载荷试验确定基床系数修正方法的讨论

Winkler地基模型是目前工程界应用最广的一种地基模型，但对其关键参数——基床系数k的确定，许多文献的表述并不一致。该文在大量试验资料的基础上，通过对该问题的深入研究，阐明了通过载荷试验确定基床系数修正方法的有关概念。对于砂性土地基，载荷板试验得出的基准基床系数仅需要进行基础大小修正，而对于粘性土地基，则需要进行基础大小和基础形状两项修正。     

人工神经网络在岩体质量分级中的应用

结合四川省金沙江某水电站工程实例，应用BP人工神经网络方法建立3层BP网络模型，选取岩石单轴抗压强度等6个影响因素为输入变量，对坝基复杂岩体进行质量分级。通过机算机Visual C 语言编程实现神经网络模型，进行网络的学习和运算。以神经网络合理结构分析方法选取合理结构，确定合理隐层单元的数量，提高网络测试的精度。对测试结果的分析发现，经过优化的BP网络模型经多次学习后，测试精度提高，结果可靠，取得较好的实际应用效果。     

川西亚高山三个森林群落的湿林冠蒸发速率

于3个假说和林冠上方2m处的气象变量，采用Penman-Monteith组合模型估算了一个生长季节内川西亚高山林区分别以云杉(SF)、冷杉(FF)和白桦(BF)为优势树种的3个林分的湿林冠蒸发速率(Er)。研究结果表明，SF、FF和BF的湿林冠蒸发量(E)分别为44．51mm、88．51mm和57．8mm，分别占总降雨量的9．2％、16．6％和10．2％。与SF和BF相比，FF具有最高的月平均Er和蒸发比例。SF、FF和BF的平均Er分别为0．097mm／h(变化范围：0．028-0．487mm／h)、0．242mm／h(变化范围：0．068～0．711mm／h)和0．149mm／h(0．060～0．576mm／h)。最高和最低的月平均Er分别在6月(SF、FF和BF分别为0．120mm／h、0．317mm／h和0．169mm／h)和10月(SF、FF和BF分别为0．083mm／h、0．187mm／h和0．101mm／h)。8：00至16：00期间的平均点Er显著高于0：00至8：00以及16：00至0：00期间的平均Er。Er显著的日变化和月变化主要归因于林冠上方的太阳辐射、空气温度和相对湿度的变化。     

亚、欧两大洲自然地理环境结构的整体性和差异性教学初探

地理环境的结构，是指地理环境各组成要素之间和各组成部分之间相互关系性质的组合，它包括既有联系、又有区别的两个方面，即地理环境结构的整体性和差异性。笔者在亚、欧两洲自然地理数年的教学实践中，从自然环境结构的整体性和差异性特征入手，得出分析、综合、概括归纳和对比研究等方法是学习世界区域地理的主要方法。     

时-空体在地理可视化环境中的应用

时-空体模型的主要特征在于具有时空路径, 该模型被看作是研究时间-地理关系的开端。近年来,这一模型被不断应用和改进,通过它可以更好地理解空间运动过程。人们在不同的学科领域对该方法进行了不同的研究,包括从对单个     

基于GPS掩星技术反演大气参数模型的优化

准确掌握地球大气中的水气分布，了解水气变化趋势对天气现象、全球气候变化、数值预报具有理论研究及实用价值。以无线电掩星技术为基础，利用掩星数据反演大气参数剖面。对原反演模型的不足进行了论证，并给出了反演个例。详细地论述了通过引入MM5先验温度T再通过线性迭代的方法反演对流层下部水汽廓线原理，给出了优化后模型反演个例。并对模型优化后反演廓线中存在的问题进行了分析，提出了下一步优化方向。     

基于YOLO算法的海洋中尺度涡三维结构构建

海洋中尺度涡是一种常见的中尺度海洋现象,研究海洋中尺度涡的分布及运动特性对航运、气候、军事等具有重要作用,海洋中尺度涡的识别是海洋学和计算机科学领域的一个热门研究课题。运用深度学习的方法和框架,对中尺度涡的二维识别和三维结构构建展开研究分析。首先,获取全球海洋再分析数据并进行流线可视化,构建涡旋流线数据集;其次,利用YOLO v5s卷积神经网络对涡旋流线数据集进行训练,并对南海区域中尺度涡进行有效检测。实验结果表明,YOLO v5s训练后得到最优模型经过测试,平均检测精度均值达到了86.10%;最后,根据涡旋检测结果,对检测出的同时刻不同深度的涡旋判断是否属于同一涡旋,确定后进行该涡旋的三维结构构建。     

