用非线性映象法作钦州市月降水量预报的研究

选取反映大气环流作用的500hPa的三个因子场:1956～2001年环流特征量、振幅和位相资料作为预报因子与钦州市1957～2002年5月降水量求相关比,将求得的高相关比因子用非线性映象法制作钦州市1995～2002年5月的降水量预报,试报效果明显。     

HUBEX强化观测期雷达测雨在水文过程模拟中的应用(英)

选择全球能量与水循环亚洲季风试验区的淮河黄泥庄水文站控制的史河流域(805 km2)为研究区域,基于数字高程模型,生成栅格水流流向,构建数字流域及空间拓扑关系;然后,将阜阳雷达观测数据经过订正校准后作为研究区内每一栅格单元上的雨量输入,并在每一栅格上应用新安江模型构建产流模型;再根据每一栅格至流域出口断面-黄泥庄水文站的距离,运用Muskingum方法进行汇流演算,从而获得黄泥庄站的流量过程。计算结果显示,从1998年5月31日-8月3日的强化观测期内模型确定性系数为92.41％,其间4场洪水的确定性系数分别为85.64％、86.62％、92.57％和83.91％,高于应用地面雨量计观测的数据计算的结果。这说明雷达测雨数据具有较高的时空分辨率,当它应用于水文过程模拟时优于地面雨量计资料,基于栅格的水文模型为充分利用雷达数据提供了良好平台。     

射线透射图像中轻物质自动识别算法的研究

目的：针对射线透射图像中轻物质的自动识别存在的难点问题进行研究。方法：提出了基于轮廓特征和灰度特征的识别算法，结果：详细地阐述了利用识别算法进行识别的过程；结论：给出了识别算法的实验结果。     

中国地震台网数字化改造的进展

介绍了九五期间（1996~2000年）中国地震台网数字化改造的进展和首都圈数字地震台网（1999~2001年）的建设情况，重点介绍了国家数字地震台网、区域数字地震台网和流动数字地震台网的台站分布、仪器配备和主要任务．      

等比例尺放大法实现遥感图像精确定位

介绍一种卫星遥感图像定位方法——等比例尺放大法,该方法可以实现遥感图像的精确定位,满足遥感产品制作与服务的需要。此外,还具体介绍了如何利用VC语言实现等比例尺放大法图像定位。     

利用数字图像处理技术提高地震剖面图像信噪比

提出了利用数字图像处理技术提高地震剖面信噪比的新方法，首先根据数字图像处理要求的格式，对地震剖面数据进行转换，得到地震剖面图像，分析了地震数据特点和初步地震图像的实验结果后，设计了新的预处理方法——“二维沿层滤波”，在此基础上，利用可以计算帧间运动速度及其变化都较大的改进的光流分析技术，计算出多幅地震剖面对应点的偏移量，然后应用图像积累技术对这多幅地震剖面进行积累，实现对三维地震数据体提高信噪比的处理，该方法充分利用了三维地震信息，不但可以提高整个数据体的信噪比，而且可以减少信号能量的损失，并保持原来的信号能量关系，使地震剖面的质量得到明显提高，为地震解释奠定良好的基础。     

南海夏季风持续异常的特征及其对全球环流的影响II.数值试验

利用T42L9全球大气环流谱模式进行数值试验 ,以揭示南海夏季风强度异常的特征及其影响。控制试验结果表明 ,该模式不仅能够很好地模拟出气候平均的西风带槽脊和高低空气流分布以及它们的季节性变化 ,而且对于与亚洲季风有关的各个主要系统 ,如南亚高压、副高进退及越赤道气流等都有较强的模拟能力。在亚洲季风区及热带太平洋这一大范围区域的大气内部热源异常强迫下 ,模式显示出了南海夏季风持续异常的特征、北半球热带外环流的响应以及亚洲季风区降水异常分布。南海夏季风长时间强度异常所引起的大气内部热源异常 ,一方面通过三维垂直环流的异常联结着南海夏季风对北半球热带内外环流的影响 ,另一方面它又通过持续异常期的波列传播 ,即能量的传播 ,不仅影响我国长江流域降水 ,还会逐渐影响到北半球中高纬环流结构。这样西风带环流形势将会发生相应的变化和调整 ,南海夏季风持续异常影响到了北半球大气环流和天气气候的变化。     

SAR图像的几何校正

采用Ｋｏｎｅｃｎｙ等提出的合成孔径雷达（ＳＡＲ）的构像几何模型并结合数字高程模型（ＤＥＭ）进行了ＳＡＲ图像的几何校正，取得了较好的效果。此外，在定向元素的解算中引入了岭估计，较好地克服了由外方位元素间的强相关引起的方程病态     

从城市地区的DSM到DTM

讨论了根据影像匹配的结果将ＤＳＭ修正成ＤＴＭ的方法。本文针对城市地区航空影像的立体匹配结果，结合影像的结构纹理特征，提出了一种自动修正影像匹配结果以获得正确的ＤＴＭ的方法。     

基于城区航空影像的变化检测

提出一种城区人工地物变化检测方法。其基本思想是：首先利用较简单方法进行变化检测，所检测出的变化都作为待选的变化；然后进行进一步的分析比较，从这些待选的变化中找出我们感兴趣的人工地物的变化。实验结果证明了该方法的有效性和可靠性。