油气化探数据的背景分析方法研究

油气化探的异常确定一直是争论较多的问题之一，尤其是在存有背景差异的情况下就更为突出。分别划分异常下限带有较强的人为因素，而趋势分析面对情况比较复杂的地学空间场，也会因为拟合度或边界效应等原因而出现较大的误差。作者在本文中采用了傅立叶带通滤波，消除了空间场中的北景差异，在塔北油气勘探的应用中取得了较好的效果。     

瞬变电磁法衰减电压曲线编辑程序简介

瞬变电磁法蝗测量资料在整理前通常先进行滤波处理，一般采用三点自相关滤波公式进行，但效果往往不理想。我们利用VB语言编制了手动滤波程序，操作简便，应用效果很好。     

新乡一机井热异常特征及其成因研究

位于新乡市区的一机井反复出现水温异常偏高现象，水温高达40～50℃。经过一系列的现场测试和调查发现，机井下部水温正常，水温波动仅位于上部10～35m的深度范围内。根据异常特征和水中溶解气体的气相色谱分析结果，可以初步断定此热异常不是由构造活动引起。为了真正搞清热异常的具体成因，应用数字滤波和相关分析等数理方法对观测数据作进一步的处理分析，认为此热异常是由于机井长期抽取地下水，潜水泵所在部位的地下水流通过中细砂强透水层的渗流，与附近另一深井的热水贯通，成类似“管涌”的渗透破坏，从而导致水温升高。     

用于GIS道路信息修测的动态GPS自适应滤波试验

利用车载GPS进行GIS道路信息修测与更新已在西安地区进行了试验。试验中使用了三种动态定位算法 ,即GPS接收机的随机软件、Sage滤波算法及新发展起来的抗差自适应滤波算法。试验表明 ,新的自适应抗差滤波不仅计算简单 ,而且能控制GPS伪距观测和载体状态异常扰动的影响。     

航空重力测量的偏心改正

导出了航空重力测量偏心改正的实用计算公式 ,利用某航空重力测量实测数据 ,计算了位置、速度和加速度的偏心改正 ,并对垂直加速度、厄特弗斯改正、水平加速度改正和空间改正的偏心影响进行了详细分析 ,讨论了偏心改正对偏心距、姿态角的测定精度要求。     

Gaussian Cosimulation: Modelling of the Cross-Covariance

Whenever two or more random fields are assumed to be correlated in reservoir characterization, it is necessary to generate valid cross-covariance models to describe the relationship. The standard methods for constructing covariance matrices for correlated random fields are not very general. In particular, they do not allow one to specify different auto-covariance models for the two fields. It is not possible, for example, for one field to have a Gaussian auto-covariance and the other an exponential auto-covariance, unless the two fields are uncorrelated. The standard approaches also do not allow for nonsymmetric cross-covariance functions. In this report, I present a straightforward method of cosimulation based on the square root of the auto-covariances. The same approach is used for constructing cross-covariance models for the variables. The approach is quite general and does not require symmetry of the cross-covariance. The modelling of the cross-covariance is illustrated with gamma ray and spontaneous potential logs.     

滑坡发生时间预报分析

系统论述了滑坡监测资料的整理方法：滤波和等时化。讨论了滑坡运动响应的主要组成成分。重点阐述了滑坡发生时间预报的理论基础，此基础不同于一般物理方程建立的思路，而是直接来源于观察和经验总结，并抽象为一定的数学模型。单次滑坡发生的整个过程包括孕育、如速、减速、停止等4个阶段，滑坡发生时间则指加速向减速转换的特征时间点，此点是滑坡爆发的峰值点，也是需要预报的特征时间。能够反映滑坡如此运动过程的典型数学函数是Pearl曲线，本质上此S型曲线与系统有阻尼的自由振动微分方程是一致的，也与生物群体演化的虫口方程一致，它们都共同反映了物质运动的一般规律，因此可以用来预测滑坡运动过程。直接运用一般力学报分方程描述滑坡运动过程的困难在于缺乏对滑体系统力学参数的精确把握，直接运用Logistic虫口微分方程则存在模型参数识别的困难，作者还发现某些误用灰色系统理论对Verbulst非线性方程，参数进行辩识。文末，为展示方法而不强调结果，以拥有10a监测资料的某滑坡为例，分析预报了滑坡活动过程，并进行了预测结果的数学检验。     

Modeling and prediction of environmental data in space and time using Kalman filtering

 The Kalman filter is used in this paper as a framework for space time data analysis. Using Kalman filtering it is possible to include physically based simulation models into the data analysis procedure. Attention is concentrated on the development of fast filter algorithms to make Kalman filtering feasible for high dimensional space time models. The ensemble Kalman filter and the reduced rank square root filter algorithm are briefly summarized. A new algorithm, the partially orthogonal ensemble Kalman filter is introduced too. We will illustrate the performance of the Kalman filter algorithms with a real life air pollution problem. Here ozone concentrations in a part of North West Europe are estimated and predicted.     

有色噪声模型参数改进算法

介绍了常用的有色噪声最小二乘拟合法，并针对其在动态GPS有色噪声拟合中存在的问题提出了一种改进算法。计算结果表明，该算法能有效地提高模型参数估值的精度和Kalman滤波器的数值稳定性。     

数字滤波方法在月尺度数值预报中的应用Ⅰ.初始场滤波的作用

本工作将数字滤波方法用于Ｔ４２Ｌ９谱模式的月预报实验。为了去除高频扰动误差的影响，保留对月预报有意义且可预报性较强的低频过程，用滤波器对观测资料的序列进行处理，得到１０天以上的低频分量作为初始场进行预报。结果说明，与不进行滤波的控制实验相比，误差增长明显减慢，预报效果在１０～２０天时段内提高最显著。进一步分析表明，延伸预报效果随时间的变化主要是由其中低频分量的预报效果决定的。初始场滤波后预报效果的提高也主要是由于其低频分量报得更好，而在此低频背景下新产生出来的高频扰动误差也相应较小，因而总体的预报效果好于控制实验。而如果在控制实验预报后提取低频分量进行检验，则对逐日预报的改进不明显。经过初始场滤波后对１～１０天至１～３０天平均场的预报也有较显著的提高。对旬平均预报改进最大的是在第二个１０天。对５００ｈＰａ环流形势的预报也更接近实际。本工作的结果说明，在中长期预报中如果能用适当的方法提取出低频过程的信息，则可望提高预报水平