降水性层状云的微物理特征及人工增雨催化条件的研究

根据２７架次粒子测量系统的探测资料，综合分析了影响山东春，秋季降水云系的微特征，计算了探测层以上云中积分含水量，并依据综合分析结果对山东春，秋季降水性层状云的人工引晶剂量进行了探讨。     

一次冰雹过程人工催化的数值模拟试验

利用二维雹云模拟济南地区１９９６年７月２４日出现的一次冰雹过程，模拟结果表明对雹云２６个主要微物理过程双参数化较细致地描述对流过程的热，动力反馈和微物理特点２。根据计算结果，对该次冰雹过程进行了ＡｇＩ催化试验，结果得出在云发展初期对暖底雹云实施高浓度的冰晶催化，可起到减少地面冰雹和增加地面降水的作用。     

有眼台风的自动定位方法初探

利用ＧＭＳ红外云图对眼台风云系的定位问题进行了探讨，并根据其云系特征，提出了一种基于台风云系形状分析的自动定位方法。     

苍山5.2级地震的地形变特征及机制

运用新方法对苍山地震前后的形变资料进行了异常识别，重点分析形变异常的变化特征及机制。结果显示；（１）苍山地震是大面积应力积累、调整的结果；（２）以外围区１００－２００ｋｍ中短及短期异常为主，而震中１００ｋｍ内的近源区异常并不显著；（３）进入短期的异常标志是中短期异常出现转折或反向。     

三峡工程前期地质研究与施工期地质验证

本文了三峡工程前期勘察研究的几个问题，即区域稳定性及地震活动，水库工程地质，库岸稳定性，水库移民迁建工程地质，环境地质问题，水库诱发地震问题，坝址及建筑物工程的水文地质问题，天然建筑材料等，还阐述了前期主要地质结论的验证，最后，论述了对断裂构造等的认识。     

石龟山大桥直径3～4.4m空心桩施工技术

施工φ３￣４．４ｍ空心桩，需要预制空心桩节和护筒，搭建水上平台，进而介绍了钻孔施工，桩节组拼以及压浆等工艺。与实心桩相比，空心桩显示了独特的优越性。     

浙江省洪水前兆研究

本文根据大量历史洪水和有关资料，分析了浙江省的洪水前兆，为本区洪水预测提供了一定的理论依据，对防洪减灾具有一定的实用价值。     

对GB／T 19001—1994 idt ISO9001：1994标准的浅解和探讨

文章是对ＩＳＯ９００１标准精神的一些理解，并对该标准中一些条文规定展开讨论。     

华东南中新生代伸展构造时空演化与铀矿化时空分在

本文运用大陆伸展构造理论，论述了华东南地区中新生代以来伸展构造的分布规律，分析了不同类型伸展构造的时空演化特点。在此基础上，应用华东南地区不同类型铀矿床已有的成矿年龄资料，研究了伸展构造活动与区域铀成矿作用之间的联系，不同类型伸展构造与不同类型铀矿床之间在空间分布和时间演化上的对应关系。认为伸展构造活动产生的有利构造环境是导致铀成矿作用产生的根本原因，伸展构造活动的脉动性及其相应的岩浆作用决定了铀成矿作用的多期多阶段性，不同地区伸展构造活动的先后决定了不同类型铀矿床成矿作用的时序和空间分布。文章最后认为，由于伸展构造活动对区域铀矿化的这种明显控制关系，本区不同类型铀矿化成矿机理具有统一性。     

Neural dynamic modelling on earthquake magnitude series

Earthquake magnitude prediction is of vital importance for human safety. The earthquake is a very complicated and non-linear dynamic process. It cannot be described adequately by any deterministic models. In this paper a neural dynamic modelling for earthquake magnitude prediction is reported. Historical records of earthquake magnitude series are used to construct the optimal non-linear dynamic model, and the consequent outcome of the earthquake behaviour is then predicted by this model. In turn, the latest recorded data set can be fed back to improve the accuracy of the neural dynamic model. The modelling of experiments of three earthquake magnitude series in China and Japan and their extrapolated predictions are included in this paper. The values predicted by extrapolation are in good agreement with the historical data.