瑞安市暴雨强度概率分布公式参数估计研究

该文根据瑞安市1965~1997年降水自记记录, 通过适当的概率模式对暴雨强度抽样频数分布进行拟合, 并由此编制反映暴雨强度、历时、重现期三者关系的i-t-T表.利用最优化法进行非线性超定方程组的求解, 从而实现对暴雨强度公式中参数的估计.     

加标回收在水质分析中的应用及回收率计算方法

阐述了水质分析中加标回收分析的方法步骤、条件控制及计算方法。当加标体积影响试样在加标水样中的浓度时,直接使用回收率理论计算公式的计算值,均较其真实的回收率偏低,且其偏低值随加标体积的增加而增大。根据加标回收分析的定义,分别以加标前后被测组分质量浓度(mg/L)的变化或含量(μg)的变化为依据,导出两个计算加标回收率的实用公式。采用该公式,加标体积可以不受严格控制,其计算结果与真实的回收率一致,适用于日常水质分析工作。     

冻土未冻水含量的量热法试验研究

冻土未冻水含量不但是评价冻土中水分迁移特性的重要指标,而且也是冻土热工计算中常用的参数。采用未冻水测量方法中的经典量热法对采自中俄石油管道工程大庆－漠河段沿线大兴安岭多年冻土带的6类典型土样（共76个）进行了-0.5、-2、-5、-10℃左右负温下的未冻水含量测试。分析了负温温度t、土质类型和初始含水率wo对未冻水含量wu的影响及其变化规律。通过统计分析,给出了6类土在上述4个给定温度下的未冻水含量代表值及其幂函数wu=at-b方程中的参数值。将黏土、粉质黏土、粉土和泥炭质土各给定温度下的未冻水含量对塑限wp归一化,得到各土类各温度下未冻水量系数值。对其进行幂函数拟合得到wu-wp-t经验计算公式。将温度、土质条件和初始含水率3影响因素进行综合分析,得到各类土在给定温度下的wu-wo-wp关系的二元一次线性回归经验方程式,为实际工程应用提供参考。     

n维非线性波动方程对应的线性方程Cauchy问题解的一个估计式

对于地震波在地球介质中传播的传播非线性而言，在求解n维非线性波动方程Canchy问题时，需要求解其对应的线性波动方程Cauchy问题和建立一些解的估计式。我们已经求得了其对应的线性波动方程Canchy问题解的表达式。在此基础上，本文应用函数空间L^1(R^n)、L^∞（R）的范数，建立了n维非线性波动方程对应的线性波动方程Cancny问题解的一个估计式，为求解n维非线性波动方程莫定了基础。     

老黏土地基承载力的确定

对比分析了各种确定地基承载力的方法,阐述了理论公式计算确定老黏土地基承载力的重要性.结合武昌地区的工程实例,用各种方法计算确定了老黏土的地基承载力值.研究表明,原位测试方法得到的承载力值偏低,而理论公式计算较合理.为了提高老黏土地基承载力的可信度和精度,在岩土工程勘察中除采用原位测试方法外,有必要结合理论公式计算来获取老黏土地基承载力值.     

梯级水库设计洪水最可能地区组成法计算通式

利用Copula函数建立各分区洪水的联合分布,基于联合概率密度最大原则,推导得到最可能地区组成法的计算通式,并用来推求梯级水库下游断面的设计洪水。选择清江流域水布垭-隔河岩-高坝洲梯级水库为例,开展了验证和方法比较研究。结果表明:最可能地区组成法计算得到的设计洪水值位于同频率地区组成法多方案计算结果的区间之内;受清江梯级水库调洪的影响,宜都断面设计洪水的削峰率十分显著,最可能地区组成法推求100年一遇设计洪水的削峰率达到30.2%。该法具有较强的统计基础,组成方案唯一,结果合理可行,为复杂梯级水库设计洪水的计算提供了一种新途径。     

NaCl—H_2O溶液包裹体的密度式和等容式及其应用

由于含盐类包裹体不能应用现有的状态方程求解,作者根据实验数值,采用最小二乘法等,得到含盐度(wt%)≤25的NaCl-H_2O溶液包裹体的密度式和等容式。只要测定出包裹体的均一温度和含盐度,代入密度式,即可计算包裹体中的流体密度。再由此密度、含盐度的等容式,进一步可求得包裹体的形成温度和压力。最后,作者列举了三个实例。     

利用差分进化算法反求含水层参数

为更好地估算含水层参数,引入了差分进化算法。该算法是一种智能优化算法,其特点是借助现有近似解群体间的距离及方向指导未来的搜索行为,兼具有较好的全局寻优能力和较快的局部搜索能力。用此算法求解了均质各向同性及均质各向异性条件下Theis公式中的含水层参数,所用降深数据是在设定参数后利用解析解计算得到的。计算结果表明,该算法较传统方法计算精度高,不受人为因素干扰。     

奇异Itô随机系统几个重要基础问题的研究进展

近年来,一类由Itô随机微分方程驱动的奇异随机系统因其在实际领域中的广泛应用而备受关注.然而,系统方程同时包含奇异矩阵和扩散矩阵,大大增加了分析问题的复杂性.本文首先概述了奇异Itô随机系统几个重要基础问题的研究进展,主要包括:系统方程解的存在条件、广义Itô公式、容许性定义及稳定性问题.同时针对不同文献对上述问题的研究结果提出了自己的观点.最后对以上基础问题研究待解决的问题进行了展望.     

Precise geoid determination over Sweden using the Stokes–Helmert method and improved topographic corrections

 Four different implementations of Stokes' formula are employed for the estimation of geoid heights over Sweden: the Vincent and Marsh (1974) model with the high-degree reference gravity field but no kernel modifications; modified Wong and Gore (1969) and Molodenskii et al. (1962) models, which use a high-degree reference gravity field and modification of Stokes' kernel; and a least-squares (LS) spectral weighting proposed by Sj?berg (1991). Classical topographic correction formulae are improved to consider long-wavelength contributions. The effect of a Bouguer shell is also included in the formulae, which is neglected in classical formulae due to planar approximation. The gravimetric geoid is compared with global positioning system (GPS)-levelling-derived geoid heights at 23 Swedish Permanent GPS Network SWEPOS stations distributed over Sweden. The LS method is in best agreement, with a 10.1-cm mean and ±5.5-cm standard deviation in the differences between gravimetric and GPS geoid heights. The gravimetric geoid was also fitted to the GPS-levelling-derived geoid using a four-parameter transformation model. The results after fitting also show the best consistency for the LS method, with the standard deviation of differences reduced to ±1.1 cm. For comparison, the NKG96 geoid yields a 17-cm mean and ±8-cm standard deviation of agreement with the same SWEPOS stations. After four-parameter fitting to the GPS stations, the standard deviation reduces to ±6.1 cm for the NKG96 geoid. It is concluded that the new corrections in this study improve the accuracy of the geoid. The final geoid heights range from 17.22 to 43.62 m with a mean value of 29.01 m. The standard errors of the computed geoid heights, through a simple error propagation of standard errors of mean anomalies, are also computed. They range from ±7.02 to ±13.05 cm. The global root-mean-square error of the LS model is the other estimation of the accuracy of the final geoid, and is computed to be ±28.6 cm. Received: 15 September 1999 / Accepted: 6 November 2000