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基于CODE GIM的震前电离层TEC异常分析

利用CODE GIM数据分析了2008年5月12日汶川地震和2010年4月14日青海玉树地震震前电离层TEC变化。以震前10天TEC中位数为基准,1.5倍标准差为误差限值,并考虑相应时期的太阳和地磁活动水平（Dst指数和Kp指数）,对震前电离层异常的分布进行了分析。结果表明,两次地震震前几天内都有TEC异常出现。     

GPS揭示的现今地壳运动与地震前兆特征

利用“中国地壳运动观测网络”产出的GPS观测资料,采用球坐标系下非连续变形算法对资源进行计算,以此为基础,对我国大陆地块及其边界带运动与形变进行了分析。对GPS基准站的连续观测序列采用小波变换进行分解变换,分析了部分震例,探讨了从GPS连续观测序列提取地震前兆的方法。初步取得两点认识：（1）7级以上的大地震主要发生在走滑运动量大的活动边界,且与高应变率地块有关,这可以作为地震中长期预测判据;（2）GPS基准站连续观测序列中的低频段,地震前6个月或稍长时段有一定的前兆异常出现,这可以作为地震中短期预测判据。     

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滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析

结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。     

Ab initio prediction of 29Si-NMR chemical shifts

The ability of several ab initio models to predict experimental ²⁹Si-NMR chemical shift is examined. The shielding values of trimethylsilyl chloride (A), t-butyldimethylsilyl chloride (B) and allytrimethylsilane (C) are calculated by GIAO, CSGT and IGAIM methods, using HF/6–31G^*, B3LYP/6-31G^*, HF/6–311+G^**, B3LYP/6–311+G^** and MPW1PW91/6–311+G^** models respectively. The ²⁹Si chemical shifts calculated by GIAO method using HF/6–311+G^** model are highly in agreement with those obtained experimentally. All of the models above reproduce the trends of chemical shifts in all cases studied, suggesting that the models are of practical value.     

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模糊评判法在公路黄土洞穴发育程度分区中的应用

阐述了影响黄土洞穴形成的黄土湿陷性、崩解性、地质构造、节理裂隙、微地形地貌和水文及气候条件等工程地质特性和地质因素;在公路沿线地区,公路工程质量及人类活动也是黄土洞穴形成的影响因素。洞穴发育程度分区预测和评价极具复杂性、随机性和模糊性,为此,在对各影响因素分析的基础上,借助模糊综合评判法,对黄土区公路沿线洞穴发育程度分区进行了研究。与实际情况对比分析表明,预测评价结果合理可靠,可作为黄土区已建公路洞穴灾害的防治依据。     

山东水资源分析及趋势预测

通过分析近３９年山东省水资源的历史倾向性、阶段性、周期性,研究了水资源总量及径流量和地下水位的变化特征。结果表明,山东水资源量的年际变化大且呈快速下降态势,其中,地表径流量的下降尤为明显;水资源的变化存在一定的阶段性和周期性。通过分析降水与水资源的关系,发现两者的变化规律一致,但降水对水资源,特别是对地下水分量的影响有一定的持续性。建立均生函数预测模型,对未来水资源总量进行预测显示,１９９８￣２０     

基于高光谱技术的黑土地微量金属元素探测方法及地学意义

在土壤中重金属含量较低的情况下,重金属的高光谱特征响应非常微弱,不易构建精确的高光谱直接反演模型.为了解决上述问题,依据土壤化学变量间的理化性质,将重金属富集特征转移到与之相关的化学主量元素上,使重金属微弱的信息得以间接定量反演.文中以海伦市黑土土壤为研究对象,通过主成分分析、 聚类分析确定了主量元素氧化铁(Fe2O3...