省级气象信息高速局域网设计

省级气象信息高速局域网设计 ,以气象卫星综合应用业务系统为依托 ,采用计算机网络新技术以及国际标准结构化综合布线设计 ,系统具备高可靠性 ,实现文字、数据、声音、图形、图象、视频等多媒体信息的综合传输应用 ,满足全省新一代多普勒天气雷达资料、自动气象站探测资料、电视会议及预报会商系统和气象业务拓展的信息传输需求。1　高速局域网设计需求分析省级气象信息高速局域网设计要求 :系统覆盖新建的气象大楼 ,共设有 8个水平配线间 ,每个配线间有大约 1 0 0个信息点 ,连接到楼层内的网络终端节点 ,为每个网络节点提供 1 0 MB/ 1 0 0…     

南极罗斯岛及泰勒谷地区火山岩的地球化学特征及成因讨论

利用微量元素和Ｓｒ，Ｎｄ，Ｐｂ同位素资料，得出了南极罗斯岛及泰勒谷地区火山岩来自于上地幔，五个地区火山岩具有相同的源区。岩石具有大洋岛屿玄武岩（ＯＩＢ）的特征。来自地幔的火山喷发的岩浆未遭受地壳物质的混染作用。地幔源区是具有高μ（＝２０６Ｐｂ／２０４Ｐｂ）比值的地幔组分ＨＩＭＵ与亏损地幔组分ＤＭＭ混合作用的结果，其中以ＨＩＭＵ组分为主，原生岩浆由具ＨＩＭＵ组分特征的深部地幔柱与浅部的ＤＭＭ混合而成。     

大庆地区大—暴雨数值预报模式

为开展地市级精细化天气预报 ,在引进和试验的基础上 ,设计研制出了大庆地区 24～120h区域暴雨数值模式滚动预报业务系统 ,并于2003年7～8月进行模式试验。结果表明 :模式对 12～24h区域暴雨具有预报识别能力 ,48～120h具有指示意义。     

泾渭鲜枣与泾渭大雪枣

我国枣树品种有700余个,枣果多在9月份成熟集中上市,上市鲜果竞相降价销售,影响枣农收益。目前,能提前一个月、延后一个月上市的大果形、鲜食型特色品种更是寥寥无几。 针对“物以稀为贵”的市场规律和“人人讲食疗,个个求保健”的需求,我所近年对全国各大枣区栽植的鲜枣进行了广泛的对比研究试验,开发培育出超前一月上市的极早熟、矮化型泾渭鲜枣和延后一月上市的极晚熟、极耐贮、矮化型泾渭大雪枣,均为大果形稀有特色品种。 一、泾渭鲜枣 1.性状稳定。成熟、果形、综合     

３Ｄ岩体结构面粗糙度表征方法

大量的工程实践表明，岩体往往是沿着软弱结构面发生破坏的，而岩体结构面粗糙度是决定岩体结构面力学性质的重要因素。目前岩体结构面粗糙度的研究多集中于２Ｄ角度，但仅由一条剖面轮廓线来表示结构面的结构特征显然是不全面的。因此岩体结构面粗糙度表征方法应拓展到３Ｄ角度，全面地从三维曲面特征来进行评价。在参考大量文献的基础上，将二维角 度 的几个几何参量延伸至三维角度，提出面积扩展率Ｓ、结构面起伏度Ｒｓ，并通过平均粗糙度系数ＪＲＣＳ 来表征三维角度的结构面粗糙度。以秭归马家沟滑坡为例，采集结构面并获取表面信息，通过统计分析和数值模拟 的 方 法，得出三者之间的回归方程。在 已 知面积扩展率Ｓ、结构面起伏度Ｒｓ的基础上，可计算出平均粗糙度系数ＪＲＣｓ，用以判断岩体结构面在３Ｄ角度下的粗糙度大小。      

天津滨海新区抽水引起地面沉降现场试验研究

在天津滨海新区中新生态城服务中心开展了承压含水层抽水引起地面沉降的现场试验,采用振弦式孔隙水压力传感器和一孔多标数据采集器实时监测孔隙水压力和分层标的变化,分析了土体的变形性质和分层沉降的规律。试验结果表明,黏土层变形明显滞后于承压含水层水位的变化,以塑性变形为主且存在蠕变现象,而砂层既存在弹性变形,也存在一定的塑性变形和蠕变性。短期抽取地下水会使抽水井附近承压含水层上覆土体出现上小下大的沉降规律,且最大沉降出现在有明显孔隙水压力变化的土层顶板位置。     

滇东南个旧白云山碱性岩年代学和地球化学及成因意义

报道了滇东南个旧超大型锡多金属矿区西区北部白云山碱性岩新的锆石U-Pb年龄、全岩地球化学和Sr-Nd同位素数据。LA-ICP-MS锆石U-Pb定年结果表明,白云山碱性正长岩形成于晚白垩世(80.0±0.6 Ma),与个旧地区的中基性岩及花岗岩均为同一次构造岩浆事件的产物;碱性正长岩与霞石正长岩具有相似的主微量元素地球化学特征及Sr-Nd同位素组成,暗示二者很可能是源于同一富集地幔源区并经历了不同程度演化的产物。结合已有的元素和同位素组成结果,认为碱性岩、中基性岩和成矿花岗岩很可能分别源自富集的岩石圈地幔、正常的岩石圈地幔和地壳源区。在晚白垩世伸展构造背景控制下,源于不均一岩石圈地幔的碱性和中基性的岩浆底侵,促使中下地壳岩石部分熔融形成花岗质熔体,在上升至近地表过程中引起构造活动带成矿物质的富集,从而形成个旧超大型锡多金属矿床的矿化格局。可以说,源于富集地幔的碱性岩浆在含矿花岗质岩浆的成岩成矿过程中,应不只是提供热量的贡献。     

基于数据密度确定分布区域的方法：以TAS图解分析为例

为了客观地确定数据点投图后分布的主要区域,本文提出了一种基于数据密度确定数据主要分布区域的方法。利用该方法可以更加直观地了解数据分布,并可以作为数据清洗的预处理手段。本文基于GEOROC大数据,以全碱对硅（TAS）图解为例,进行了分析和验证。通过提取GEOROC 数据库中与TAS 图解相关的岩石样本中SiO₂、Na₂O、K₂O 和烧失量含量数据,通过数据常规清洗和归算,最终获得24 个种类合计13.3 万条有效数据。通过数据投点、分区统计和提取80% 数据的分布区域,验证了24种岩石样品与TAS图解的吻合程度。通过综合研究分析发现,有6类岩石的数据分布与TAS图解定义区域基本一致,18类岩石的数据分布与TAS图解定义区域有系统性偏差。大数据研究证明了TAS图解的不足之处,利用全碱和SiO₂作为指标,难以实现提升总体分类的准确性。     

基于CART算法的三维成矿预测研究——以安徽白象山矿区为例

把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明：该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。