高速公路软土地基沉降变形监测分析与预报

通过对高速公路软土地基沉降变形监测的非等步长观测序列进行数据处理后,变成等步长的数据序列,运用GM(1,1)模型进行变形分析与预报,得出了有益的结论。     

空间扰动引力的谱分析

基于重力场的频谱理论，给出了扰动引力在全球平均意义下的功率谱表达式，揭示了扰动引力的传播特性。通过数值试验，给出了扰动引力随高度变化规律，并分析了不同高度上，扰动引力恢复重力场的最高阶数及相应分辨率。从理论上分析了航空重力测量探测重力场中高频信息的能力，对制定飞行方案有一定参考价值。     

基于MapObject的规则格网DEM显示及其应用研究

主要研究了基于MapObject的规则格网DEM的显示以及其应用。提出了一种将国家标准交换格式的DEM模型数据转换为Shape格式的空间数据的方法,并且用VB．NET语言结合MapObject可视化组件实现了对佛山地形的数字地形分析。该方法不需要大型的专业地理信息软件作支持,直接从底层开发,灵活性高,成本低,比较适合面向特定用户小型地理信息系统,为地理信息系统软件开发人员提供一种新思路。     

南海东北部末次冰期以来的沉积环境演变

利用南海东北部上陆坡处所取的D孔柱样进行硅藻分析,结合粒度与碎屑矿物分析结果,探讨该海域末次冰期以来沉积环境演变过程.结果表明：粒度与硅藻分析结果较为吻合,共同显示D孔柱样可分为上下两层.上表层（0～2 cm）的砂质沉积层为冰后期海进过程改造的晚更新世残留沉积层,即变余沉积;下层（2～130 cm）主要是末次冰期形成的浅海沉积.整个柱样可反映出海洋同位素MIS 4期海退至MIS 3期海进与MIS 2期海退至冰后期海进的沉积变化韵律.     

海水中钼的催化光度——流动注射分析法

近年来许多作者研究了直接测定海水及天然水中钼的方法,其中催化动力学法灵敏度高,适合于海水中痕量钼的测定Fuge(1970)和方肇伦(1983)等发展了钼的催化光度法并用于天然水中钼的分析。本文选用M_o-H_2O_2-KI-演粉催化体系,以因子设计和单纯形化法研究了测定海水中痕量钼的各种条件,本法检出限可满足     

对应分析方法在粤西水东湾动力沉积环境分析的应用

本文以粤西水东湾表层沉积物样品的粒度分布为基本数据,使用对应分析方法并结合地形与波流特征,分析了海湾动力沉积环境。分析结果表明,海湾现代沉积环境可划分为4个动力沉积区。     

烟台芝罘湾流场特征的分析

基于1982年4～6月海流观测资料,本文分析了芝罘湾流场的基本特征。结果表明,流场以潮流为主。整个海湾,湾口流速最大,湾底流速较小。除湾中央区外,潮流基本属于往复流型。与潮流相比,余流较小,量值大多为7cm/s左右。     

吕宋海峡附近中尺度涡特征的统计分析

采用1993年1月到2008年12月16a融合海面高度距平数据,追踪吕宋海峡附近海域(18°～23°N,116°～126°E)中尺度涡的移动轨迹,结果表明:时间分辨率为7d的卫星高度计资料难以观测到中尺度涡从西北太平洋通过吕宋海峡传进南海的过程,但对1994年吕宋海峡中部观测到的一个气旋涡及其附近中尺度涡的运动轨迹进行分析可见,西北太平洋海面高度变化会与吕宋海峡内部海面高度耦合后向南海传播。海面高度距平数据的时间-经度图表明,西北太平洋海面高度变化信号在西传至吕宋海峡附近(121°～122°E)时出现信号不连续。对21°N,116°～140°E断面的海面高度距平数据按周期分别为1～3月、3～6月、330～390d(年信号)进行分段带通滤波,发现不同周期的西北太平洋信号穿过吕宋海峡传入南海受到的阻隔作用、向西传播的速度以及它们所受的强迫机制均不同。     

北仑河口潮流和余流特征分析

北仑河口水动力状况复杂,受入海径流、潮汐、波浪、沿岸流、风应力等多种因子的共同影响.对北仑河口S1、S2站长序列的海流剖面资料进行数学统计、潮流调和分析和数字滤波,探讨其潮流特征和余流形成机制.分析结果表明:北仑河口潮流性质主要为不规则全日潮流;观测期间S1站实测涨、落潮最大流速分别为39、83 cm/s,S2站分别为52、44 cm/s.研究海域余流流速从表层往底层逐渐减小,其中S1站余流流速主要介于5～10 cm/s之间,流向集中在S-SW向,S2站主要介于0～5 cm/s之间,表、中层以NNE-ENE向为主,底层以偏W向为主.风应力是调查区表层与近表层余流形成的主导因素;西向沿岸流对调查区的余流也有较明显的作用;径流对调查区的S1站有一定的影响,但对S2站影响很小;潮致余流对调查区的余流贡献较小.     

基于灵敏度分析的海洋油气资源BP神经网络预测模型的优化

作者针对BP神经网络结构设计中存在的问题,提出利用灵敏度分析方法对BP神经网络预测模型进行优化。通过BP算法与参数灵敏度分析的结合,寻找网络输入属性与输出属性之间的影响因子;在保证精度的前提下优选网络输入属性,简化网络结构,以增强网络的泛化能力,减少人为主观因素对网络设计的影响。最后以海洋油气资源预测为例,结合实测资料建立BP神经网络预测模型并进行了优化及预测精度评价,表明优化后的模型既能有效提高油气资源预测结果的稳定性,又不损失预测精度。