基于COSMIC掩星数据分析全球NmF2周年和半年变化特征

使用COSMIC掩星提供的NmF2数据,利用傅里叶分析方法,研究全球F2层峰值电子密度的周年和半年分布特征,分析2010年LT12：00 14：00 NmF2周年和半年变化幅度及2008-2011年年平均值变化.结果显示,电离层NmF2周年和半年变化幅度在中高纬地区相对较大;在赤道和低纬地区相对较小,且NmF2以半年变化为主.太阳活动增强期间,NmF2年平均值增大.     

三亚三美湾和鹿回头湾人工沙滩设计

通过分析三亚三美湾和鹿回头湾不同的海岸地貌、沉积物类型、水动力条件和岸线形态,结合岸滩演变和水动力数值模型,因地制宜提出不同的人工沙滩设计方法、平面布置方案,选取了粒径合适的回填沙,确定了合理的防波(潜)堤修筑位置和高程。人工沙滩工程完成后滩面形态、岸线走向和景观稳定,达到了改善海岸环境的预期效果。     

不同Cd2+浓度与磷酸盐浓度交互作用对小球藻和微绿球藻生长及叶绿素荧光特性的影响

本文研究了不同的Cd2+浓度与磷酸盐浓度交互作用对小球藻(Chlorella sp.)和微绿球藻(Nannochloris oculata)生长及叶绿素荧光特性的影响.三因子方差分析结果表明,Cd2+浓度、磷酸盐浓度、胁迫时间及三者的交互作用对小球藻和微绿球藻的叶绿素荧光特性、叶绿素相对含量以及细胞密度均具有显著影响(...     

模拟磁带记录仪MCD—3和解调器CBY—2的改装及其在工程地震上的应用

本文主要介绍模拟碰带记录地震仪MCD—3及其解调器CBY—2系列的一种行之有效的改进法。该方案配以IBM—PC/XT计算机硬软件,能实现宽频多道数字采集与处理。改装结果在工程地震方面获得广泛的应用,取得明显的经济效果。     

东亚地区春季一氧化碳的输送特征研究

以ECMWF ERA-40再分析资料构建的气象场为驱动场,利用全球三维大气化学模式MOZART-2,模拟了2001年3月大气污染物浓度的全球时空分布,并以一氧化碳(CO)作为示踪剂分析了春季东亚污染物向西太平洋地区输送的路线和机制.为了检验模拟结果的合理性,对TRACE-P 期间典型天气过程下的模拟结果与观测结果进行了比较.比较结果显示,模拟结果可以较好地再现2001年春季冷锋过境期间与东南亚深对流运动加强的天气形势下,东亚污染物向西太平洋地区输送的2大主要路径及其特征:(1) 污染物被冷锋系统提升后,在对流层中层向西太平洋快速传输;(2) 强烈的大气对流运动可以导致东南亚生物质燃烧产生的污染物在对流层上层向西太平洋输送.     

天津沿海风暴潮灾害近20年统计及其成因分析(英文)

根据塘沽海洋环境监测站从1991~2010年,20年的潮汐资料进行统计分析,分析得到天津平均每年发生近10年的100 cm以上的增水过程,天津沿海夏秋两季的最高潮位和平均潮位最高,且最大增水值多出现在夏秋两季,超过100 cm的增水天数多集中在春季和秋冬季,并从天文潮因素、气象因素、海平面上升、地面沉降,以及地理因素等,总结了天津沿海风暴潮灾害的成因,最后提出了相应的风暴潮灾害防范措施。     

风光旖旎的莲花湖地质公园

莲花湖地质公园以峰水为主体，构成公园地貌的骨架，园区内莲花湖主要沿牡丹江河谷分布，是东北最大的人工湖泊，是典型的水体景观。园区内古老的花岗岩形成的地貌景观最为完整典型，具有极高的观赏价值和地质地貌的科研价值，是典型的科研教学基地。     

“高分二号”卫星在黄土地质灾害解译中的应用研究

黄土高原地区地质灾害多发频发,危害严重,应用亚米级的高分二号(GF-2)卫星影像数据,提取地质灾害信息,并对室内解译结果进行了野外查证。本文提出了以GF-2卫星数据为主要信息源,进行地质灾害解译的技术方案;并以宁夏南部黄土高原区为例,验证了该方法的适用性,为规模化地开展基于国产高分系列卫星的黄土高原地区地质灾害遥感解译提供了可行的技术方案;通过GF-2卫星影像与常用的国内外卫星数据用于地质灾害信息判释的对比研究,认为GF-2卫星影像对于地质灾害信息的识别能够满足地质灾害遥感解译的要求,GF-2卫星影像的应用具有较高的性价比和显著的经济社会效益。     

云南昭通铅锌矿pH-logfo_2和pH-loga相图对铅锌共生分异的制约

云南昭通大型铅锌矿是滇东北矿集区乃至川滇黔铅锌成矿域铅锌矿床的典型代表。矿床具有明显的矿物组合分带性的特点,区别于典型的MVT型铅锌矿床。根据矿物组合特征构建、计算、绘制了该矿床的p H-logfo2、p Hloga相图,剖析了铅锌矿共生分异的形成机理。研究表明p H、氧逸度、组分浓度的协同作用造成了铅、锌的共生分异,对矿物组合分带起控制作用,且温度下降、氧逸度升高和p H升高有利于金属硫化物的沉淀,成功解释了昭通铅锌矿床独具特色的矿物分带地质特征。     

ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量

目前卫星测深(SDB)被广泛应用于近海岸水深测量,然而常用的经验模型较简单,无法适用于各类复杂浅滩环境。为突破传统方法的局限性,本文提出一种ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量方法。以美国密西西比州猫岛(CI)、巴克岛(BI)为研究区,利用ICESat-2提取先验水深点,再基于Sentinel-2数据训练一维卷积神经网络(1-DCNN)以获取研究区水深图;同时采用波段比值模型(BR)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)作为对比方法进行精度定量分析发现,本文方法在CI、BI测得水深的均方根误差和决定系数分别为0.20 m、0.94和0.95 m、0.95,精度验证优于其他方法,因此该方法提高了水深反演精度。