时间序列转折突变点检测的线性函数方法

根据转折突变的定义，在引入线性半截多项式的前提下，提出检测时间序列转折突变点的一种新方法。此方法不仅能找出时间序列中存在的多个转折突变点，而且使得检测到的突变点通过统计显著性检验。应用此方法对北半球1851—1990年年平均气温距平及其11年滑动平均序列，1901—1999年昆明5月降水及其11年滑动平均的降水序列分别进行了检测。发现北半球年平均气温距平在1879、1889、1939和1973年附近出现了年际转折突变，在1878、1888和1941年以及1972年出现了年代际尺度的转折突变；昆明5月雨量不存在年际转折突变点，但昆明5月雨量在1918、1966以及1978年附近出现了年代际尺度转折突变。     

一种基于浑沌理论的联想记忆神经网络模型

根据联想记忆神经网络的基本原理，提出了一种基于浑沌理论的联想记忆神经网络模型及相应的求解方案，并对该种模型进行了预报试验。结果表明，该种模型的历史预报准确率和实际预报准确率均超过一般随机预报，值得进一步研究和应用。     

不同对流参数化方案和初值场组合对四川两次暴雨影响的数值模拟

针对2004年9月2~6日四川盆地东北部一次持续性暴雨过程和2004年6月30日成都地区暴雨过程,利用MM5中尺度数值模式,进行了Grell、Kuo、KF及BM四种积云对流参数化方案与T213模式分析值及NCEP再分析值两种初始值组合的数值试验,分析了不同积云方案和初值组合的模拟性能。比较结果表明,MM5模式较好地再现了这两次强降水过程。在同一模式中,不同对流参数化方案和不同初值组合在降水落区和强度模拟上存在一定程度的差异。初步模拟表明NCEP资料模拟的降水强度较T213资料模拟的降水强度偏弱,但降水落区较T213资料模拟的更接近实况,T213资料模拟的降水空报现象较严重。以T213资料模拟得到的高度、温度场都较NCEP资料更有利于影响系统的加强,模拟的湿度场、散度场和垂直运动场都较NCEP资料更有利于强降水的发生。相对而言,NCEP资料模拟结果更接近实况,Kuo和Grell方案对初值表现出更为敏感。     

李氏叶肢介（Leaid）在内蒙古上二叠统陶海营子组 的发现及其意义

2009年8月,在内蒙古大兴安岭地区扎鲁特旗陶海营子重新测制了上二叠统陶海营子组剖面。自下而上共发现3层叶肢介（包括2层李氏叶肢介类Leaid化石）,经鉴定为单脊型与双脊型的新种类。在中国,二叠纪的李氏叶肢介类（Leaid）化石前人仅在甘肃肃南县上二叠统肃南组发现过,计2属3种[1],其后一直未见报道。这类化石在大兴安岭地区的发现,填补了该时期中国东部李氏叶肢介类（Leaid）分布的空白,为该时期地层的区域对比和时代确定提供了重要的化石证据,具有重要的地层意义。同时,为进一步探讨它们的分布、迁徙、古生态、生物地理区系等增加了实际材料,具有古地理和古构造学上的理论意义。     

灰色时变参数模型及其对气候预报的应用

本文提出关于灰色系统预报的一种新模型，并应用该模型对蒙自5月雨量进行了预报。结果表明:灰色时变参数模型的预报准确性与其他几类模型相比有显著提高。     

多元门限回归模型的一种建模方法

本文根据门限自回归模型的基本思想[1]，提出一种多元门限回归模型的建模方法。其特点是充分考虑了预报系统中某些特殊预报因子突变点对预报关系的改变作用。数值实例表明，该模型在模拟和预报精度上比一般线性逐步回归模型有一定程度的提高。     

煤田三维地震勘探技术在河流及河漫滩地区的应用

山西高河井田属海河水系长治盆地水文区,主要河流为纵贯全区的浊漳河,自西南流入区内。勘探区内地形地质条件复杂,河流及河漫滩面积大,为克服三维地震勘探存在的诸如检波线的铺设、检波器藕合、激发层位选择等难题,主要采取了陆上检波器挖坑埋置（黄土地段坑深20cm,沙滩地段坑深40cm）、水上检波器用木桩固定等措施,并采用陆上井中放炮、砾石层坑炮、河水中水下放炮相结合的激发方式。为防止井喷和声波产生的高频随机干扰,采取浅井井口压沙袋技术。通过处理解释,获得了较为精确的断层、陷落柱等地质信息,为矿方安全生产提供了可靠的地质保障。     

一种新的统计回归模型及其建模方案

根据经典门限自回归模型的基本思想,引入半截多项式变换,导出了一种新的统计回归模型,并提出了相应的一整套建模方案。这种模型和建模方案的特点是:（1）解决了统计回归分析中逐段线性化模型的检验问题;（2）在确定统计回归模型中各待估参数和变量——包括门限变量、门限值、阶数、时滞和回归系数时显得十分方便、快捷。试验结果表明,根据此方案建立的统计回归模型具有较高的拟合和预报精度,同时具有良好的稳定性。     

一非线性统计—动力气候模式及其降水预报试验

在带有线性反馈的统计－动力气候模式的基础，提出了一种非线性统计－动力气候模式，该模式的实质是用逐段线性化的统计－动力气候模式来描述气候系统的总体非线性特征。试验结果表明，该模式能更客观地预测气候变化。     

主成分分析与聚类分析在青岛夏季气温变化研究中的应用

选用青岛站1951-2010年每年6-8月各月平均气温资料,通过SAS软件进行了主成分分析和聚类分析,分析了近60 a夏季气温的年际气候变化.主成分分析的结果表明,第一主成分反映青岛夏季气温距平,其正（负）方向反映夏季气温的正（负）距平,其强度反映气温偏高（低）的程度;第二主成分则反映同一年内夏季各月间气温的差异,其绝对值越大,表示各月气温差异越大.聚类分析的结果表明,青岛站夏季月平均气温的变化可以分为3类：1）6月、7月气温较低,在8月升温;2）7月平均气温最高,6月、8月相对较低;3）6月气温低,7、8两月气温较高.其中1993、2003年为第一类,2005年为第二类,其余为第三类.