“国际地层表”与GSSP

近年来,“国际地层表”不断被国际地层委员会更新,用GSSP来定义年代地层单位而建立起来的“国际地层表”,使得大家在叙述地质历史时有一种共同的语言、有一个全球性的标准。在显生宇的96个阶(统)中已有4 6个阶(统)确立了GGSP,其余的有望在2 0 0 8年全部确立。我国已取得了4枚金钉子,即将取得3枚,还有可能再获得4—6枚。根据区域特点,我国已编制了“中国区域年代地层(地质年代)表”并正在开展区域性建阶工作     

岩土破损演化理论(Ⅰ):破损空间

指出当前利用CT数研究岩土力学的所有方法为观察研究,浪费了宝贵的CT定量化信息.利用CT数定义了岩样某点的完整度和破损度.根据完整度和破损度的水平以及集合论定义了λ水平完整域、λ水平破损域和(λ1-λ2)截理,利用测度论精确度量它们的大小,在此基础上建立了岩土介质完整空间和破损空间的概念,为利用CT数开展岩土介质力学性质定量分析开创了新途径.如果将λ水平由细观值逐渐放大到宏观值,则该方法适应于宏观岩土力学,实现了宏观力学与细观力学的统一描述,实现了连续介质力学与多孔或裂隙介质力学的统一描述.     

绿片岩三轴流变力学特性的研究(II):模型分析

首先,基于在岩石全自动流变伺服仪上得到的绿片岩三轴流变试验曲线,采用五元件线性粘弹性模型对表现为粘弹性流变特性的曲线进行了辨识,获得了绿片岩的粘弹性流变参数;然后,提出了一个新的非线性粘性元件,并将其与塑性体并联起来,得到一个新的非线性粘塑性体(NVPB),该体能充分反映岩石的加速流变特性:同时,将NVPB模型与五元件粘弹性模型串联起来,建立了一个新的岩石七元件非线性粘弹塑性流变模型。采用绿片岩加速流变全过程曲线,对提出的岩石七元件非线性粘弹塑性流变模型进行了辨识,得到了岩石七元件非线性粘弹塑性流变模型的材料参数。流变模型与试验结果的比较,显示了所建模型的正确性与合理性。     

华南前汛期不同降水时段的特征分析

利用1957-2001年华南地区74个测站逐日降水资料和同期NCEP／NCAR逐日再分析格点资料，对华南前汛期(4-6月)不同降水时段的特征进行了比较。分析发现，华南前汛期降水由锋面降水和夏季风降水两个时段组成。锋面降水时段主要集中在4月，为典型的由冬到夏过渡的环流形势，华南地区高空为平直的副热带西风急流，大气层结稳定，水汽来源主要是阿拉伯海的西风输送和西太平洋副高南侧东风的转向输送；南海夏季风爆发前，副高仍控制南海地区，华南地区水汽输送主要来源于阿拉伯海的西风输送和西太平洋副高南侧东风的转向输送及孟加拉湾的西南输送；南海夏季风爆发后，副高东撤退出南海地区，南半球越赤道水汽输送加强并与孟加拉湾水汽输送连通，华南区域内对流发展；夏季风降水时段盛期主要集中在6月，此时南亚高压跃上高原，华南地区处于南亚高压东部，对流发展极其旺盛，强大的南半球越赤道水汽输送越过孟加拉湾和南海地区向华南地区输送。     

近45 a东北地区春季降水异常的气候特征

利用1959-2003年我国东北地区93站春季降水资料，将降水场分成5个区域，并在此基础之上分析了春季降水的时空变化特征，发现：降水量年际变化及长期趋势有明显的区域差异，呈东多西少的分布特征；西部是旱涝易发生区，近45a来降水量略有增多；降水量的周期振荡存在明显的区域差异。     

RegCM3模式对中国东部夏季降水的模拟试验

利用最新发布的区域气候模式RegCM3对1998年5—8月中国东部降水进行了模拟试验，考察了模式对降水和大尺度环流系统的模拟能力。结果表明：不同对流性降水方案对不同月份、不同区域的降水模拟效果差别较大，采用Kuo方案和Grell方案时模拟的降水效果要好于BM方案；RegCM3能较成功地再现异常降水的月际尺度变化和空间分布等基本特征；模式还较好地模拟了西太平洋副高脊线的演变过程和两次向北传播的季节内振荡。该模式可应用于中国东部夏季风降水的研究。     

太阳活动与黄河流域降水关系分析

太阳活动对黄河流域降水有一定影响.引用Morlet小波分析技术,对黄河流域近50年来的降水与太阳黑子的小波系数变化进行分析,表明在1951～1997年期间,黄河流域年降水与太阳黑子在9年时间尺度上呈一定的负相关关系,且降水有1～2年的滞后现象.     

降水落区多模式超级集合预报系统

利用多个数值模式的雨量预报集合为站点雨量预报初值，遵循预报员对降水预报分析的思路，将其以系统、能量、水汽、地形等因子对降水所作的定性预报分析结论转换为因子信度，利用因子信度对站点雨量预报初值作增减的强迫运算，并将地面站点上的相关要素转换为强迫系数，再次对站点雨量预报值作增减的强迫运算，由此得出包含多模式集合预报值、人对诸多定性因子分析信息、站点地面要素差异等综合因素的站点雨量定时定量预报值，从而实现降水客观、定点、定量预报。     

基于PCM改进算法的遥感混合像元模拟分析

混合像元的存在是影响遥感图像分类精度的主要原因,模糊分类是进行混合像元分解的重要方法,其效果的好坏取决于各像元分类后对各类别的隶属度值能否准确地反映像元的类别组成。当非监督分类中的聚类数目与实际类别数目不符,或者监督分类中训练样本存在未训练类别时,常用的模糊c-均值(FCM)方法的效果将大大降低,而可能性c-均值(PCM)方法则可以解决这个问题。该文提出了基于PCM算法的遥感图像混合像元分解方法,并用监督分类方法实例说明PCM方法的优越性。     

基于DMN的高光谱图像分割方法研究

简述高光谱遥感光谱特征体系(包括光谱曲线特征、光谱变换特征和光谱度量特征3个层面)。研究马尔科夫网的概念和方法,生成基于光谱角(SA)特征度量的DMN,并以DMN为证据对高光谱图像进行分割;研究和实验表明基于SA信息的马尔科夫网可以很好地综合高光谱数据空间特征与光谱特征间的关系,为进一步数据处理提供优化控制(其实质是概率神经网络)。最后提出未来应用和研究方向。