简介：为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型.将模糊神经网络（FNN）技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能.

简介：宁波＂争贡＂事件是明朝后期发生的一次重要事件,其后中日朝贡贸易近乎中断,走私贸易便乘势而起。而明朝商品经济的发展和对白银的巨大需求,日本银矿山的新发现,以及不满于＂海禁＂政策的中国商人的参与也在客观上推动了中日走私贸易的发展。但随着走私据点——双屿岛的摧毁,促使以浙东沿海为中心的走私贸易畸形发展,海商与倭寇合流,进一步加剧了倭寇的猖獗,最终促成＂嘉靖大倭寇＂的发生。宁波＂争贡＂事件无疑是其后猖獗的走私贸易和＂嘉靖大倭寇＂的发端。

简介：运用数字高程模型（DEM）数据格式中的三角网格模型,以OpenGL提供的光照、材质、纹理映射和反走样等技术实现河道地形的三维可视化;利用VC＋＋及OpenGL中的平移、旋转和缩放等功能,实现河道流场三维显示的效果.在读取相关洪水数据的情况下,实现了流场可视化及河道堤坝防洪预警等相关查询功能,为防洪决策提供了相关的参考.

简介：为了研究随机事件集实际应用于计算南通如东岸段风暴增水的合理性问题,基于ADCIRC模型模拟影响南通如东岸段基于随机事件集的风暴增水,然后利用P-Ⅲ型曲线对年增水极值进行拟合,得到各典型重现期下的增水值,并与由28年历史资料拟合得到的各重现期下增水值进行对比.结果表明,在历史资料长度所及的28年以及以下重现期,基于随机事件集模拟得到的重现期增水值与基于历史实测资料的比较符合,说明随机事件集的结果在低重现期情况下结果良好.对于高重现期增水值,基于随机事件集的拟合结果显著大于基于历史资料的拟合结果.由于历史资料时间太短,不足以发生非常极端的风暴潮事件,故对高重现期的拟合结果难以保证可信度,所以不能排除随机事件集拟合结果的合理性.随机事件集在南通如东岸段对低重现期增水估计准确,同时也能较充分地估计高重现期增水,在目前缺乏百年千年时间尺度的实测资料的情况下,不失为-种良好的风暴增水重现期计算工具.在全球变暖情况下,超强台风出现几率大大增加,典型重现期增水值也会相应提高,为了预防风暴灾害的侵袭,需要加深加固海堤、江堤等海岸工程.