水稻水分生产函数时空变异规律研究

基于对水稻Jensen模型中敏感指数在全生育期变化规律的认识,以生长曲线函数建立了水稻敏感指数累积函数,分析了其特征,从而解决了不同长时段敏感指数转换计算问题。较全面地揭示了水稻水分生产函数及其敏感指数累积函数中主要参数随气象条件及土壤因子变化的规律。通过参照作物需水量及其频率以及不同地区土壤有效含水量为媒介,建立了对水分敏感指标在不同水文年份 (时间)和不同地区 (空间)进行预报的数学模型,据此提出了水稻水分生产函数在时、空两方面插补、延长、移用与扩展的理论与方法。借助于参照作物需水量等值线图及土壤分布图,探讨了绘制水分生产函数及其主要参数等值线图的原理和方法。     

基于MEM1谱分析的水文时间序列隐含周期特性研究

水文时间序列的隐含周期(本文将简单周期、复合周期及近似周期等统称为隐含周期)的识别、判定是一个重要而又较为困难的问题,相对成熟和有效的做法是对其进行频谱分析。建立在最大熵原理(POME)基础之上的MEM1谱分析,克服了传统谱分析方法的诸多不足,具有频谱光滑、分辨率高等独特优势。为此,以黄河花园口(秦厂)测站年径流系列、月径流系列和年最大洪峰流量序列隐含周期特性的研究为例,探讨了MEM1谱分析在水文时间序列隐含周期特性中的应用。     

谱模式T63L9正规模初值化方案及试验

推导了全球谱模式T63L9的正规模,对求得的垂直和水平正规模做了分析,与其他文献进行了比较.在此基础上,为其资料四维同化系统研制了一套合适的绝热非线性正规模初值化方案,并进行了一系列试验.分析表明:方案的研制是成功的,它有效地消除了模式早期积分中虚假的高频振荡,明显改进了短期预报的效果;初值化不仅对随后的一次预报有明显的改进,而且通过同化循环,提高了整个资料同化和预报的质量.     

频谱分析在周期拟合中的应用

在时间序列数据处理中常碰到确定性信息的提取。确定性信息包含趋势项和周期项。拟合周期项需要知道频率，利用频谱分析则可准确地捕捉频率，从而获得良好的计算结果。     

ON THE EVALUATION OF DEFLECTIONS OF THE VERTICAL USING FFT TECHNIQUE

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｆａｓｔＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ (ＦＦＴ)ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓａｖｅｒｙｐｏｗｅｒｆｕｌｔｏｏｌｆｏｒｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｇｒａｖｉｔｙｆｉｅｌｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎｔｅｇｒａｌｓ.Ｔｈａｎｋｓｔｏｔｈｅｇｏｏｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ,ｔｈｅＦＦＴｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ,ｉｎｔｈｅｍｉｄ＿1 980ｓ ,ｂｅｇａｎｔｏｆｉｎｄｗｉｄｅｓｐｒｅａｄｕｓｅｉｎｇｅｏｉｄｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ,ｗｈｅｎｃｏｍｐａｒ…     

河口表层悬浮泥沙气象卫星遥感定量模式研究

分析了HRIS光谱图像帧序列的相关性 ,并针对这一特性 ,提出了利用D2 PCM方法 ,降低光谱图像序列的谱相关和空间相关 ,减少图像中的冗余 ,从而实现光谱图像的压缩。该方法提高了压缩比和压缩效率 ,算法运算量小 ,快速。     

多窗谱分析方法及其在全球变暖研究中的应用

多窗谱分析方法是一种低方差、高分辨的谱分析方法 ,尤其适合于非线性气候系统中高噪声背景下弱信号、时频演变信号的诊断分析。文中简要地介绍了多窗谱分析方法的基本原理 ,并将其用于近 1 5 0 a来全球及南、北半球温度变化的研究。结果表明 :(1 )在温度呈线性变暖的背景趋势下 ,北半球、全球年平均温度还具有显著的 40～ 70 a的准周期低频振荡 ,它们与变暖过程中的波动性密切相关 ;(2 )年代际振荡信号在北半球温度序列中也相当明显 ,南半球则存在多种低于 5 a尺度的显著振荡周期 ,半球或全球 ENSO振荡分量、QBO周期信号的振幅都具有缓变包络的特性 ;(3 )与传统功率谱估计、最大熵谱估计结果的对比表明 ,多窗谱分析方法方法得到的谱估计分辨力高 ,稳定性强。     

利用强震记录分析场地的地震反应

利用唐山近场强震记录对如何分析场地反应进行研究，分析比较了多种方法:线性反演法、传统的谱比法以及接收函数法．通过比较研究，发现各种方法都能给出土层场地的卓越周期，但每种方法给出的场地反应不完全相同．其中，传统的谱比法与线性反演法的结果较为接近，而接收函数法的结果则同其它两种方法的结果相差较大．在线性反演法中，给出了Ｓ波的品质因子QS，QS 在0.5～32Ｈz范围内与频率有关:QS（f）＝67 f 1.1．      

地下水有机污染的水文地球化学标志物探讨——以河南油田为例

经过野外现场调查和取样分析及室内研究得知南阳油田地下水已遭受不同程度的有机物污染，且污染范围可能进一步向油田南部扩散。根据近似地下水流线方向上地下水中总油质量浓度和Fe,Mn等无机组分的变化势态，结合含水介质化学分析结果，发现硫酸盐、Fe和Mn可作为地下水有机污染和地球化学标志物。在含水介质中Fe和Mn质量浓度较高的地方，地下水有机污染物降解速度快，含水介质中Fe和Mn的氧化物和氢氧化物的还原作用导致了含水层介质中Fe和Mn的缺乏和地下水中溶解Fe和Mn的积聚；在含水介质中Fe和Mn质量浓度低的地方，地下水中的有机物质量浓度并没有降低，相应地地下水中溶解Fe和Mn的质量浓度也很低。同时，由于有机污染物的存在使地下水中硫酸盐被还原，导致城下水中硫酸盐质量浓度偏低，且地下水中Fe对有机物污染的敏感性比Mn强。     

Three-dimensional Q structure in Jiashi earthquake region of Xinjiang

3-D S-waveQ structure in Jiashi earthquake region is inverted based on the attenuation of seismic waves recorded from earthquakes in this region in 1998 by the Research Center of Exploration Geophysics (RCEG), CSB, and a rough configuration of deep crustal faults in the earthquake region is presented. First, amplitude spectra of S-waves are extracted from 450 carefully-chosen earthquake records, called observed amplitude spectra. Then, after instrumental and site effect correction, theoretical amplitude spectra are made to fit observed amplitude spectra with nonlinear damped least-squares method to get the observed travel time overQ, provided that earthquake sources conform to Brune’s disk dislocation model. Finally, by 3-D ray tracing method, theoretical travel time overQ is made to fit observed travel time overQ with nonlinear damped least-squares method. In the course of fitting, the velocity model, which is obtained by 3-D travel time tomography, remains unchanged, while onlyQ model is modified. When fitting came to the given accuracy, the ultimateQ model is obtained. The result shows that an NE-trending lowQ zone exists at the depths of 10–18 km, and an NW-trending lowQ zone exists at the depths of 12–18 km. These roughly coincide with the NE-trending and the NW-trending low velocity zones revealed by other scientists. The difference is that the lowQ zones have a wider range than the low velocity zones. Foundation item: Joint Seismological Science Foundation of China (957-07-414) and State Key Basic Research Development and Programming Project (95-13-02-02). Contribution No. RCEG200105, Research Center of Exploration Geophysics, China Seismological Bureau.