关于t-模的生成

讨论了概率度量空间中ｔ－模生成的概率意义。对构造ｔ－模提供了具体方法，并以实例介绍了这种构造方法。     

海洋水文要素垂直剖面自模性概述(Ⅰ)

海洋水文要素垂直剖面的计算与预报是海洋学家研究的重要方向，也是有关海洋部门关注的重点问题之一。这是因为它的时—空分布与变化不仅反映水团分布、流系消长，同时也决定营养盐类、浮游生物聚集和渔场分布，从而给海洋扑捞、近海养殖、海上平台、海底管线、沿岸工程等带来不可忽视的影响。因此，海洋水文要素垂直剖面模拟及预报方法的研究现已成为海洋工作者亟待解决的课题之一。然而，由于它的时—空变化十分复杂，且影响因子众多，垂直热传导机制及海洋中各种尺度的混合过程难以研究，故有成效的方法尚不多见。C.A.Kитайгородский和ю．э．Mирополъский等借助于无维变量，发现大洋水温垂直剖面存在着自模性特点，并提出了无维模式的拟会公式[1]及某些洋区的经验无维模式[2]，O．B．Pещетова[4]等又将这种模式及参量化方法十分满意地推广到了海水盐度和密度垂直剖面的模拟。本文旨在较全面地介绍前苏联学者在研究海洋水文要素垂直剖面自模性及无维模式方面的重要成果。主要内容有：①海洋活动层分析──θ（η）的发现；②海洋活动层温度创面参量化描述──θ（η）的经验模式；③温（盐、密）度垂直剖面自模函数存在的理论证明；④自模函数θ（η）的应用；⑤自     

黄骅电厂取水河段取水特性的数模与物模研究

本文采用数值模拟与物模试验相结合的研究方法，详细地研究了黄骅电厂一、二、三期工程的取水特性。结果表明，现有河道只能满足电厂一期工程的取水需求；若将现有河道进行适当开挖，可以满足电厂三期取水需要。     

波浪作用下海床的有效应力分析

波浪作用下海床的稳定性分析是海洋工程地质评价的重要内容。海床的稳定性可通过计算分析其随时间变化的有效应力场来评估。本文建议了一个周期荷载作用下土体的本构模型 ,并用于计算波浪作用下海床的应力与变形。采用Biot固结理论和有限单元法 ,分析了海床的动态应力场与孔隙水压力场。波浪作用下两种渗透系数时有效应力的动态变化过程结果对比 ,反映了渗透消散作用对海床有效应力变化的影响     

基于EMD与神经网络的机械故障诊断技术

经验模式分解 (EMD)是分析非线性、非平稳信号的有力工具 ,它将信号分解为突出了原信号的不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数 (IMF)分量。本文通过将各 IMF分量输入到 BP网络中进行训练学习和故障诊断 ,比直接输入原信号可以提高 BP网络对故障诊断的准确率 ,而且减少了训练时间。     

用Matlab中的Neural Network Toolbox仿真赤道东太平洋SST的预报模型

基于ＮＣＥＰ／ＮＣＡＲ再分析资料和ＣＯＡＤＳ海洋资料中的全球月平均海平面气压场、８５０hPa纬向风场及海洋温度场，利用Ｍatlab中的Ｎeural Network Toolbox仿真环境和ＢＰ模型改进算法比较准确地仿真和反演出了南方涛动指数、赤道纬向风指数和滞后的赤道东太平洋海温之间的动力结构和预报模型。该模型具有很好的拟合精度和可行的预报效果。可在一定时效内预测赤道东太平洋月平均海温的变化趋势。由于所建系统是具有直接因果关系的预报模型，因此不仅可直接用于预测，而且可有效避免类拟非线性微分方程组在积分过程中由于对初值敏感性而可能产生的对预报结果的不确定性。     

黄、渤海盐度准三维数值预报模式

黄、渤海盐度的垂直结构具有典型的自模性,而其水平分布又受平流、水平扩散效应及径流等因素的影响。本文根据黄、渤海实测资料拟合了盐度垂直剖面的自模函数,并结合描述表、底层盐度及上均匀层厚度这三个特征量水平分布的方程,形成给出盐度三维结构的准三维模式。在模式中,综合考虑了海面风和热输入的强迫作用以及流场的平流、侧向混和及底层混和影响因素,同时还考虑了径流、蒸发及降水的作用,较客观地反映了盐度的三维分布及其变化的物理过程。试报结果分析表明,模式的功能较好,结果令人满意。     

节水稻基农田作物轮作与灌溉模式需水规律研究

采取田间试验方法,研究了南方丘陵典型季节性干旱区节水稻基农田作物轮作与灌溉模式的需水规律和稻田水分利用率.结果表明,节水稻基农田作物轮茬与灌溉模式通过对水稻和油菜等作物产生的生长调控作用和补偿生效应,使植株蒸腾量、棵间蒸发量及稻田渗漏量大幅降低,各阶段的腾发量、需水强度和需水模系均发生显著变化,形成了稻基农田作物轮茬与灌溉模式新的需水规律.与常规双季模式相比,节水灌溉双季稻模式、水旱轮作双季稻模式、稻油轮作模式的需水强度分别减少了0.76、1.15、0.71 mm/d,渗漏强度分别减少了0.12、0.16、0.19mm/d,水分利用率提高了30.14%、47.95%、17.81%.     

基于NSWT模极大值的PSF估计

大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF（Point Spread Function）的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT（NonSubsampled Wavelet Transform）和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。