宁东煤田枣泉矿井综合物探效果

为探明宁东煤田枣泉矿井首采区煤层自然范围及充水性，根据采区内地球物理物征，采用高精度磁法，直流电测深法和激发极化法进行综合勘探。在磁法勘探中结合测区曲线特征，建立数据体模型，正演计算烧变岩边界；电法勘探利用烧变岩含水后电阻率降低的特征确定其含水范围及富水性。     

高三复习冲刺阶段的教学策略

一、近年地理高考试题趋向。1．强化地图载体，考查读图用图技能。地图是地理信息的载体，也是学生学习地理不可或缺的工具，因此，地理高考理应检测这一最重要的学习能力，重点考查学生学习地理的过程。从试题设计上来凸现过程性评价，正符合新课程标准理念。一般说来，学生平时对较简单的区域图、统计图、景观图掌握较好，但有几种难图需加强读练：     

辽宁省大民屯凹陷流体化学场特征及油气成藏意义

从地层水化学场、油气组成的非均质性两方面对辽宁省大民屯凹陷前第三系古潜山和下第三系沙河街组的流体化学场特征进行了分析.结果表明,该区地层水运动规律与油气运移模式吻合较好,即流体以"垂向流动"为主,受断裂和沉积砂体的控制,由沉积中心的中、深部沿断裂垂向运移,而后在各断块内侧向运移至各断块的高部位,横向运移效应只在局部小范围内规律显著,构成了典型的离心状渗流体系.在地层水水头压力、浮力动力场控制下该区形成了自生自储、下生上储、新生古储型油藏.     

裂缝性油藏控水堵水方法研究与应用

随着油田逐渐进入后期开采,调堵井的数量不断增加,所面临的问题是如何在高温、高盐以及裂缝性等恶劣油藏条件下提高采收率技术。目前凝胶类和颗粒类堵剂依然是裂缝性油藏化学调堵体系的主流;另外基于对水体分布、能量预测等油藏地质条件全面认识下的各种物理堵水技术也得到了较好应用。从裂缝性油藏控水堵水难点出发,介绍了国内外的配套技术,重点综述了恶劣油藏条件下的各种凝胶体系,并分析了提高凝胶体系热稳定性的研究思路,认为聚合物高温碳化作用对凝胶的使用有着变革性意义。用某种高吸水材料配成的软颗粒状凝胶完井液130℃高温下与低渗岩心动态污染时,在岩心端面形成强度高、韧性好的黄-黑色胶质暂堵层,极大地避免了漏失,降低了水相圈闭的损害,在中国东海天外天高温低渗气田A1s、A7完井中取得了较好应用效果。另外,丙烯酰胺与丙烯酸叔丁酯的共聚物(PAtBA)用聚乙烯亚胺作交联剂的凝胶体系在国外已得到了成功的应用,聚乙烯亚胺有着低毒、环境友好等诸多优点,研制出性能更优越的聚合物与之交联对未来的凝胶体系研究有着重要意义。最后从控水-堵水-治水整体思路出发,提出了对今后的研究设想。     

兰州站气候资料序列均一性的初步分析

气候资料的均一性是研究气候变化的前提条件。以兰州站为例,应用SNHT方法对该站的气候资料序列进行均一性检验,首先对降水、平均气温、最高气温、最低气温、平均风速和日照时数几个气象要素进行非均一性检验,然后根据历史台站沿革等元数据信息进行原因分析。结果表明,兰州站平均风速资料与其邻站相关系数低,未通过显著性检验。降水、气温、最高气温、最低气温、日照与邻站的相关系数都达到99％的显著水平,且都存在不均一性,其原因主要有台站的迁移、仪器的更换、统计方法的变化以及城市热岛效应等,完整详细的元数据信息是均一性研究的重要基础。     

试论天然半导体矿物的热电特性及其在地震预测中应用的可能性

本文基于半导体矿物热电特性的基本理论,通过大量科学研究成果之间客观联系的分析,论证了天然半导体矿物热电特性与地震预测的关系.结果表明,地壳内广泛存在天然半导体矿物,且绝大多数天然半导体矿物具有热电特性.孕震过程产生梯度热场时,会激发周围热电介质产生热电势,热电势的积累对孕震区电场具有一定的干扰效应,这种干扰效应可作为地震预测的信息源之一.另外,从成矿带和地震带之间的空间关系分析,可以认为天然半导体矿物的集中分布与地震活动带相一致.上述结论对深刻理解地震地电异常机理有重要的意义.     

