黄土高原古植被与再造山川秀美

要想恢复秀美的山川,主要在于恢复被人类严重破坏的原始植被.黄土高原的原始植被到底是什么样子,学者们说法不一.孢粉分析是最重要的方法.目前,研究结果已揭示出黄土高原古植被在第四纪以来显示着时间上、空间上的变化.古土壤代表间冰期夏季风盛行的湿热气候,植被比较繁盛;黄土代表冰期冬季风盛行的干冷气候,植被凋凌.全新世中期5000～6000年前,现代间冰期气候最佳时期,半坡人生存之时,森林茂密并有亚热带植物入侵,但兰州一带1万年来一直保持着荒漠草原的面貌.因此,黄土高原植被的恢复应参照各地的原始植被并考虑现代气候条件,因地制宜地实施.在东南部可以恢复森林,中西部可以恢复森林草原,西北部只能种草恢复草原.     

MATLAB在运用系统建模处理南海气象数据过程中应用

介绍了MATLAB语言特点和系统建模方法的基本理论.根据南海气象数据的实际建模处理过程,给出了建模的详细步骤及其MATLAB实现过程以及MATLABTM的主要实现程序.试验讨论和结果表明利用MATLAB语言可以方便地对南海气象数据用系统建模方法进行建模和处理,MATLAB在运用系统建模法处理南海气象数据方面具有明显的优越性.     

SIMULATION AND PREDICTION OF DEBRIS FLOW USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Debris flow is one of the most destructive phenomena of natural hazards. Recently, major natural haz-ard, claiming human lives and assets, is due to debris flow in the world. Several practical methods for forecasting de-bris flow have been proposed, however, the accuracy of these methods is not high enough for practical use because of the stochastic and non-linear characteristics of debris flow. Artificial neural network has proven to be feasible and use-fill in developing models for nonlinear systems. On the other hand, predicting the future behavior based on a time se-ries of collected historical data is also an important tool in many scientific applications. In this study we present a three-layer feed-forward neural network model to forecast surge of debris flow according to the time series data collect-ed in the Jiangjia Ravine, situated in north part of Yunnan Province of China. The simulation and prediction of debris flow using the proposed approach shows this model is feasible, however, further studies are needed.     

分组密码的安全性与强化设计

分组密码是数据通讯中最常用的数据加密方式，以DES为例分析现有分组加密算法的安全隐患，并提出了可变密钥加密和变长密文输出两个新思路，可应用于所有现有分组加密算法以提高安全性，并就该方法的安全性、效率、具体应用做出了分析。     

2种亚洲龙鱼的D-Loop序列结构分析

采用PCR技术对2种亚洲龙鱼的mtDNAD_Loop全序列进行扩增和测序,序列结构分析和序列同源性比对结果表明,2种亚洲龙鱼的mtDNAD_Loop在靠近5’端有3个终止相关序列TAS(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ),靠近D_Loop的3’端有4个保守区域CSB1、CSB2、CSB3、CSB-D。在终止相关序列和保守区域之间是连续重复区域。经DNASP4.0软件分析,全序列中检测出多态位点数(S)为26,其中有17个转换,核苷酸多样性(Pi)为0.013,平均核苷酸差异数(K)为17.333。     

低频扩频中伪随机序列产生方法的研究

伪随机序列的产生是实现BPC低频时码发播台扩展频谱技术升级的一个重要环节。针对BPC低频时码发播台的现有系统，提出了伪随机序列的产生方案，并对其性能作了分析。     

伪随机码调制的CW半导体激光雷达试制报告

本文报告一种用半导体激光器作光源,用子脉冲宽度100ns,长度为511的周期伪随机码对半导体激光器的输出作幅度调制;APD作光电检测器,高速数字信号处理器TMS320C25作信号处理的激光雷达组成方案和试作样机的实验结果。     

树木年轮重建阿勒泰西部1481-2004年6-9月降水量序列

根据采自阿勒泰西部地区5个采点的树木年轮样本, 建立了该地区的树轮年表. 通过相关普查发现, 其差值年表序列与该地区当年6-9月的降水量存在明显的负相关关系, 且具有明确的树木生理学意义. 用沙勒哈(t, t 1)两个树轮差值年表序列可较好地重建该地区1481-2004年524 a来的当年6-9月的降水量, 且经过交叉检验表明重建方程稳定可靠. 分析发现, 阿勒泰西部地区524 a来的重建降水量序列具有9个偏干阶段和9个偏湿阶段, 并且具有34.8 a、 5.0～5.1 a、 4.3～4.4 a、 3.9～4.0 a、 3.7 a和3.4 a的显著干湿变化准周期. 重建降水量序列在1518年、 1548年、 1634年、 1765年、 1856年前后发生过突变.     

青藏高原中、东部局地因素对地温的双重影响(Ⅰ): 植被和雪盖

青藏高原冻土区地温既受海拔、纬度和经度(干燥度)区域地带性规律控制, 同时它又受植被、雪盖、砂层、 水被和地质构造等局地因素的显著影响. 局地因素对地温的影响具有双重性: 在不同域值条件下, 它可增高或降低地温. 地温随植被覆盖度减小而逐渐增高, 但覆盖度减到0～20%时, 地温反而降低. 在青藏高原东部、南部和腹部的高山区, 冷季降雪多, 很多地段为稳定积雪区, 雪盖厚, 持续时间长, 对浅层地温起保温作用;而高原腹部的高平原、河谷和盆地冷季降雪较少, 雪盖薄, 持续时间较短, 一般保温作用微弱. 当雪盖厚度超过20 cm以后, 保温作用即开始增强;在暖季因积雪存在时间短, 雪盖薄, 短期内对浅层地温起冷却作用. 总之, 每种局地因素迫使地温向相反方向转化阶段是一个区间值, 为渐变过程. 随时空尺度变化, 局地因素的影响变化很大. 有些地段, 几种局地因素共同作用, 加上活动构造和地形、地貌等的影响, 使地温的时空分布和局地因素对其影响或控制变得错综复杂. 因此, 研究和预测地温特征和变化趋势, 需要在监测植被和积雪作用的基础上进行参数选择、 验证和优化.     

寒区线性工程沿线冻土区的植被恢复

寒区油气管道、公路、铁路等线性工程占地、建设和开挖对沿线寒区生态环境是一个切割、破碎的过程, 对自然植被和下伏冻土造成了很大的扰动. 管道泄露引发的油污还可引起植被的退化和死亡. 植被覆盖层破坏后改变了原有的地气界面之间的水、热交换条件和力学性质, 反过来又可加速引发下伏冻土和线性工程地基的退化. 基于保护线性工程地基及下伏冻土的目的, 同时顺应环境保护的要求, 目前就寒区线性工程的植被恢复问题已经有许多探索和实践. 当前, 寒区植被恢复注重最低限度的人为介入干预下的自然恢复, 根据线性工程沿线土壤、湿度、营养条件、物种分布和丰度, 视具体情况选择物种, 确定建植方法. 阿拉斯加管道和青藏铁路植被恢复上的经验和方法, 可为拟建的冻土区中俄输油管道项目沿线的植被恢复问题提供科学的参考和借鉴.