基于噪声谱比法的内蒙古西部地区台站场地响应研究

利用内蒙古西部12个台站的地脉动噪声数据，采用噪声谱比法研究台站的场地响应情况。分析表明，台站场地响应按曲线形态可分为3类，且可能受地形地貌、局部构造和台基状况等条件影响。对比分析噪声谱比法与Moya方法的场地响应结果发现，场地响应曲线形态基本一致，只有极少数台站存在明显差异。结果表明，内蒙古西部区域大部分台站的台基状况总体较好，场地响应曲线较为平坦，无明显频率放大点。     

河外H2O超脉泽源及与其相关的分子谱线的观测和研究

自从在活动星系核NGC4945的视线方向上发现第一个河外H2O超脉泽源以来，迄今为止已发现了19个河外H2O超脉泽源，对与活动星系核成协和河外H2O超脉泽源及分子谱线的观测和研究是探测和研究活动星系核核区中央源，拱核气体和尘埃环性质的非常有效的工具，主要评述对河外H2O超脉泽源及与其相关分子谱线的搜索，观测和理论研究现状。     

用实测波浪数据确定JONSWAP谱参数

本文给出应用实测波浪数据确定JONSWAP谱参数的方法，若Hs,Tz,Tc分别为实的有效波高，平均上跨零线周期，平均峰－峰周期并令y=Tz/Tc，本文导出求解谱参数γ值的方程f（γ，y）＝0。根据这个方程的解并应用最小二乘法，γ作为y的函数的表达式可写为（对于2.54≤γ≤15.34及1.6≤y≤1.79）。     

利用自回归模型检测地球极移重力效应

同时采用4个台站的国际超导重力仪长期连续重力观测资料和国际地球自转服务中心提供的同步地球自转参数，研究了极移引起的地球重力场变化特征。利用自回归模型估计了各序列的功率谱密度和积谱密度，结果表明极移导致的重力效应的主要能量集中在Chandler摆动和周年项附近，叠积后实际重力观测与极移重力信号理论值之间的差异分别为0．4％和3．9％，说明超导重力仪可有效监测极移导致的重力变化。     

多条太阳光球FeI线在磁场中形成及形成深度的综合分析(Ⅰ)

针对多通道滤光器太阳磁场望远镜的磁场观测定标及掌握(所采用的)谱线特征之需要,取VAL宁静太阳大气模型计算了7条Fel光球线的Stokes轮廓、形成深度、贡献函数分布,从而较为系统地对多条反常及正常Zeeman线的特征及性质作出了分析与总结,解释了在磁光效应影响下Stokes Q,U参量的形成深度曲线在近线心区域处出现陡峭峰值的原因。     

分子云ORION—IL的CH3CN Jk=6k—5k谱线的观测

使用名古屋大学４米毫米波射电望远镜于１９９５年１月对对分子云ＯＲＩＯＮ－ＩＬ区域的ＣＨ３ＣＮＪｋ＝６ｋ－５ｋ谱线进行了观测，得到了该区域的５点的谱线。该谱线的观测为青海站１３．７米毫米波射电望远镜提供了又一条可供观测的分子谱线。     

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.