Review of studies on the validation of surface currents measured by high-frequency radar

本文对高频地波雷达发展与应用过程中海流的对比验证研究进行了回顾与总结。不同的验证研究采用的对比设备与验证方法有所不同,但都通过海上同步观测对雷达反演的海流进行对比,经统计分析评估二者之间海流观测的差异。这些研究表明,地波雷达反演的海流流速和对比观测的均方差水平在10—20CM·S-1之间,主要来源是对比所用仪器与雷达观测目标之间的差异,仪器和雷达海流的测量误差。In this paper,we reviewed the studies on the validation of surface currents measured by high-frequency(HF) radar in terms of instrument development and application.We compared the HF radar current measurement with the conventional in-situ observations,and made statistic analysis to assess the difference between them.The validation errors of HF radar current data are about 10-20 cm·s-1.The sources of these errors are the inherent differences between the physical character of the measuring target and the observation errors of the conventional instrument and the HF radar.国家海洋局第三海洋研究所基本科研业务费专项资金资助项目(2009009、2009066); 国家自然科学基金项目(40906052

基于定性和定量辅助变量的土壤有机质空间分布预测——以四川三台县为例

准确获取土壤性质的空间分布信息,是区域土壤资源优化利用和土壤环境保护的需要。以川中丘陵区三台县为案例区,运用人工神经网络模型,构建融合区域定性及定量辅助变量的空间预测方法,模拟三台县土壤有机质的空间分布格局。结果表明,研究区土壤有机质在4.20~47.60 g kg-1之间,平均为17.97 g kg-1;变异系数为36.89%,属中等程度变异。土壤有机质的块金值与基台值之比为0.742,变程为7.0 km,即空间自相关性较弱。不同土壤类型间有机质含量差异显著;土属的空间分布较土类能更好地揭示研究区土壤有机质含量空间分布格局的差异。除土壤类型因素的影响外,坡度、地形湿度及植被盖度是研究区土壤有机质空间变异的主要因子。融合土壤类型因素和地形植被因子的神经网络模型预测结果,比普通克里格法、回归克里格法以及神经网络结合普通克里格的方法,更符合研究区地学规律和实际情况;其预测结果的平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差较其他3种方法均降低幅度显著。同时,该方法对极值有较好的预测能力。研究为复杂环境条件下准确获取区域土壤性质的空间分布信息提供了较可行的方法

高速CCTS光双稳激光器的研究

从速率方程出发对双区共腔(common-cavity two section简称CCTS)光双稳激光器进行了精确的理论分析与计算,并对其稳态特性进行了实验研究和测试,得出了定量和定性的分析结果,同时还首次发现当激光输出高态时又出现了一次光双稳和开关效应.经研究确认是量子阱探测器的自电光效应.并提出一种可集成双逻辑功能显示的新型网络模型器件

我国地球化学块体内矿产资源潜力预测

中国地质调查局发展研究中心 ； 中国地质大学(北京) ； 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所 ； 新疆维吾尔自治区地质调查院 ； 贵州省地质调查院 ； 青海省地质调查院 ； 西藏自治区地质调查院 ； 甘肃省地质调查院 ； 四川省地质调查院 ； 云南省地质调查院 ； 宁夏回族自治区地质调查院 ； 内蒙古自治区地质调查

干旱区生态环境敏感参量遥感反演与评价系统研究/Eco-environmental Variables Estimation from Remotely Sensed Data and Eco-environmental Assessment： Models and System[J]

针对传统观测手段难以满足大范围快速生态环境变化监测需要的问题，在分析干旱区地表覆盖类型与气候特点，以及干旱区生态环境监测与评价的具体需求基础上，运用遥感技术反演生态环境敏感参量并根据相应的需求建立了基于这些参量的评价模型。在Microsoft．NET平台上，利用ArcEngine组件实现了遥感影像数据的可视化与空间分析功能；利用IDL（interactive data language）开发的遥感反演算法，实现了生态环境敏感参量的遥感提取，最终开发集成了干旱区生态环境敏感参量遥感反演与评价模型系统。通过将该系统在新疆石河子地区进行应用，对系统功能进行了测试。结果表明，本系统能够比较稳定地运行，比较方便和准确地通过遥感手段获取关键生态环境参量，为干旱区生态环境保护和监测提供了技术支持，也将促进空间信息技术在干旱区生态环境监测中的综合应用

Down water recovery system for self-control diving device

本装置属于水下机器人控制系统，本系统由支持母船、打捞救生船、中继器、水下回收系统及水下机器人（自治式水下潜水器）组成，支持母船通过钢丝绳与中继顺联接，同时支持母船上设有电缆绞车通过电缆与中继器联接，中继器通过中性系缆与收放器联接，工作时通过声纳系统和收放器对无缆水下机器人进行控制回收，优点：整体设计方案合理，结构紧凑、运行可靠、该系统能够在４级海况下，水深３０—５０米回收水下无绳水下机器人

两种典型荒漠植被区土壤微生物量碳的季节变化及影响因素分析/Seasonal patterns of soil microbial biomass C and impacting factors in two typical arid desert vegetation regions[J]

选取干旱区准噶尔盆地南缘梭梭和柽柳两类典型荒漠植被区的4种不同地表类型(冠层下、枯枝落叶层、地衣结皮覆盖区、裸地),对其从6～l0月份的土壤微生物量碳季节变化进行动态监测,并在此基础上进行了土壤微生物量碳与各影响因子之间关系的分析,旨在揭示干旱区土壤微生物量碳季节动态变化特征及其主要影响因子.结果表明:两类典型荒漠植被区的土壤微生物量碳均呈现明显的季节变化,但变化趋势并不一致.其中梭梭植被区4种地表类型下的土壤微生物量碳均在8月达到峰值;柽柳植被区冠层下土壤微生物量碳也在8月份达到最大值,但其他3种地表类型下的土壤微生物量碳却在8月降到最低值.通过土壤微生物量碳的影响因子分析表明两类不同植被区土壤微生物量碳与有机碳、全氮均为(P＜0.05)正相关,此外,梭梭植被区与土壤湿度存在正相关,而柽柳植被区则与土壤总含盐量呈显著负相关,表明两类荒漠植被区土壤微生物对影响因子的响应并不完全相同