近1800年以来内蒙古达里湖浮游植物群落演变及驱动因素

湖泊是地质历史上区域生态环境演变的重要载体,其沉积物中包含了丰富的环境演变信息。达里湖是典型的草原内陆封闭型湖泊,位于东亚夏季风的北部边缘,地理位置关键。本研究基于在达里湖采集的约238 cm沉积物岩芯 (GDL-1),通过²¹⁰Pb和¹³⁷Cs (岩芯上部20 cm)、AMS¹⁴C测年,以及沉积物样品中甾醇等生物标志物含量分析,重建了近1800年以来达里湖硅藻、蓝藻等典型藻类含量的演化历史,并结合总氮(TN)、总磷(TP)、盐度(Sr/Ba)和温度(T)等环境代用指标,分析藻类群落的主要影响因素。结果显示达里湖典型藻类总量平均为2.03 ng/g(最高6.69 ng/g,最小0.53 ng/g),其中蓝藻占比平均为60%,绿藻和硅藻占比平均为20%;环境因子对硅藻、蓝藻和典型藻类生物量的解释率分别为47.7%、55.20%和48.10%,T、TN和Sr/Ba是影响浮游植物群落的主要影响因素;硅藻占比与温度呈显著负相关,小冰期硅藻占比最高,中世纪暖期占比最低;在达里湖的高盐环境下,湖泊营养盐浓度对藻类的影响受到限制,成为藻类等生长的限制因素;Sr/Ba小于0.9时,硅藻含量与典型藻类总量随着Sr/Ba值的升高而增加,Sr/Ba大于0.9时,典型藻类总量与Sr/Ba值呈负相关关系,而硅藻则表现出对盐度具有一定的耐受性;整体上,近1800年以来,区域或全球性气候事件通过改变达里湖盐度、营养元素浓度和温度来影响典型藻类群落结构。在暖期阶段,蒸发作用增强等导致的湖泊盐度增加成为达里湖典型藻类群落结构演变的主要影响因素;在冷期,营养元素浓度和温度的降低成为湖泊水体浮游植物生物量的主要影响因素。     

胶州湾海水淡化浓海水排放对大型底栖动物群落的影响

根据 2022 年 3 月在胶州湾海水淡化浓海水排放邻近海域开展的 8 个站位大型底栖动物调查资料,分析该海域大型底栖动物的群落结构特征,探讨海水淡化浓海水排放对大型底栖动物群落的影响。结果显示：共采集到大型底栖动物 4 大类 52 种,其中多毛类 23 种,节肢动物和软体动物各 14 种,纽形动物 1 种,分别占种数的 44.3%、26.9%、26.9%和 1.9%。调查海域相对重要性指数 （Index of Relative Importance,IRI） 值不小于 500 的大型底栖动物有 5 种,分别为寡鳃齿吻沙蚕 （Nephtys oligobranchia）、膜质伪才女虫 （Pseudopolydora kempi）、凸壳肌蛤（Musculus senhousia）、砂海螂 （Mya arenaria） 和日本大眼蟹 （Macrophthalmus japonicus）。大型底栖动物平均栖息密度和生物量分别为 1 194 ind/m2和 24.07 g/m2。Shannon 多样性指数、Margalef 丰富度指数和 Pielou 均匀度指数的均值分别为 2.35、1.65 和 0.59。与历史资料对比,本次调查大型底栖动物类群相似,但平均生物量、栖息密度及优势种都有明显变化。本文可为科学评估海水淡化浓海水排放生态影响评价提供参考依据。     

大银鱼和太湖新银鱼口器结构研究

解剖和测量了大银鱼Ｐｒｏｔｏｓａｌａｎｘ ｈｙａｌｏｃｒａｎｉｕｓ Ａｂｂｏｔｔ太湖新银鱼Ｎｅｏｓａｌａｎｘ ｔａｉｈｕｅｎｓｉｓ Ｃｈｅｎ的锶弓骨骼结构,第一锶长,鳃耙间距,口径,口宽。根据实测数据与银鱼的个体生长回归运算,分析了两种银鱼的口器生长特性。