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。     

青藏高原季节性冻土的时空分布特征

利用青藏高原72个气象台站的冬季逐日冻结深度资料, 采用动力学Q指数和小波分析方法, 研究了青藏高原季节性冻土的时空变化特征. 结果发现: 青藏高原季节性冻土各站点相互间的动力学Q指数在高原大部分地区都比较小, 仅在高原南部部分站点值较大, 表明在高原上总体来说季节性冻土的动力学结构是一致的. 各站季节性冻土1980年代前后的Q指数在高原主体也都比较小, 只是在高原东南部和柴达木盆地的部分地区Q指数较大, 表明在高原大部分地区季节性冻土变化的动力学结构特征没有发生突变. 青藏高原季节性冻土总体上呈现下降趋势, 在20世纪80年代中期有一次均值突变, 突变以前的冬季平均冻结深度在93 cm左右, 突变以后的冬季平均冻结深度下降了10 cm左右. 高原季节性冻土冬季平均深度有准4 a的周期变化.     

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.     

寒区冻土水文模拟模型研究若干进展

我国70％以上的地区都存在着季节性冻土,它对农业经济、生态环境等都有着巨大的影响。由于冻土的特殊性,目前并不能从本质上揭示冻土水文机理,冻土条件下的土壤水分运移规律是冻土水文模拟的重要环节。本文介绍了冻土地区水文过程的特殊性,以及目前国内外对冻土水文的研究进展,并在此基础上对冻土区水文模型的发展趋势进行了分析。     

南海季风型海-气耦合模态的时空特征及其与中国夏季降水的关系

使用NCEP/NCAR的海表温度(SST)、海面10 m风场的月平均再分析资料,用联合SVD(CSVD)的方法研究了不同季节南海的海气耦合模的时空分布特征及其与中国夏季降水的关系。通过对不同季节的海-气耦合模的年际变化特征的分析。结果发现:第一模态为最显著模态,模态协方差贡献比在四季均超过80%,空间上SST表现为与南海等深线相一致的海盆模态,风场上主要表现为弱的冬季风或弱的夏季风,各个季节的海-气耦合模态都主要反映了SST-蒸发-风反馈这样1种正反馈的海-气相互作用过程,而且冬季风期间这种相互作用要更强烈些。时间系数均主要表现为一致的上升趋势和1976年前后的年代际突变,以及与ENSO相关的年际变化特征。冬、夏季弱的季风对应暖SST的特征体现了这种耦合模态隔季相关的特征,都对应夏季华南旱(涝)、江南涝(旱),华北、山东半岛旱(涝),东北涝(旱)这样1种波列状的旱涝相间分布。     

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。     

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。