基于舟山多年风浪资料的近海海浪预报研究

利用舟山海洋浮标站和附近海岛自动测风站环境风场多年资料,采用空间平滑和时间平滑方法做资料预处理,综合分析风力大小、风向、潮汐和浪高之间的关系,结果显示:平均风力等级大小和平均浪高之间呈准线性关系,风大浪也大;同一等级风力情形下,浪高是以平均值为峰值的多等级离散分布;且与风向密切相关,即北风和东风浪大,南风和西风浪小,其中东风浪最大,这在实践中得到证实;在潮汐和浪高的关系中,大潮汛期间浪高稍大于小潮汛浪高,差值很小,显示潮汐对浪高的影响并不明显。最后建立回归拟合方程,并通过应用检验。此研究结果对本地海浪经验预报提供了有力支撑和有益的修正,有较好的应用价值。     

SZC6—1型数字传输式温盐深剖面仪通过设计定型鉴定

国家海洋局科技司于1986年10月13日至10月14日在天津主持召开了“SZC6—1型数字传输式温盐深剖面仪”的设计定型鉴定会,出席会议的有16个单位29位代表。会前海洋局科技司组织了6个单位,于10月10日至12日在海洋局标准计量中心对研制单位提供的3台样机抽出了两台,按照鉴定测试大纲进行了测试。鉴定测试结果表明,“SZC6—1型数字传输式温盐深剖面仪的数字显示和打印的测值稳定,温度、盐度、深度测量精确度分别达到了±0.04℃,±0.04和±0.1％。     

单排及双排灌注桩挡墙型式的设计与应用

本文主要介绍运用单排及双排灌注作为河道岸坡的支护结构，并按作为永久性挡墙的要求进行设计计算，对结构的计算模式、作用机理进行了分析，并通过工程实例说明此种挡墙结构在设计与实际工程中的应用。     

冻结过程土体导热系数影响因素及预测模型研究

为探究土体导热系数的基本规律,采用瞬态平面热源法测试了冻结过程土体导热系数。研究了土体在不同温度、含水率和干密度物理指标下导热系数变化规律,分析了这三个物理指标动态变化对土体导热系数的影响机制。基于试验数据,建立了DT、RF、GBDT、AdaBoost、SVR、BPNN共六种机器学习模型以预测土体导热系数,通过四个性能指标评估了六种机器学习模型的预测能力,并与三种经验模型进行了对比。此外,基于RF和GBDT进行了特征重要性分析。结果表明:未冻结阶段土体导热系数无显著变化。剧烈相变阶段,因含水率和干密度的不同,土体导热系数随温度的降低分别呈现出减小和增大的趋势,其中增大的趋势随着含水率的增加而增加。冻结阶段,因测试过程中土样的水分蒸发和迁移,土体导热系数随着温度的降低而减小。土体导热系数均随干密度和含水率的增加而增加。根据评估结果,六种机器学习模型中RF的表现较好(RMSE=0.036,MAE=0.028,R²=0.993,AD=0.004),明显优于三种经验模型,RF相较于经验模型也能更准确地预测出其他地区的土体导热系数,建议使用RF预测冻结过程土体导热系数。特征...     

垦利县未利用地现状及开发前景分析

垦利县是我国东部沿海土地资源最丰富的地区之一,未利用地总量大、比重高,开发利用时间短,分布不平衡。合理开发未利用地资源,对于拓展建设用地空间,维护耕地动态平衡、保护生态环境具有重要的推动作用。通过分析垦利县未利用现状及开发前景,就如何做好未利用开发提出建议。     

中国地台区张裂盆地沉积

本文着重讨论中国地台区某些张裂盆地的沉积与演化特征。张裂盆地可分为陆内断陷和裂谷、克拉通边缘裂陷槽和被动大陆边缘。裂谷在发展过程中依次形成玄武岩-红层-蒸发盐组合或玄武岩-红层-煤系组合→深湖相组合→红层组合。中小型断陷的岩石组合类似但多不完整。豫陕裂陷槽的岩石组合为下部硅碎屑岩组合,以钾玄岩系为主体的火山岩组合,上部硅碎屑岩-碳酸盐组合,以及较深水相泥硅质岩组合。地处被动大陆边缘的扬子地台南部早寒武世海是以波浪作用为主的陆架,其东南边缘的石煤可能是远洋、半远洋沉积。本文还扼要讨论了张裂盆地在控制某些矿产资源的形成与分布方面的一些问题。     

非线性系统研究的基本概念(一)

大气运动具有明显的非线性特征,是耗散的非线性系统.因此,大气状态的变化及其预测,主要应归结于非线性系统的运动状态及其预测. 过去对大气运动的认识,基本上是基于线性理论框架.当前,气象研究正进入一个新的阶段,其主要任务,就是研究非线性大气系统的理论和方法,建立起大气运动的非线性理论框架.     

高等院校实验仪器设备管理存在的问题及改进措施

本文主要介绍了高等院校实验仪器设备管理中存在的问题，以及如何改进的措施和意见。     

用支持向量机方法预报舟山沿海突发性冷空气大风

本文用舟山市1994～2003年的测风站资料统计了突发性冷空气大风的发生规律,是以中路冷空气为主,主要发生在11月到3月。通过t统计分析,认为与冷空气大风关系密切的物理量主要有各层风速、低层的温度梯度、地面的气压梯度等,因此主要从这些物理量中选取预报因子。用SVM方法建立预报模型,结果证明SVM方法确实适合小样本建模,有较好的推广能力。