基于植被信息遥感反演的东亚飞蝗监测研究

植被是东亚飞蝗发生和成灾的重要指示因子。运用遥感技术对植被生长进行监测,对东亚飞蝗的预测和防治具有重要意义。以河北省黄骅市为研究区,利用实地获取的植被冠层孔隙度数据反算的LAI数据以及Landsat-5 TM影像提取的各种VI数据,进行了LAI(LAI-2000改进型算法的反算结果)与TM影像上反演的VI之间的相关分析。结果表明,RDVI最适合反映研究区植被生长状况。分析RDVI与飞蝗发生面积的关系,发现两者呈负线性相关,即随着RDVI减小,飞蝗的发生面积呈线性增大。     

超高强混凝土短柱抗震性能的试验研究

通过对12根剪跨比λ=2．0的超高强混凝土短柱在低周反复荷载下抗震性能的试验研究,分析了其破坏形态,并研究了轴压比和配箍率对试件滞回特性和抗震延性的影响,提出了满足一定延性要求（μ△≥3．0）超高强混凝土短柱的轴压比限值和箍筋加密区的最小配箍特征值的建议值。该值可为现行规范的修订提供参考。     

基于水合物指示因子的地震识别方法

速度是水合物勘查的重要参数,但是速度的影响因素众多,给高精度识别水合物带来一定困难.水合物储层岩石物理是研究多种因素对速度影响的有效手段之一.考虑到水合物储层未固结等特征,本文采用SCA-DEM模型,重点对比了孔隙度、饱和度等对纵横波速度以及AVO特征的影响,并构建了一种新的水合物指示因子,消除了由于孔隙变化带来的假异...     

洞庭湖流域气候变化特征(1961-2003年)

以22个气象站1961-2003年的气象观测数据为基础,对洞庭湖流域的气温、降水和参照蒸散量进行趋势与突变分析．从1970年开始,洞庭湖流域经历了一个缓慢而稳定的增温过程,1990s发生突变进入快速增温时期;尤其是是在春、冬季节,这种突变式的增温特征非常显著;秋季持续而稳定增温,而夏季气温并无明显变化．进入1990s,洞庭湖流域降水有明显增多,尤其是夏季降水突变式增加;与此同时,夏季暴雨频率也突变式增大,但是暴雨强度并无明显变化．1900s迄今,参照蒸散量持续而稳定的减少,夏季减少量尤为显著．全球变暖的区域响应,驱动洞庭湖流域水循环速度加快,夏季降水增多,而蒸发能力减弱,这是1990s洞庭湖流域洪水频发的主要气候因子．     

水下运载器外挂负载的系统测试方案及仿真

研究水下运载器外挂负载的测试问题,根据负载功能,建立了负载的系统模型。考虑到系统可测性,模型中增设一些辅助元件和电路,测试计算机通过与负载的自动驾驶计算机通讯,由自动驾驶计算机施加激励和采集响应,完成测试。最后,对测试方案进行了仿真试验,并分析了仿真结果。     

浙江省人口健康脆弱性评估及影响因素分析

运用集对分析法从敏感性和应对性2个方面对浙江省11个地市的人口健康脆弱性进行评估。研究表明：① 从敏感性和应对性2个维度对城市人口健康脆弱性进行评估的方法具有一定可靠性,但在突发大型流行性病毒感染疫情的情境下仍需进一步完善;② 各地市脆弱性指数排名与敏感性指数保持较高一致性,而与应对性指数则表现出异质性和随机性,认为降低敏感性是降低城市人口健康脆弱性指数的关键;③ 城市人口健康脆弱性评价还应该增加城市对大型突发公共卫生事件的敏感性和应对能力的考量,相应的评估方法和模型仍有待进一步研究。     

基于GPU加速的Boussinesq类波浪传播变形数值模型

Boussinesq波浪模型是一类相位解析模型,在时域内求解需要较高的空间和时间分辨率以保证计算精度。为提高计算效率,有必要针对该类模型开展并行算法的研究。与传统的中央处理器(CPU)相比,图形处理器(GPU)有大量的运算器,可显著提高计算效率。基于统一计算设备架构CUDA C语言和图形处理器,实现了Boussinesq模型的并行运算。将本模型的计算结果同CPU数值模拟结果和解析解相比较,发现得到的结果基本一致。同时也比较了CPU端与GPU端的计算效率,结果表明,GPU数值模型的计算效率有明显提升,并且伴随数值网格的增多,提升效果更为明显。     

国外无人反水雷特点及关键技术分析

许多国家将水雷视为一种重要的水中兵器,用于封锁对手、对抗强敌。针对现有反水雷装备存在的危险性高、部署速度慢、作战效率低等问题,国外海军将无人技术为代表的高新技术应用到反水雷领域,推出了多种新概念无人反水雷装备,综合运用猎、扫等多种手段,构建空中、水面、水下立体的无人反水雷装备体系,实现快速、安全、高效的反水雷作战能力,对未来反水雷作战产生重大影响。     

科尔沁湿草甸参考作物蒸散发模拟分析

为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET₀)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET₀进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET₀的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET₀年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET₀逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET₀的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > T_min(最低气温) > R_n(冠层表面净辐射)>u₂(2 m高度风速),即VPD为影响ET₀最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET₀对VPD的变化最为敏感,其次为u₂、T_min和R_n。     

Population,urbanization and economic scenarios over the Belt and Road region under the Shared Socioeconomic Pathways

The countries throughout the Belt and Road region account for more than 60% of the world's population and half of the global economy. Future changes in this area will have significant influences on the global economic growth, industrial structure and resource allocation. In this study, the proportion of the urban population to the total population and the gross domestic product were used to represent the levels of urbanization and economic development, respectively. The population, urbanization and economic levels of the Belt and Road countries for 2020–2050 were projected under the framework of the IPCC's shared socioeconomic pathways(SSPs), and the following conclusions are drawn.(1) The population, urbanization and economic levels in the Belt and Road region will likely increase under all five pathways. The population will increase by 2%–8%/10 a during 2020–2050 and reach 5.0–6.0 billion in 2050. Meanwhile, the urbanization rate will increase by 1.4%–7.5%/10 a and reach 49%–75%. The GDP will increase by 17%–34%/10 a and reach 134–243 trillion USD.(2) Large differences will appear under different scenarios. The SSP1 and SSP5 pathways demonstrate relatively high urbanization and economic levels, but the population size is comparatively smaller; SSP3 shows the opposite trend. Meanwhile, the economy develops slowly under SSP4, but it has a relatively high urbanization level, while SSP2 exhibits an intermediate trend.(3) In 2050, the population will increase relative to 2016 in most countries, and population size in the fastest growing country in Central Asia and the Middle East countries will be more than double. Urbanization will develop rapidly in South Asia, West Asia and Central Asia, and will increase by more than 150% in the fastest growing countries. The economy will grow fastest in South Asia, Southeast Asia and West Asia, and increase by more than 10 times in some counties with rapid economic development.