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。     

BLazar天体的光变及多波段能谱特性

本文综述了活动星系核 ,特别是blazar天体的研究现状 ,对blazar天体的多波段与多波段能谱特性研究进行了较为详细的评述。主要的研究工作包括以下内容 :(一 )γ噪blazar天体的短时标光变研究 ,通过对 1 6个γ噪blazar天体 (其中包括全部已证认和观测到VHEγ射线爆发的可能甚高能γ射线源 )自 1 998年的光学观测及光变分析研究表明 ,短时标光变 (小时量级 )是GeVγ噪blazar天体的普遍特性 ,光变幅度通常可达 0 .6mag/h ,对PKS 1 51 0 -0 89类星体的观测发现在一个小时内对象变暗 2个星等 ,对如此激烈的光变变暗目前的理论还不能很好的解释 ,但它同样反映了辐射区域的内部结构 ;而对TBLs的监测表明 ,其光学波段的短时标光变没有其他对象激烈 ,出现的频度和振幅变化都较小 ;(二 )在研究γ噪blazar天体光变时 ,研究了寄主星系对光变的影响 ,得到了 1ES 2 3 44 + 51 4的光变与PSF的FWHM的关联 ,表明随着大气视宁度的下降 (即FWHM变大 ) ,对象变暗 ,即由于寄主星系的影响从而导致假光变的产生 ;(三 )引进两个多波段复合谱指数 ,αxox=αox-αx 及αoro=αor-αo。对样本的统计研究表明 ,RBLs是能谱特性界于XBLs和OVVs之间的一类中间态 ,所得结果支持了Sambrunaetal.( 1 996)大样本多波段能谱分布特性的统计研     

大同—阳高Ms6.1地震前兆综合加权信息熵的变化

利用“地震预报计算机专家系统”的思想对大同 -阳高 Ms6 .1地震前每一前兆异常事件进行综合评估 ,以每一异常的最可能发震时间来计算发震概率 ,利用地震前兆综合加权信息熵研究了系统熵值与地震的关系。对华北地区的地震前兆综合加权信息熵研究表明 ,在大同 -阳高 Ms6 .1地震前 ,信息熵出现了明显的减熵有序变化     

红阳煤田石炭-二叠纪含煤地层的沉积特征

红阳煤田含煤地层太原组与山西组,是一套典型的“海陆交互相”沉积。依据剖面上沉积相序列变化特点,可划分为14个沉积旋回,每个沉积旋回均含有一层煤。有二种聚煤环境:一是海水退出潮坪后形成的泥炭沼泽聚积的煤层;二是扇三角洲平原形成的泥炭沼泽聚积的煤层。     

黑子磁流体静力学的一个模型

本文对Ｏｓｈｅｒｏｖｉｃｈ的黑子返回磁通量模型作了适当的修改，使用黑子中心作为边界条件，用五种观测结果，导出了理论模型所需的五个主要参量，用半经验方法求得了黑子静力学模型的磁场、压力和温度等物理量．将此模型应用于一个中等大小的圆形对称黑子，可得到一个特解，结果发现我们的模型既能满足黑子的磁性质，同时又能满足合理的热力学量分布．     

年轻星体的近红外观测与研究

本对３６颗不同质量、不同演化阶段的年轻星体进行了Ｊ，Ｈ，Ｋ波段测光，并结合其它光学、近红外、ＩＲＡＳ、亚毫米、毫米波段的观测结果，计算了它们的红外色指数、能谱分布指数、红外光度等参量，得到近红外和远红外双色图，比较了不同类别源的参量分布。最后，在前人工作的基础上，改进了低质量主序前星的辐射模型，对一些源进行了计算并分析其星周状况。     

观驾山—黑岛一带信息量法找金研究

本文以成矿地质模型为依据，对观驾山—黑山岛一带的化探、物探、遥感及地质等信息变量进行了详细的分析，选取了１０个信息变量２４个标志状态；在此基础上，运用信息量法对研究区内４５８个单元的信息量值进行计算，并由此确定了研究范围内的成矿远景区。事实表明，研究区信息量成矿预测是非常有效的     

Contrast between the Climatic States of the Warm Pool in the Indian Ocean and in the Pacific Ocean

Based on the analysis of Levitus data, the climatic states of the warm pool in the Indian Ocean (WPIO) and in the Pacific Ocean (WPPO) are studied. It is found that WPIO has a relatively smaller area, a shallower bottom and a slightly lower seawater temperature than those of WPPO. The horizontal area at different depths, volumes, central positions, and bottom depths of both WPIO and WPPO show quite apparent signals of seasonal variation. The maximum amplitude of WPIO surface area‘s seasonal variation is 58% larger over the annual mean value. WPIO‘s maximum volume variation amplitude is 66% larger over the annual mean value. The maximum variation amplitudes of the surface area and volume of WPPO are 20.9% and 20.6% larger over the annual mean value respectively. WPIO and WPPO show different temporal and spatial characteristics mainly due to the different wind fields and restriction of ocean basin geometry. For instance, seasonal northern displacement of WPIO is, to some extent, constrained by the basin of the Indian Ocean, while WPPO moves relatively freely in the longitudinal direction. The influence of WPIO and WPPO over the atmospheric motion must be quite different.