地面资料在侦测暴雨天气过程中的应用

利用地面常规观测资料和自动站加密温度资料以及卫星云图资料,分析了2005年7月6—7日和7月9—10日发生在江淮流域及其附近的两次暴雨过程的地面要素分布特征,发现强降水带分布在非锋性斜压带和斜压槽附近。然后利用NCEP再分析资料,用第二类热成风螺旋度和非地转湿矢量诊断解释了非锋性斜压带和斜压槽产生强降水的动力机制,结果表明在地面非锋性斜压带和斜压槽处易发生锋生和斜压现象,从而诱发强降水。     

夏季亚洲对流层中上层温度年际变率的预测水平评估及其在我国东部降水预测中的应用

夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验，分析了其对1960～2005年夏季亚洲对流层中上层温度（以200～500 hPa厚度替代，简称对流层温度）年际变率的预测结果，发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧，可以合理回报其前两个EOF（Empirical Orthogonal Function）主导模态（EOF1、EOF2），只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常，模式集合平均预测的第一模态主成分（PC1）和第二模态主成分（PC2）与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO（El Ni?o–Southern Oscillation）发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列，进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常，模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数，对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子，建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型，交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1，既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关，又能被模式合理预测，可以作为我国中高纬度地区，特别是东北地区降水的重要预测因子之一。     

A New Strategy for Solving a Class of Constrained Nonlinear Optimization Problems Related to Weather and Climate Predictability

There are three common types of predictability problems in weather and climate, which each involve different constrained nonlinear optimization problems: the lower bound of maximum predictable time, the upper bound of maximum prediction error, and the lower bound of maximum allowable initial error and parameter error. Highly efficient algorithms have been developed to solve the second optimization problem. And this optimization problem can be used in realistic models for weather and climate to study the upper bound of the maximum prediction error. Although a filtering strategy has been adopted to solve the other two problems, direct solutions are very time-consuming even for a very simple model, which therefore limits the applicability of these two predictability problems in realistic models. In this paper, a new strategy is designed to solve these problems, involving the use of the existing highly efficient algorithms for the second predictability problem in particular. Furthermore, a series of comparisons between the older filtering strategy and the new method are performed. It is demonstrated that the new strategy not only outputs the same results as the old one, but is also more computationally efficient. This would suggest that it is possible to study the predictability problems associated with these two nonlinear optimization problems in realistic forecast models of weather or climate.     

季节内印度洋-西太平洋对流涛动对次季节-季节尺度大气可预报性的影响

利用非线性局部Lyapunov指数和条件非线性局部Lyapunov指数定量估计了季节内印度洋-西太平洋对流涛动（IPCO）和实时多变量Madden-Julian指数（RMM指数）可预报期限,量化了季节内IPCO对S2S尺度大气可预报性的贡献,深入研究了季节内IPCO演变下S2S尺度可预报期限空间分布的变化规律。结果表明：（1）与RMM指数相比,季节内IPCO指数可预报性更强,可预报期限达到31天左右,比RMM指数高出2周以上;（2）印度洋-西太平洋区域S2S尺度大气可预报性最强,可预报期限达到30天以上,其中季节内IPCO是该地区的主要可预报性来源之一,其贡献达到6天,占总可预报期限的25%以上;（3）随着季节内IPCO的演变,印度洋-西太平洋地区S2S尺度大气可预报性有空间结构变化,表现为可预报期限异常的传播和振荡。S2S尺度大气可预报期限正负异常沿季节内IPCO传播路径,一支以赤道中西印度洋为起点北传至印度半岛,一支向东传播,经过海洋性大陆到赤道西太平洋后向北传播,到达日本南部。同时,可预报性异常的传播在在东印度洋和西太平洋表现出反向变化的特征,形成东西两极振荡,当季节内IPCO向正位相发展时,东印度洋具有更强的可预报性,西太平洋具有更弱的可预报性,反之亦然。季节内IPCO的发展（衰退）可使东印度洋（西太平洋）S2S尺度大气可预报性更强,表明模式预报技巧对此具有更大的提升空间。