森林火险气象指数及其构建方法回顾

森林火灾是威胁地球生态的主要灾害之一。为实现对林区起火可能性大小、火灾强度、火灾蔓延速度以及火灾扑救难易程度进行评估和预测，国内外专家学者利用森林火灾与气象条件之间的关系研制了诸多森林火险气象指数的构建方法。作者对近几十年来国内外森林火险气象指数的研究工作进行回顾和总结，得出广泛应用的火险指数可以归纳为指数查对法、综合指标法和统计回归法等3种类型，究其原理和使用效果，各有优缺点。在实际使用过程中，需要结合我国的气候和环境特点进行适用性修正和完善。     

以高斯理论为基础计算弯曲钻孔节点空间坐标

为了拟合出更加接近钻孔实际的曲线,结合钻孔测斜实际,以严密的高斯理论为基础,给出了以钻孔天顶角和倾角为参数的弯曲钻孔的参数方程。并在此基础上,推出了钻孔曲线各点的计算公式,更准确地描述了钻孔的实际情况,为后续工作剖面图的绘制和储量计算提供了基础。这里使用高斯和折线法作为一个实例,对比计算了赤土店铅锌矿区ZK13002钻孔。计算结果表明:在钻孔曲线形状、累计弧长、插值点特征等多个方面的高斯法都优于折线法,而因算法的改变引起的工作量又是很小的。     

单纯形—模拟退火混合算法反求水文地质参数及其并行求解

本文利用单纯形法局部搜索速度快和模拟退火算法全局寻优的特点,同时为了克服各自算法的弊病,提出采用单纯形—模拟退火混合算法(SMSA)进行水文地质逆问题的求解。论文详细描述了SMSA算法的具体操作算子的实现,并将该算法应用于一个大型水源地的地下水模拟反演。计算结果表明,SMSA算法在水文地质参数反演计算具有求解速度快,精度高的特点,而且易于实现并行运算。     

单纯形一模拟退火混合算法反求水文地质参数及其并行求解

本文利用单纯形法局部搜索速度快和模拟退火算法全局寻优的特点，同时为了克服各自算法的弊病，提出采用单纯形一模拟退火混合算法（SMSA）进行水文地质逆问题的求解。论文详细描述了SMSA算法的具体操作算子的实现，并将该算法应用于一个大型水源地的地下水模拟反演。计算结果表明，SMSA算法在水文地质参数反演计算具有求解速度快，精度高的特点，而且易于实现并行运算。     

刚性桩复合地基垫层对桩土应力比影响分析

从极限平衡理论角度对刚性桩复合地基中垫层作用机理进行分析,提出桩顶垫层厚度、垫层材料内摩擦角等参数对桩土应力分担的控制公式,推导出在已知表面应力情况下考虑桩土共同作用的桩土沉降计算公式,在此基础上提出一种桩土应力比的迭代计算方法。编制程序实现对算例的计算,总结分析计算结果并与实测值进行对比验证。     

曲线拟合在核探测器信号幅度提取中的应用

研究数字化核探测器输出脉冲信号的幅度提取问题。根据闪烁探测器的电路特性，推导了其脉冲信号理想曲线方程。综合利用三和值法、最小二乘法、试探法等方法，设计了该理想曲线拟合算法。由脉冲信号采样点数据，通过曲线拟合，计算出曲线的极大值，该值即为闪烁探测器输出脉冲信号的幅度。正反演数据结果对比表明，采用曲线拟合算法提取闪烁探测器输出脉冲信号幅度，其方案可行，计算结果更准确。相较于数字滤波和数字脉冲成形方法提取核探测器输出脉冲幅度，该算法更简单，对仪器的硬件处理速度要求更低。该方法开辟了核探测器脉冲幅度提取的新途径。     

昌吉市太阳总辐射的气候学计算及其变化特征分析

利用昌吉市1961—1997年的逐日气候资料,对昌吉市1961—1997年多年平均逐日太阳总辐射进行了气候学计算,并分析了其变化特征和变化趋势,结果表明:昌吉市太阳总辐射多年平均年日总量为22.82MJ.m-2.d-1,太阳总辐射在8～9月份最高,12月份最低,昌吉市的太阳总辐射呈逐年下降趋势。     

高光谱影像数据预处理技术评价

高光谱影像数据预处理是构建高效的影像数据库以及实现地理目标成分信息反演与地理目标识别的基础。本文从反射率演算、光谱微分技术以及高光谱影像数据的降维处理等三个方面对高光谱影像数据预处理进行了研究。实现了基于高光谱影像的反射率反演算法，针对高光谱遥感数据影像分辨率比较低的现状，提出了直方图均衡化、色调平衡、对比度调整等影像处理算法，并给出了实验结果。     

A review on reflective remote sensing and data assimilation techniques for enhanced agroecosystem modeling

During the last 50 years, the management of agroecosystems has been undergoing major changes to meet the growing demand for food, timber, fibre and fuel. As a result of this intensified use, the ecological status of many agroecosystems has been severely deteriorated. Modeling the behavior of agroecosystems is, therefore, of great help since it allows the definition of management strategies that maximize (crop) production while minimizing the environmental impacts. Remote sensing can support such modeling by offering information on the spatial and temporal variation of important canopy state variables which would be very difficult to obtain otherwise.In this paper, we present an overview of different methods that can be used to derive biophysical and biochemical canopy state variables from optical remote sensing data in the VNIR-SWIR regions. The overview is based on an extensive literature review where both statistical–empirical and physically based methods are discussed. Subsequently, the prevailing techniques of assimilating remote sensing data into agroecosystem models are outlined. The increasing complexity of data assimilation methods and of models describing agroecosystem functioning has significantly increased computational demands. For this reason, we include a short section on the potential of parallel processing to deal with the complex and computationally intensive algorithms described in the preceding sections.The studied literature reveals that many valuable techniques have been developed both for the retrieval of canopy state variables from reflective remote sensing data as for assimilating the retrieved variables in agroecosystem models. However, for agroecosystem modeling and remote sensing data assimilation to be commonly employed on a global operational basis, emphasis will have to be put on bridging the mismatch between data availability and accuracy on one hand, and model and user requirements on the other. This could be achieved by integrating imagery with different spatial, temporal, spectral, and angular resolutions, and the fusion of optical data with data of different origin, such as LIDAR and radar/microwave.