宁夏地区GPS监测网建设、近期地壳运动特征及应力场与地震活动关系初探

在阿拉善块体、鄂尔多斯块体和青藏块体交汇处的宁夏中部布设了GPS观测网,利用1996年以来的5期复测资料,分析了宁夏中部地区现今地壳运动状态,其结果为①宁夏中部地区在l996年12月至l999年5月间,有围绕鄂尔多斯西缘(P2测点)左旋运动的现象,银川盆地东侧的灵武断裂呈左旋逆走滑运动方式.该区主应力场方向为北北东-南南西(方位角为29.8°)方向,P2测站以南的中部地区向东位移,垂直形变量级明显大于水平形变量级,银川盆地及青藏块体呈上升状态,鄂尔多斯腹地的P1测站呈逐年下降趋势,在P3与P4测点间可能有一隐伏断裂存在.②在GPS测区附近中强地震前约1年,可观测到该区GPS测站的形变异常及主应力方向发生转变异常;测区附近中强地震前及周边地区强震前,该区GPS形变模拟矢量场能够预示未来地震的大体方位.这些结果可作为地震预测的特征值加以考虑.     

利用Landsat TM图像更新地形图

采用多项式纠正和直接线性变换两种数学模型 ,对TM图像进行几何纠正 ,获得的正射影像与地形图矢量数据配准。在Microstation 95系统下 ,进行地形图矢量数据的更新 ,并给出了相应的实验结果     

堆积层滑坡临滑预报的新判据

研究表明，仅用速率大小作为滑坡的临滑判剧是不充分的。笔者在分析新滩堆积层滑坡位移矢量角动态特征的基础上，提出了堆积层滑坡临滑预报的新判据。     

岩矿石电磁频散规律的实验研究

通过大量的实测资料，总结了岩矿石频散现象的普遍性及其规律性。对产生频散的原因进行了机理上的解释。同时，结合电磁波在地质勘探中的实际应用问题，阐述了频散对多预测量的结果所产生的影响，进而提出了在实际工作中进行频散校正的必要性。     

云南天文台太阳光谱望远镜加Stokes光电偏振分析器的考虑

云南天文台太阳光谱望远镜是无偏振对称光路系统,经过重新装调望远镜空间分辨率在１”以内,光谱上的空间分辨率在１”～２”,跟踪精度在５ 分钟内１”,以上光学参数达到可以加装Ｓｔｏｋｅｓ 偏振分析器,用于参加２３ 周太阳峰年矢量磁场的光谱轮廓研究     

基于Python的空间矢量数据与超链接文件一致性的检查和自动化处理

在外业数据采集过程中,拍摄现势性照片作为内业判读依据或者成果样本。在ArcGIS中通过超链接工具将空间矢量数据与超链接文件进行关联。而在实际情况中,内业根据作业和质量要求需要删除部分照片和照片空间矢量数据,通常两者是不对应的。本文提出了一种基于Python的空间矢量数据与超链接文件一致性的检查和自动化处理算法,以及生成统计信息报表,实现空间矢量要素点与关联文件数量和属性信息的统一,大大提高了筛查的效率,消除手工筛选的工作量。在北京市核心区室外公共空间无障碍设施采集、录入项目中得以验证,并可广泛应用于地理国情普查与监测、国土调查等普查类工作。     

GPS基线向量网方差和协方差分量的MINQUE估计

本文应用最小范数二次无偏估计(MINQUE)理论,研究了GPS基线向量网在椭球面上进行三维平差时的方差和协方差分量的估计问题。从理论上提出了方差—协方差模型的选取原则。并从实践中总结出了同时估计基线之长度、方位、高差的固定方差分量和比例方差分量的交替估计方法。通过大量的实例计算和分析,证明这一方法是有效的。     

印度板块北边界地震活动和中国大陆地震

本文研究了印度板块北边界地震活动与我国大陆地震活动的关系，给出了两者在时间起伏上的一致性，以及印度板块北边界兴都库会和缅甸两端点附近中深地震对中国大际强震活动所具有的前兆性和相关性。这些特点，对于中国大陆强震活动的预测，尤其是地震大形势预测是十分有意义的。文中还应用了中国大陆强震孕育发生的计算机模型的研究结果，讨论了强震活动的时空分布特征，对于理解中国大陆作为一个孕震系统在周围地质构造块体动力作用     

Evaluation of the parameters affecting the roughness coefficient of sewer pipes with rigid and loose boundary conditions via kernel based approaches

One of the important issues in water transport and sewer systems is determining the flow resistance and roughness coefficient.An accurate estimation of the roughness coefficient is a substantial issue in the design and operation of hydraulic structures such as sewer pipes,the calculation of water depth and flow velocity,and the accurate characterization of energy losses.The current study,applies two kernel based approaches [Support Vector Machine(SVM) and Gaussian Process Regression(GPR)] to develop roughness coefficient models for sewer pipes.In the modeling process,two types of sewer bed conditions were considered:loose bed and rigid bed.In order to develop the models,different input combinations were considered under three scenarios(Scenario 1:based on hydraulic characteristics,Scenarios2 and 3:based on hydraulic and sediment characteristics with and without considering sediment concentration as input).The results proved the capability of the kernel based approaches in prediction of the roughness coefficient and it was found that for prediction of this parameter in sewer pipes Scenario 3 performed better than Scenarios 1 and 2.Also,the sensitivity analysis results showed that Dgr(Dimensionless particle number) for a rigid bed and w_b/y(ratio of deposited bed width,w_b,to flow depth,y) for a loose bed had the most significant impact on the modeling process.