多媒体技术在英语教学中的作用

随着科技的进步和现代教育技术的发展，多媒体技术越来越多地运用到英语教学中，极大地提高了英语课堂的教学效果和教师的教学水平。该文从英语教学的教学实践出发，论述了如何把多媒体技术应用在英语教学活动中，将多种教学媒体集中于一体，由教师根据不同课程的要求，灵活运用相关的多媒体进行教学实践活动，使教学活动更有乐趣、生动，教学效果更显著。     

油气勘探数据仓库的建设及其相关技术

从油气勘探的角度阐述了数据仓库在该领域的应用 ,并从油气勘探数据仓库建设、数据仓库的结构体系、相关技术及其决策支持系统四个方面对油气勘探数据仓库系统开发进行了论述     

红外高光谱资料AIRS反演晴空条件下大气氧化亚氮廓线

N₂O是一种非常重要的温室气体和臭氧损耗物。由于观测资料有限,对于N₂O在这两方面所发挥的作用定量描述还存在很多的不确定性。利用热红外卫星数据AIRS可以反演监测甲烷和二氧化碳气体,但对氧化亚氮的反演还很少见到。因此该工作首次在国内针对高光谱红外卫星资料AIRS,开展利用最优估计法反演大气N₂O廓线的模拟研究。讨论了先验廓线的获取方法及反演通道的选取方法,并将反演结果和HIPPO飞机观测数据进行比较,发现AIRS观测数据可以很好的捕获N₂O的垂直分布,在300～900 hPa,与HIPPO数据趋势一致,且反演精度较高,相对误差仅为0.1%,与所选取反演通道的jacobian峰值区间一致。反演结果相比于特征向量统计法也有显著提高。     

中国地区氧化亚氮浓度时空变化特征分析

氧化亚氮是一种重要的温室气体和臭氧损耗物。利用热红外反演大气温湿廓线,由于大气氧化亚氮含量较少且变化幅度不大,一般都当作常量处理。但是在反演氧化亚氮时,由于大气温湿廓线和地表温度等参数相对氧化亚氮变化较大,可能很小的扰动就会覆盖掉氧化亚氮的吸收信号。因此有必要在上千个通道中,选取信噪比最高的通道,反演分析氧化亚氮浓度的时空变化特征,进而掌握我国氧化亚氮浓度的变化规律,为研究我国氧化亚氮排放对气候变化的贡献,制定合理的氧化亚氮减排政策等,提供可靠数据支撑。采取一种优化后的最优敏感廓线通道选取法,利用AIRS数据,基于最优估计法反演氧化亚氮浓度,与TCOON观测网中加拿大站点进行比对,结果显示卫星遥感与地面观测结果一致性较好,相关系数r为0.73,该算法可以推广到IASI和CrIS等热红外高光谱数据,使对氧化亚氮的观测数据增加到20多年,这种长时间序列的产品是对目前地面观测的有效补充。在氧化亚氮反演验证的基础上分析了我国氧化亚氮的年均值变化和月均值变化情况,以及它的空间分布特征。时空变化结果显示,我国氧化亚氮浓度在低纬度地区浓度相对较高,每年在华南地区的夏季达到峰值,月度间变化幅度较大,相比于月度变化,年度之间的变化幅度相对较小。监测结果同时显示,印度、巴基斯坦等国在紧邻我国地区,夏季氧化亚氮浓度较高,因此我国氧化亚氮浓度的时空变化特征除本地排放贡献外,也有一定的外部区域传输影响。     

百乐克工艺污水处理厂CO2排放特性

为了实现污水处理厂领域碳排放的精细化管控,以镇江市丹徒污水处理厂的CO_2体积分数监测数据为基础,以CO_2体积分数分布的时空特性分析为核心,绘制了研究区域的CO_2体积分数分布图.对污水厂的CO_2变化作了时间和空间上的纵向比较,并分析了气象因素、工艺条件、运行参数等对各研究区域内CO_2体积分数的影响.结果表明:在空间分布上,各研究区域总体呈现出工艺单元测量点CO_2体积分数高于厂内其他区域的趋势,且生化池的CO_2体积分数一般要高于其他构筑物;在时间分布上,研究区域均呈现出不同程度的季节性;而且污水处理厂内局部CO_2体积分数明显受到进水水质、气温、风速的影响.     

测井油气地质异常及其属性数据地质意义的数学地质研究

应用地质异常分析理论的复杂系数 (C值 )和组合熵 (H值 )数值计算方法 ,对实际探测的测井数据 (如自然电位、声波时差、自然伽马和视电阻率等数据 )进行新方法探索式计算 ,结果可以很好地区分油气层中的含油和含水的差异程度。用因子分析和聚类分析对测井地质异常参数地质意义进行研究 ,揭示了其实际地质意义     

基于深蓝算法的HJ-1CCD数据快速大气校正模型

大气校正是遥感数据定量化应用的关键步骤,国产环境与灾害监测预报小卫星星座(简称HJ-1)CCD相机数据在进行大气校正时,面对数据量大、观测角度变化大、气溶胶多变等各种问题。本文针对HJ-1CCD相机的波段特征,利用Hsu等提出的深蓝算法借助地表反射率库反演得到气溶胶光学厚度,结合辅助角度数据计算观测几何,利用核驱动模型完成了BRDF校正,提出了针对HJ-1CCD数据的在植被、裸土等地表类型通用的大气校正算法;在数据处理中,采用查找表和双线性插值的方法分块计算HJ-1CCD图像的大气参数,利用IDL语言的矩阵运算大大加快了大气校正速度,实现了快速大气校正。以2012年7月3日过境中国华北平原的1景CCD数据进行了算法实验,结果表明,该算法较好的校正了大气对地表反射率的影响,能够在8min内快速完成1景数据量约为1G的CCD数据的大气校正,校正后的土壤和植被等典型地物的反射率更接近其光谱特征;同时,将校正结果与同期过境的MODIS地表反射率产品进行了比对,由于分辨率的较高,HJ-1的结果细节表现要优于MODIS,而二者获得的典型地物反射率相关性较好(相关系数大于0.9)。误差分析表明,气溶胶类型的误判会对近红外波段地表反射率带来较大的误差,在0.05左右,而地表反射率库0.02的误差,会对红波段和绿波段的大气校正结果带来0.01左右的误差。