长螺旋钻机成孔压灌砼桩后插钢筋笼施工工艺及配套装置的应用

结合某一工程实例 ,探讨钻孔灌注桩先成桩后插钢筋笼法的施工工艺以及配套装置的工作原理、性能特点、适用范围和施工方法     

基于MICAPS系统的数字化天气图及常规气象资料检索分析系统

介绍了基于“9210工程”和MICAPS系统的资料自动存储、整理、检索和历史天气图分析业务系统——基于MICAPS系统的数字化天气图及常规气象资料检索分析系统，较全面地介绍了该系统高度自动化、设计友好的功能和在业务中的应用。     

星载被动微波遥感反演降水算法回顾

根据不同的降水反演方法对多种利用SSM／I、TMI反演降水的算法进行归类总结，按下垫面检测和降水反演算法两大步骤进行简要描述，并分经验法、半经验(半物理)法、物理模式法及物理廓线法4类方法对多种算法作了回顾。     

TRMM卫星微波成像仪分级产品及其反演降水算法

文章叙述了获取定量降水信息的意义，简要介绍了对热带测雨卫星TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)的仪器、美国国家宇航局提供的微波成像仪TMI(TRMM Microwave Imager)分级产品。对比了物理方法和经验方法反演降水的特点，并对一些经验方法以及倾斜对流系统对反演降水的影响、动态聚类分析、神经网络反演方法的研究成果进行了介绍。     

海上油气化探技术及应用

海域油气化探测量指标一般为海底沉积物中的烃类及其蚀变产物和海水介质中的烃类,以烃类浓度及其蚀变产物为主要测量对象的油气化探是评价海上油气远景为数不多的重要方法之一。目前底层水采样分析与海底沉积物取芯分析已成为海上油气化探一种有效且相对经济的技术组合,海底沉积物取芯测量和海水嗅探器现场分析是海上油气化探的主要手段。国内外众多海域油气化探研究结果证实,海域油气化探在含油气远景区块识别和含油气远景构造油气属性判识方面可以提供重要的地球化学信息。     

超轻型井点降水新技术的研究与应用

分析了轻型井点降水设备的现状与不足，提出了超轻型井点降水新技术，即对现有轻型井点降水设备进一步轻化。介绍了轻化改进的措施，并通过工程检验，取得了良好效果。     

SPS-600型水井钻机研制及配套要点

介绍了SPS-600型散装水井钻机的主要技术参数，并对各主要参数进行了详细说明，同时介绍了研制过程中的配套要点。该钻机在实际施工中应用效果良好。     

利用AMTIS数据反演植被和土壤温度

遥感陆面温度 (LST)是目前遥感界面临的重要课题 ,组分温度反演则为LST反演的主攻目标。如果混合像元组分间的温度及发射率存在明显差别 ,就可以从多角度热辐射亮度变化中分离出组分温度的信息。在热辐射矩阵模型的基础上 ,讨论了确定可反演参数和反演组分温度的方法 ,并以AMTIS多角度热红外图像为数据源 ,在进行几何和大气纠正后 ,尝试利用矩阵反演方法分解混合像元中的植被和土壤温度。误差分析表明土壤温度反演结果较好 ,但植被温度的反演精度不高     

基于GPS掩星技术反演大气参数模型的优化

准确掌握地球大气中的水气分布，了解水气变化趋势对天气现象、全球气候变化、数值预报具有理论研究及实用价值。以无线电掩星技术为基础，利用掩星数据反演大气参数剖面。对原反演模型的不足进行了论证，并给出了反演个例。详细地论述了通过引入MM5先验温度T再通过线性迭代的方法反演对流层下部水汽廓线原理，给出了优化后模型反演个例。并对模型优化后反演廓线中存在的问题进行了分析，提出了下一步优化方向。     

Leaf area index retrieval based on canopy reflectance and vegetation index in eastern China

The aim of this paper is to investigate the feasibility of using Landsat TM data to retrieve leaf area index (LAI). To get a LAI retrieval model based ground reflectance and vegetation index, detailed field data were collected in the study area of eastern China, dominated by bamboo, tea plant and greengage. Plant canopy reflectance of Landsat TM wavelength bands has been inversed using software of 6S. LAI is an important ecological parameter. In this paper, atmospheric corrected Landsat TM imagery was utilized to calculate different vegetation indices (VI), such as simple ratio vegetation index (SR), shortwave infrared modified simple ratio (MSR), and normalized difference vegetation index (NDVI). Data of 53 samples of LAI were measured by LAI-2000 (LI-COR) in the study area. LAI was modeled based on different reflectances of bands and different vegetation indices from Landsat TM and LAI samples data. There are certainly correlations between LAI and the reflectance of Tm3, TM4, TM5 and TM7. The best model through analyzing the results is LAI = 1.2097*MSR + 0.4741 using the method of regression analysis. The result shows that the correlation coefficient R2 is 0.5157, and average accuracy is 85.75%. However, whether the model of this paper is suitable for application in subtropics needs to be verified in the future.