试论香泉水氡的映震能力

对香泉水氡1976年以来资料的处理分析,发现在华东地区发生Ms≥5.0地震前该水氡有较清晰的前兆异常显示。本文通过震例剖析,对该测点水氡的映震能力进行初步探讨。     

乌鲁木齐9、10号泉F~-映震特征的研究

从监测泉点的水文地质概况入手，结合近18年来的观测资料，分析并总结了9、 10号泉水中F-的映震特征： F-的地震前兆异常基本上都是正异常，且具有较好的重复性，即基本上遵循： 背景值-脉冲式突升-最高值-突降-恢复至背景值的规律。 而地震常常发生在F-含量恢复背景值后数天或数十天，仅有个别地震发生在F-含量达最高值时。 最后，初步认定了泉点较好的地震构造环境是造成该9、 10号泉F-具有映震灵敏性的原因。     

洪水前兆的初步探讨

根据历史洪水和现有研究 ,比较系统地分析了各种洪水前兆 ,可以为洪水预报提供一定的理论依据 ,同时指出 ,为了提高预报精度 ,必须对洪水前兆进行综合分析 ,去伪存真 ,最终达到防洪减灾的目的     

浅谈监测数据审核及异常数据的分析与判断

１异常数据的判断与分析发现和判别异常数据,首先要用污染时空分布及其变化来进行判断,如排污口污染物浓度低于远离污染源地区的浓度,污染物浓度明显超越常年水平,浓度时空分布出现反常现象等。因此,采样时要对采样点周围环境状况、气象条件、样品感观及样品采集等情...     

广西夏季异常降雨量的前馈网络预报模型

以1957～2001年广西37个基准站的夏季(6～8月)平均降水量为基础,将夏季降水量距平百分率大于等于20%、小于等于-23%作为异常多雨和少雨年,建立广西夏季降水量"0、1"化的异常序列,利用前馈网络的非线性映射技术,构造广西夏季降水异常预报模型.通过对该模型的预报检验分析发现,该预报模型不仅能准确地报出历史样本的异常多雨和异常少雨年,并且对2002～2004年的独立样本预报也全部正确.这为异常降水的短期气候预测业务工作提供了新的思路和方法.     

关于异常降水预报的思考

洪水灾害是我国的一种主要自然灾害,其产生的原因是异常降水。因此,研究并准确确定异常降水无疑具有重要的意义。基于对洪水发生原因以及太阳黑子变化率与降水量关系的分析结果,初步提出了从某一地区能量以及能量连续变化的观点,来分析与降水有关的能量过程。从宏观一能量的角度,来考虑与降水有关的主要过程以及这些过程之间的定量关系,是一种值得探讨的方法。     

环境监测数据异常值的判定及处置

准确、可靠的环境监测数据是环境管理的重要现实依据，因此正确鉴别和处理异常数据是环境监测工作中的关键环节。简述了环境监测异常数据的类型和产生的原因，对异常监测数据的处理措施进行了分析。提出，应建立健全环境监测质量管理体系、重视现场采样的信息化管理、正确填写监测原始记录和加强监测数据的审核。     

广西春旱的时空分布特征及成因分析

利用广西具有气候代表性的32个站点1961-2007年逐日降水量资料,引入季节无雨日作为划分干旱的标准,采用EOF分析等方法,分析了广西春旱的时空分布特征;并用NCEP再分析资料、NOAA海温资料、国家气候中心的74项环流特征量资料等,对广西春旱的成因进行了分析。结果表明:从时间变化看,广西春旱的趋势变化不明显,主要以年际、年代际变化为主,从空间分布看,广西春旱以全区一致性型为主要空间分布型;在春旱年,广西上空对流层低层出现偏南-西南气流距平强辐散异常,伴随有明显的水汽通量辐散异常,同时东亚大槽偏弱,阿留申低压明显减弱,中纬度大陆高压减弱,中高纬环流平直,不利于冷空气南下华南;广西春旱年前冬阿留申低压明显增强,大陆高压也增强,冷空气活动频繁,当前冬印缅槽偏弱时,广西春季发生干旱的可能性较大。     

论建筑电气火灾的预防和工程检测技术的运用

随着我国改革开放的不断深入和经济建设的飞速发展,电力工业也得到了空前的发展,电气化、自动化水平不断提高,城乡用电量日益增多,人们的生产、生活越来越离不开电,电已成为人类文明和现代化建设的重要标志,一条小小的电气线路已成为连接千家万户的重要纽带。但人类在成功利用文明成果的同时,它的危害性也随之产生。在电网的改造、电气产品的使用等方面,如果对供、用电管理不善或使用不当,就会造成设备损坏,甚至会引发火灾,这已成为我们生产、生活中的一大隐形杀手。本文对建筑电气火灾事故的预防和工程检测技术的运用作初步阐述,供参考。     

基于视频分析的空管员违规行为识别方法*

为利用视频数据对空管员违规行为进行智能化分析,降低不安全事件发生率,提出2阶段的违规行为识别模型（AR-ResNeXt）,基于实地调研构建空管员视频数据集,利用最小化动态多实例学习损失函数和中心损失函数,获得违规行为检测的判别特征表示,结合异常回归网络和ResNeXt网络,完成对空管员违规行为的时序区间检测与动作分类。研究结果表明:AR-ResNeXt模型在自制数据集中,其帧级AUC达到82.9%,分类准确率达到87.8%,可准确识别空管员发生违规行为的时序区间并进行分类,研究结果可为保障空中交通安全奠定基础。