测绘技术开放实验室的建设与开放模式的研究

结合测绘技术开放实验室的实际情况,研究了开放实验室的建设管理、实施方法,以及如何正确处理好人员、仪器、时间、空间之间的矛盾,从而采用灵活多变、保障有力的形式确保实验操作与锻炼。     

双频GPS PPK技术在沿岸海道测量中的应用

通过介绍NovAtel OEM4高精度双频GPS和所采用的动态测量后处理(PPK)技术工作原理,论述了沿岸海道测量机动作业系统的设备组成、作业原理、测量实施、数据处理以及技术指标等,明确了PPK基准站的设立条件、方法和要求,并结合试验和外业工作实际进行讨论。     

基于神经网络的煤与瓦斯突出矿井等级划分方法

针对我国煤炭行业中对突出矿井同一定级, 实施同一安全管理的现象, 从分析工作系统的灾害模型出发, 给出了突出矿井等级划分的评价指标体系, 应用灰色系统和证据理论的方法给出了神经网络训练的样本。在此基础上, 提出了危险信度的概念, 用以衡量突出矿井危险程度, 编制了神经网络, 并对其进行训练。应用训练好的神经网络, 对淮南矿区的几个突出矿井进行了工程验证。该方法对建立健全我国突出矿井的划分方法及评价标准具有一定指导意义。      

桃园矿10煤底板钻孔注浆堵水半径探讨

桃园煤矿10煤底板裂隙发育不均匀,合理确定钻孔注浆堵水有效半径,是10煤安全开采的保障。经理论计算和实验研究,确定注浆有效半径为1015 m。      

海南岛热带天然林动态变化

通过实地调查和对遥感信息、林业二类调查资料的研究,简要分析了海南岛森林的历史变迁和驱动原因,详细探讨了不同时期海南岛森林覆被动态变化过程与驱动因子。主要结论:1)海南热带天然林面积变化明显,从1950年的1200000hm²下降至1979年的415200hm²,到1998年恢复到614700hm²;2)从历史时期至现在,森林覆被变化可分为森林递减(～1987年)和森林恢复(1987～)两个时期;3)空间变化主要表现在:砍伐森林由沿海平原台地逐渐向内陆丘陵盆地扩展,最后到达中部山区;4)不同时期影响热带天然林变化的主要因素不同     

湛江数字地震台DDN与卫星传输对比分析

为解决湛江数字地震台自2000年1月正式投入运行以来一直存在的丢数、断记、误码率和故障率较高的问题,2002年该台站架设了卫星小站,并于2003年6月15日开始进行DDN传输与卫星传输的对比,通过139天的对比表明,DDN信号仍然很差,运行率只有96．50％;而卫星信号则无误码,中断较少,运行率高达99．65％。完全可利用卫星传输方式来替代DDN传输方式。     

硅藻群落结构的差异:比较样本采集过程与空间梯度

硅藻种群的分布与其所处的生境条件密切相关,但在实际过程中的一些人为因素,例如取样方法、样本的制备以及藻种鉴定都可能会干扰到种群结构的分析结果.因此很有必要探究这些人为因素是否会对真实的硅藻群落生态学研究产生误导性的判断,以免干扰硅藻生物水质评价的客观性.选取采样方法及样本制备为代表的人为因素对硅藻群落生态分析结果引入的误差大小进行评估.结果显示,子样本之间(同一样品重复制作的玻片样本)和样品之间(同一样点重复取样)群落结构差异大小分别是1.26%和1.97%,同一条河流的样点之间则为3.38%,而所选定的跨河流研究区域的样点间群落结构差异最大(42.03%).生态学的排序结果和数理统计分析表明,在硅藻群落结构分析中,现场取样方法和样本制备过程相对于不同生境条件所引起的变化,并不会带来较大的差异.因此在河流附生硅藻的群落生态学研究中,可基本不考虑取样方法等因子的干扰,而是侧重于环境因子对硅藻生态分布的影响.     

一座热带高产渔业水库枯水期轮虫的群落组成与动态分析

2003—2004年对天鹅洲和老江河两个长江故道的调查表明,该类水体的底栖动物在类群组成上与阻隔湖泊类似,以螺类和水生昆虫为主,但是有较多的流水性和冷水性种类．纵向比较表明两个故道底栖动物生物量比20世纪90年代下降了48.3％-78．6％,软体动物尤为突出．底栖动物资源衰退的原因主要有两个,一是过度渔业,二是江湖阻隔．与长江流域其他类型水体的比较表明在中等程度水文连通的水体中底栖动物种类最多,软体动物尤其是双壳类的现存量明显较高．为发挥长江故道群对泛滥平原生物多样性维持的重要作用,文末提出了关于合理放养和季节性通江的管理建议．     

太湖典型植物氨基酸组成特征及其对水环境的影响

在太湖两个不同湖区(东太湖和贡湖)各选择了8种不同类型的典型水生植物和1种陆生植物全株作为研究对象,采用邻苯二甲醛柱前衍生-反相高效液相色谱法对其中15种氨基酸的组成特征进行了分析,并探讨了植物来源氨基酸对湖泊水环境的影响.结果表明东太湖区域植物体中总可水解氨基酸(THAAs)的平均含量为861.6±182.96μmol/g,贡湖区域植物体中THAAs平均含量为700.0±232.3μmol/g;不同类型植物体中THAAs的含量大小依次为:沉水植物、浮叶植物挺水植物陆生植物;其中天冬氨酸、谷氨酸、精氨酸、丙氨酸和赖氨酸是THAAs的主要组成部分,这5种氨基酸的摩尔浓度占氨基酸总量的50%以上;太湖植物中THAAs所含的氮元素对植物总氮的贡献在30.7%~94.7%之间,是植物体氮元素的主要组分,也是内源氮输入的主要来源.东太湖区域采集的植物样品中各氨基酸的浓度比例与东太湖水体氨基酸组成差异较大,但与沉积物氨基酸组成较吻合,表明东太湖植物来源的有机质和氨基酸是沉积物中有机质和氨基酸的重要来源.     

地震油气储层的小样本卷积神经网络学习与预测

地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径.