柴达木盆地东部36～18kaB.P.期间的孢粉记录及其气候环境

对柴达木盆地察尔汗古贝壳堤剖面的沉积物进行孢粉分析,结果显示这个地区植被与气候在晚更新世中晚期经历以下几个阶段的变化:36.2～31.2kaB.P.(未校正14C年代,下同)期间,以禾本科、藜科、蒿属、莎草科为主,发育草原-草甸植被,气候温和湿润,盘星藻出现较多,反映淡水湖泊,水深在10m左右;31.2～27.6kaB.P.期间,松属、云杉属、桦属等为主的木本植物的含量增加,周围山地森林发育,表明气候温暖,降水量增多。但由于蒸发量大,有效湿度下降,荒漠成分柽柳属等增加,盘星藻在30kaB.P.以后消失,反映湖泊盐度增大;27.6～23.3kaB.P.期间,植被中荒漠成分显著增加,周围山地森林萎缩,气候趋向相对寒冷干旱,湖面积缩小;23.3～18.0kaB.P.,孢粉浓度很低,蒺藜科、藜科等荒漠成分明显增加,植被稀疏,已趋向荒漠化草原,反映气候寒冷干旱。从整个剖面来看,主要的陆生植物孢粉类型为禾本科、柽柳属、蒺藜科、麻黄属、松属、云杉属、柏科、胡桃属和桦属等,藜科和蒿属含量很少,这与柴达木盆地东部地区的表土分析结果完全不同,也与其他草原以及荒漠草原的表土花粉结果相异。这说明晚更新世中晚期柴达木盆地东部地区的植被和现在无法进行比较,气候环境与现在显著不同。     

青藏高原甜水海盆地MIS 3阶段湖泊沉积与环境变化

青藏高原西北部甜水海盆地地处内陆干旱区和喀喇昆仑山的东侧雨影区,气候环境极端干旱。但多次考察结果揭示晚更新世时期存在着大湖和高湖面的地质证据。为了探讨该地区过去气候与环境的演变历史,在甜水海盆地(海拔4840m)进行钻探采得沉积岩芯56.32m(TS95),通过对沉积岩芯其中一段的粒度、生物、同位素及地球化学多指标综合分析,探讨了MIS3时期甜水海地区气候环境演化过程。沉积岩芯显示沉积物岩性变化频繁,记录着湖面多次波动、沉积环境多变的演化过程,分别在59～56kaB.P.,49～47kaB.P.,45～41kaB.P.,35.5～34.0kaB.P.和28～25kaB.P.期间存在高湖面和湖水稀释。在其多环境指标的记录中,Heinrich事件和D-O旋回均有反映,揭示了全球变化信号在研究区的响应。同时,不同高湖面阶段内部环境波动也较明显,差别较大,其产生原因也各有不同,归结为3种情况:1)由于气候变暖导致冰雪融水补给增加而产生的高湖面;2)由于冷湿气候导致的高湖面;和3)由于暖湿气候导致的高湖面。本研究揭示出了MIS3时期气候频繁波动的特征和气候的不稳定性。     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.     

周口店东洞洞穴沉积物的地球化学特征及其环境指示意义

周口店地区的古环境变化研究多数研究集中在中更新世时期,而缺乏对早更新世时期环境变化的研究。这主要是由于缺少保存完好的早更新世沉积记录造成的。随着对20世纪80年代在周口地区发现的东洞剖面,发现这是一个保存完好的早更新世剖面,为研究早更新世时期的古环境变化特征提供了良好的研究材料。为了重建早更新世时期的古环境变化特征,利用XRF对东洞洞穴沉积物的主要元素（SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O3和CaO）的化学组成进行了高分辨率分析,同时对沉积物中的FeO含量进行了测试。结果显示东洞剖面沉积物的主要化学组成为SiO₂,占41.6%～58.9%,其次是Al₂O₃和Fe₂O3,其含量的变化范围分别为13.69%～29.63%和5.00%～9.81%。Al₂O₃和Fe₂O3在剖面上与SiO₂含量成明显的镜像变化关系,显示出Al₂O₃和Fe₂O3对沉积物中SiO₂含量的稀释作用。另外,Fe₂O3与Al₂O₃在剖面上具有很好的相关性,表明Fe₂O3主要富集在富铝的矿物中。从元素含量在剖面的上分布看,东洞剖面的化学组成发生3次大的波动,主要表现为SiO₂和FeO含量增高,而Fe₂O3与Al₂O₃含量的减少。这3次波动分别出现在剖面的15.3～14.6m,11.0～9.9m和8.40～7.84m深度处。在3次化学组成的波动出现的同时,指示沉积物风化程度和温度变化的Si/Al（SiO₂/Al₂O₃）和FeO/Fe₂O3比值也发生了明显变化,比值增高,指示了3次大的干冷事件。另外,在剖面上部（10.00～7.84m,即第2次事件以后）SiO₂/Al₂O₃和FeO/Fe₂O3比值变高且波动频繁,表明自第2次干冷事件后沉积区的环境变得不稳定,逐渐向冷干气候转变。东洞剖面的地球化学记录（SiO₂/Al₂O₃和FeO/Fe₂O3）与泾川黄土剖面的粒度曲线具有较好的对比性,支持了东洞剖面记录的环境信息与黄土沉积记录的环境变化具有一致性。通过与泾川粒度曲线的对比发现,东洞剖面记录的3次干冷事件在时段上分别对应于黄土-古土壤序列中的L26,L15和L13。     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

MODIS数据自适应火点检测的改进算法

在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想.     

变形分析的神经网络技术应用实例

大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。     

基于退火BP神经网络的GPS高程转换

阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。     

模拟退火算法在控制网平差中的应用

线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。