由地面重力数据确定扰动位径向二阶梯度

提出利用地面重力异常数据计算地面扰动位径向二阶梯度，将该梯度的积分表达式转换为卷形式的谱表达式，便于应用ＦＦＴ／ＦＨＴ技术进行快速计算。     

人造导引星自适应光学的倾斜决定问题

本文从Zernike多项式出发 ,推导了激光导引星自适应光学倾斜校正的非等晕性方差 ,以其方差 1rad2 为判据 ,导出了倾斜等晕角的表达式 ,得出了与Parenti和Sasiela推导的相同的结果     

台湾海峡西岸重力场变化梯度场图像分析

讨论了应用曲面拟合技术和利用离散的重力观测点的重力变化对特定研究区的重力场变化进行数值模拟以获取该区重力变化空间梯度场图像的具体方法;并应用该方法获得了2004年3月福建安溪3.6级地震前的重力变化空间梯度场图像,发现空间梯度场图像能清晰地反映出地震前重力场群体性变化的差异性;利用此方法对2005年6月~2006年3月间台湾海峡西岸重力场变化进行数值模拟,获得其空间梯度场图像。     

大气参数变化对VLBI对流层时延计算值的影响

本采用我国上海、昆明和乌鲁木齐三个VLBI站的对流层大气高度参数ht和对流层内温度垂直梯度βt参数月均值资料，估计了对干大气时延的影响，结果表明在地平高度ε＝10°－20°时两参数的变化可引起干大气时延周年变化的幅值分别为1-5mm和2-15mm；ht的周日变化也可引起大气时延周日变化约1mm，因此，对于1ps级精度的VLBI物理模型，ht和βt不应当采用测站的固定常数值。     

区域经济发展新思路多中心发展战略

区域经济发展形成了各种不同的发展理论，如罗森斯坦一罗丹(Rosenstein．Rodan)的平均增长理论：赫尔希曼(A．Hirschman）的不平衡增长理论；佩鲁(F.Perroux）的增长极理论等以及中国区域经济的梯度理论，反梯度理论．战略西移理论等，他们都为经济发展做出了重要贡献。尽管区域经济发展理论林林总总，归根结底分为两种：平衡增长与不     

东南沿海地区地温场的形成及其分布规律

本文从四个方面讨论了东南沿海地区地温场的形成及其分布规律:1.区域地质构造条件,其中着重讨论了岩浆岩的分布及其与地质构造的关系;2.测温资料的分析和处理;3.地温分布的主要特征;4.控制地温场的主要因素。本文除对深部地壳结构及区域地质构造等主要控制因素进行了讨论外,还就岩浆岩中特别是燕山期花岗岩中放射性元素的含量及其蜕变产生热对地温场可能产生的影响进行了探讨。 从而认为东南沿海地区的地温场形成模式主要有传导型的地温场和传导附加以对流型的地温场两种类型     

高效液相色谱-等离子体质谱技术在溴元素形态分析中的应用

溴是一种在自然水体中都含有的元素,通常以B r-的形式存在。目前最常用的水净化方式就是向水中通入臭氧以杀灭细菌;而臭氧分解的副产物即为B r-转换成的B rO3-,这是一种公认的致癌物质。本实验室曾使用阴离子交换高效液相色谱(HPLC)与等离子体质谱(ICP-MS)联用分析B rO3-和B r-,方法虽能有效地将这两种溴形态分离,但分析每个样品需8 m in。本文试图建立新的方法缩短分析时间,并验证该方法应用于实际水样分析时测定其他含溴化合物的能力。1实验部分1.1高效液相色谱分析条件表1列出了等度淋洗和梯度淋洗两种模式下HPLC的分析条件,完成形态的分离。等度淋洗和梯度淋洗在分析中显示出不同     

渤海湾盆地新生界生油岩系底界面温度分布

依据渤海湾盆地2000余口测温井的地温梯度数据、地层岩性描述、分层数据以及钻井资料,计算了该盆地各生油岩系底界面的温度。统计结果表明:渤海湾盆地沙河街组大部分凹陷区地层底界面温度介于90℃至150℃,目前仍具有大量生油的温度条件,而在隆起或一些凸起地区,该地层组段温度普遍小于90℃,未能达到生油的温度指标。东营组和孔店组地层也仍具有一定的生油温度条件。研究还表明:地层温度与地层界面埋深密切相关,温度随界面埋深的增大而升高,沉积厚度大的凹陷区地层界面温度大于沉积厚度小的凸起区或斜坡地带,说明地层界面埋深是决定地温高低的主要控制因素,而地温梯度对地层界面温度的影响相对较小。     

车载伽玛能谱测量数据处理方法探讨

放射性测量过程中,受仪器本身和外界环境的影响,需要对仪器性能进行检查.介绍了GR-660车载伽玛能谱测量系统,对仪器的稳定性和重复性进行了实验分析.介绍了噪声调整后奇异值分解方法和自适应神经网络模糊系统分析方法,通过处理航空标准模型实测数据来对两种方法进行了比较分析,应用变异系数方法对区域铀含量进行了分析.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.