一种新的概念性水文模型及其应用研究

传统的概念性水文模型描述降雨径流过程时做了很多简化,因此在实际应用中也存在许多不足之处.张文华对传统的产汇流模型做出了一些改进:将霍顿下渗能力曲线与实际的下渗曲线的有机联系在一起,建立了考虑前期土壤含水量和变雨强的产流计算方法;地下汇流计算增加考虑了地下径流量在进入含水层前的填蓄过程;地表汇流计算将等流时线法与单位线法有机地结合起来,从而同时考虑了下垫面的调蓄和推移作用;河道汇流采用非线性化的槽蓄方程进行演算.本文将张文华提出的一系列产汇流计算方法进行耦合,组成了一种新的概念性水文模型.模型主要由公式推导所得,物理机制较强,在长江中游龙河流域应用时峰现时差为2.5小时,确定性系数为76.6%,结果表明模型比较可靠.     

电感耦合等离子体质谱法测定黑土地样品中铅、铜、镉、镍元素

电感耦合等离子体质谱广泛应用于地质样品中的多种微量元素分析,而本文着重讲述了ICP-MS对黑土地样品中的铅,铜,镉,镍四种元素的分析和探讨,主要采用封闭压力酸溶法溶解黑土地土壤样品,以Rh单元素标准溶液作为内标和基体,匹配混标溶液作为标准进行样品测定,对有证标准样品和空白进行多次实验测试,测定结果表明能够达到相关测试要求,极大的节约了时间成本,也为黑土地中其他元素分析奠定了基础。     

e-航海架构的高精度动态水深服务实现

海水深度是影响船舶安全航行的重要因子,以往在航海中一般通过查询海图水深和潮汐表相结合的方法来掌握实时的通航水深。针对水深精度低等问题,该文设计了一种联合FVCOM潮汐数值模式以及余水位信息的动态水深模型,并通过对e-航海技术架构、MSP开发规则的研究,利用ASM和XML标准格式进行信息交互,提出并实现了一种高精度动态水深服务方法。结果证明,该方法满足《潮汐表》潮汐预报精度要求和IHO S-44水深精度要求,改变了传统的水深应用模式,提高了系统互操作性。     

基于复杂多通道带乘性噪声模型的水声通信字符估计算法

水声信道具有复杂随机时变特性并存在严重的多径时延、能量损失和畸变等因素,使得水声信道的建模和估计一直是学界的难点问题。本文基于复杂多通道带乘性噪声模型来刻画随机时变的水声信道,在信道建模基础上利用最优滤波递推算法实现发送字符的估计。该算法在线性最小方差意义下是最优的,能有效克服码间干扰和噪声污染。所建立的信道模型能够刻画复杂快变的水声信道,对应的最优信道估计算法具有计算量小的优点,能够动态跟踪信道增益的随机变化。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

2000年夏季河南大暴雨的预报特征

以 2 0 0 0年 7月河南省 10站以上连成片、日雨量≥ 10 0mm且降水中心日雨量 >2 0 0mm的 4次大暴雨过程为样本 ,从天气形势、水汽条件、不稳定度和中小尺度等方面进行了分析 ,并辅以部分物理量计算 ,进而揭示出大暴雨过程的部分预报特征     

用卡尔曼滤波方法制作河南省冬半年大风预报

在分析河南省冬半年大风的天气气候特征的基础上,筛选出与大风相关性较好的预报因子,采用卡尔曼滤波方法,制作河南省冬半年大风预报,在一定程度上实现了灾害性天气预报的定点与定量.     

9307黄河“三花间”暴雨过程分析

揭示了1993年7月12～13日黄河“三花间”区暴雨的主要成因．对卫星云图和地面中尺度系统进行了分析研究，提出了暴雨的产生与中尺度系统的关系，展示了暴雨业务试验资料与常规气象资料相结合在中尺度天气分析和预报中的潜力。     

内蒙古太仆寺旗地区构造应力场及构造演化

通过观测、统计太仆寺旗地区不同岩性地层中节理的产状、性质及彼此相互切割的特征,用构造解析法对观测的节理进行分期配套,选出多组共轭节理,并通过投图分析计算出各组共轭节理的最大主应力值(σ_1)、中间应力值(σ_2)和最小应力值(σ_3),在太仆寺旗地区内恢复了3期构造应力。结合区域资料及野外观测数据分析,将区域构造演化划分为5个阶段。     

河南省东亚飞蝗发生的时间序列分析

利用1953～2000年河南省东亚飞蝗的发生时间序列资料,做了飞蝗大发生年的游程检验,结果表明,1953～2000年间河南省东亚飞蝗的大发生年是随机出现的.     

我国目前法学教育困境之原因探析

伴随着高等教育的普及化,使我国的整体教育水平有了大幅度的提升,尤其是使得高等教育迅猛发展,但是我们不能仅仅局限于高等教育的受教育者数量的大幅增长,更加要注重教育水平的提高,以及作为教育产业当中的最终产品——受教育者整体素质的提高。对于法学专业而言,法科学生在校总数急剧增加,这些法科毕业生在许多岗位上发挥了重要作用,成为法制建设的生力军。但是,实践证明,他们自身在素质上也暴露出许多缺陷,造成法学毕业生素质缺陷的原因是多方面的,究其根本主要是三个方面的原因所致,培养目标定位不准确、教学结构不合理、教学方法陈旧。