潮效应及气压效应的变化特征与地震关系,以及地震预报方法可行度进行了分析研究和初步探讨,结果表明气压系数、井潮系数的变化与地震关系复杂。但在判断确认、预报地震强度、地点方面有可取之处,该预报地震新方法值得进一步深入探讨和研究。文中以滇01井为研究对象,以1984年的回归参数为正常动态。分别求出各项参数的均值z_o与标准误差σ_o以z_o-4σ≦z_o+4σ为正常涨落范围。在此以外的单因子N型脉冲,或多因子单脉冲视为异常。其映震率为77.8%,震前异常预报可行率55.6%。地震漏报率为22.2%,地震虚漏报率为44.4%。     

1987年9月23日日环食引起的电离层扰动

本文利用武汉电离层观象台的高频多普勒台阵、TEC台阵和加密频高图等多种观测资料,分析了1987年9月23日发生在我国境内的日环食的电离层效应,简要地讨论了光食过程的电离层变化,着重研究了食后电离层扰动以及这种效应的高度演变和传播特征.结果表明:1.在不同高度上电离层的光化过程的弛豫时间不同,光食效应有明显的高度差异;2.食后出现了电离层行扰,这种扰动的特性随高度变化十分复杂,但不同高度上扰动的水平传播方向都指向日食中心带.这种扰动的激发源不在环食中心带内,它的激发可能与日食时大范围的大气冷却收缩所引起的低层大气运动的不稳定性有关.     

江苏宜溧富硒稻米产区地质地球化学背景

江苏宜溧地区分布有400 km2多的富硒土壤,并产出天然富硒稻米。通过系统分析研究宜溧富硒稻米产地的稻米、土壤、岩石、水样的Se等元素地球化学数据,探讨了控制宜溧地区富硒稻米产出的主要地质环境及地球化学背景因素,总结了Se等元素在米-土-岩之间的分布迁移特征。结果显示:(1)宜溧地区产出的富硒稻米主要受富硒耕地控制,稻米Se与耕地土壤Se、Corg.之间存在显著正相关性,米Se与土Se的相关系数R=0.81,土壤Se≥0.5 mg/kg的耕地中富硒稻米检出率为100%;(2)二叠系煤系地层中的杂色泥质粉砂岩、页岩是主要富硒原岩,其平均Se含量达到17.22 mg/kg,比当地土壤中Se高出5倍以上。富硒原岩沉积厚度越大,其上覆土壤的Se含量越高;(3)上述富硒岩层中夹杂一层几到几十厘米厚的铁锰结核透镜状沉积物,富集Fe、Mn、Cd、S、P等,其风化形成土壤可能富集Cd,但富硒稻米中未检测到Cd超标;(4)耕地土壤中有效Se小于0.02 mg/kg,有效Se占土壤Se的比例为0.16%~2%。富硒耕地土壤总体偏酸性,其p H一般介于4.6~6.5,富硒原岩更偏酸性,其p H一般介于4.2~5.5;(5)Se从源头向耕地迁移也是一个不断均匀化的过程,地势、气候条件、断层等对富硒耕地的分布有影响,山间盆地、沟谷、山前平原是形成天然富硒耕地的主要场所,特定断层可成为天然富硒耕地的边界。     

天山南部上新世和下第四纪的砾岩

在地质图件上以N+Q表示的沉积,在中国和蒙古境内发育都很广泛。这种沉积,在中亚细亚极有限的地区内也有所见。仅中国一国境内,这种沉积所占的面积就约32万—35万平方公里,等于全国领土的1/30(根据1954年版1:6000000比例尺的地质图大致估计)。在戈壁滩和西藏,这种沉积的分布最为广泛,其次是准噶尔。另外,在喀什噶     

Parallel Neural Network-Based Motion Controller for Autonomous Underwater Vehicles

A parallel neural network-based controller （PNNC） is presented for the motion control of underwater vehicles in this paper. It consists of a real-time part, a self-learning part and a desired-state programmer, and it is different from normal adaptive neural network controller in structure. Owing to the introduction of the self-learning part, on-line learning can be performed without sample data in several sample periods, resulting in high learning speed of the controller and good control performance. The desired-state programmer is utilized to obtain better learning samples of the neural network to keep the stability of the controller. The developed controller is applied to the 4-degree of freedom control of the AUV “IUV- IV” and is successful on the simulation platform. The control performance is also compared with that of neural network controller with different structures such as normal adaptive neural network and different learning methods. Current effects and surge velocity control are also included to demonstrate the controller＇ s performance. It is shown that the PNNC has a great possibility to solve the problems in the control system design of underwater vehicles.     

日本真鲷的音响驯化

对于用音响驯化真鲷的研究,日本学者在前些年已经进行。趁这次访问日本的一些研究机构之际,对音响驯化真鲷进行了现场考察,现将有关情况作一简介。