简介：介绍了国内各类矿业权价款评估方法，评述了各自的适用范围和优缺点，在此基础上分析了地勘基金项目评估存在的一些不足。本文针对地勘基金项目总体勘查程度较低的实际情况，开展地勘基金项目探矿权适用的评估方法研究，以期能促进地勘基金勘查成果实现合理分配。

简介：为了提高捷联惯导初始对准的收敛速度,在速度观测的基础上,引人角速度融余观测量,得到一种改进的双位置初始对准模型.推导并比较了在导航坐标系与载体坐标系内的角速度观测方程,尽管二者在理论上是等价的,但前者具有线性、计算量少等优点.根据改进的模型,设计了Kalman滤波算法.仿真验证表明,采用新方法后,系统状态,特别是航向角误差和垂向陀螺零偏的收敛速度得到了显著提高,航向角误差的估计精度在捷联惯导转向完成后,即第40S快速收敛到1′以内.

简介：地震数据中的面波是严重降低地震资料信噪比的干扰波,它的存在影响了后续地震资料的处理与解释。本文根据地震记录中面波与反射波信号形态结构的差异,采用基于二维字典形态成分分析方法对面波噪声与反射波进行分离。根据面波信号的低频、低视速度和频散的特性,选择二维非抽样离散小波变换作为面波的稀疏表示字典,根据反射波局部相关性较强的特点,选择二维局部离散余弦变换作为反射波的稀疏表示字典,构建地震记录在联合二维字典下的稀疏表示模型并采用块协调松弛算法进行求解,将地震记录分解为反射波部分和面波部分。对合成地震信号以及实际地震资料的处理结果表明本文方法不仅能有效压制强能量的面波干扰,而且还能很好保护反射波信号的波形。

简介：利用2008—2013年西北地区东部169个气象观测站的天气实况资料和NCEP/NCAR1°×1°再分析资料计算的对流参数对西北地区东部雷暴日进行了天气分型,并应用分型统计的参数阈值对2013年西北地区东部雷暴日进行了试预报。结果表明：2008—2013年西北地区东部雷暴日集中出现在5—9月,占雷暴总日数的85.9%;雷暴日发生的天气形势可分为低涡型、低槽型、西北气流型和西南气流型4种。引入天气型强度指数,研究4种雷暴天气型的自动识别方法,通过天气分型检验表明,天气型自动识别方法可准确的识别雷暴发生的天气形势,且漏报较少。在天气型识别的基础上,进一步进行雷暴物理量诊断表明,消空效果明显。2008—2012年西北地区东部雷暴日回代预报的TS评分为54.1%,漏报雷暴日为4d;2013年雷暴日试预报的TS评分为51.8%,漏报雷暴日为10d;雷暴日回代预报与试预报的TS评分均超过气候概率,预报效果较理想,可为西北地区东部雷暴天气预报研究提供参考。

简介：文章以内蒙古西部乌苏图勒河流域为范例,利用该流域2013—2014年逐小时降水和洪涝灾情资料,以及流域地形、土壤、土地利用等多源下垫面信息,构建了乌苏图勒河流域的径流—淹没模拟模型,并通过致灾过程的反演,建立了该流域不同气象风险预警等级（有一定风险、较高风险、高风险、很高风险）的动态临界面雨量方程。该方法的建立,对乌苏图勒河流域山洪灾害预警具有指导意义,也可为水文资料缺乏的流域确定致灾临界面雨量指标提供一种参考。

简介：文章基于HOBO水位计的监测数据和传统方法的水位观测数据,利用SPSS软件及相关分析的方法,对太仆寺旗和克什克腾旗地下水位的月动态和日内动态进行了分析。结果表明,HOBO水位计对地下水位的微动态监测具有敏感性、适用性、客观性,对传统观测方法具有很强的补充性。

简介：传统的f-x域经验模态分解法（Empiricalmodedecomposition,EMD）能够有效地对主要由水平同相轴构成的地震记录进行随机噪声衰减。然而,当同相轴倾斜时,f-x域经验模态分解法在衰减随机噪声的同时去除大部分有效信号。本文提出了一种基于f-x域经验模态分解法的改进算法。我们通过局部相似度对所去除的噪声信号中的有效信号进行提取。局部相似度可以用来检测噪声信号中的有效信号点并用来构造一权重算子进行信号提取。新方法与f-x域经验模态分解法、f-x域预测滤波法以及f-x域经验模态分解预测滤波法相比能够在衰减随机噪声的同时保留更多的有用信号。数值模拟实验以及实际地震资料处理结果均表明该方法能更为有效地去噪。

简介：利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-OrganizingMaps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分（BrierScore）均近似为0,显著性评分（SignificanceScore）全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1（m）模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1（m）模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。