城市框架数据的更新模式及应用研究

分析了利用竣工测量数据、VRS技术及高分辨率影像更新城市框架数据三种模式的可行性,给出了适合青岛地区框架数据的更新方案.     

变形监测信息管理系统的设计与实现

介绍了GIS数据管理与图形显示的优势、组件技术,设计了变形监测数据管理系统平台,实现了变形监测数据的智能化管理、分析与预测.     

末次盛冰期东亚气候的成因检测

在国际古气候模拟比较计划设置的标准试验方案下,首先利用中国科学院大气物理研究所的全球大气环流模式（IAP-AGCM）模拟了末次盛冰期东亚气候状况,然后通过4组数值敏感性试验逐一模拟了大气CO₂浓度、海洋表面温度（SST）和海冰、陆地冰盖和地形、东亚植被变化4项强迫因子的单独气候效应,进而对末次盛冰期东亚气候的成因进行了检测。结果表明,末次盛冰期除华南局部略有升温外,中国年均地表气温显著降低,降温幅度总体上向北增大,青藏高原处存在一个降温中心。其中,SST和海冰变化是华南局部略偏暖的主因,它同时导致了东亚其他区域地表气温的显著降低,特别是在东北亚地区;陆地冰盖和地形变化对于东亚地表气温的显著冷却作用主要体现在东亚的西北部;大气CO₂浓度降低会引起东亚地区0.2～0.9℃的普遍降温;相对而言,东亚植被的降温作用（0.5～1.0℃）主要显现在中国40°N以南的区域。与此同时,SST和海冰变化能引起中国东部年均降水一定程度的减少,而大气CO₂浓度、陆地冰盖和地形、东亚植被单独变化均不会显著影响东亚年均降水的分布状况,然而,上述四项因子的共同变化会通过协同作用引起中国东部年均降水的显著减少,西部地区降水则与现在差别不大。此外,末次盛冰期东亚夏季风的显著减弱源于SST和海冰变化,冬季风变化则可归因于SST和海冰、陆地冰盖和地形的变化。     

基于钻孔数据的三维地质建模与可视化研究

三维地质模型能够完整准确地表达复杂地质现象的边界条件及地质体内含的各种地质构造,直观地再现地质单元的空间展布及其相互关系,最大限度地提高地质分析的直观性和准确性,因此三维地质建模已引起地质、采矿、岩土工程等诸多领域的日益重视。笔者在综合考察多种建模方法的基础上,结合工程实践,提出了一种实用的工程地质三维建模实施方法。该方法以钻孔资料和地质剖面数据为三维地质建模的源数据,允许用户手工修正模型剖面地层分界线,从而实现对建模过程的干预和控制,克服了单纯依靠钻孔数据建模结果不精确且难以修正的问题。最后,通过一个研究实例展示了该方法的实际建模效果。     

天然气水合物成矿带的识别技术研究

在天然气水合物的地震资料解释过程中,常规地震剖面上难以识别水合物成矿带的准确位置。通过多年的实践对比研究,认为波形、速度反演、速度模型、流体因子、瞬时振幅、相对极性和能量半衰时等各种地震剖面,能够较好地揭示水合物成矿带的地球物理异常特征。收集整理了一部分国内外对水合物成矿带的识别技术,并提出了在无井的情况下,如何利用波形、速度和各种地震属性剖面所提供的信息来确定水合物成矿带的一些新想法,以期对水合物资源量的评估能提供比较有价值的参考依据。     

油气化探同步荧光技术中的若干问题

在试验的基础上,对油气化探固定波长同步荧光测试技术中光谱图的认识、波长差与方法灵敏度的关系以及同步荧光与其他荧光方法的内在关系等问题作了深入的研究和探讨,澄清了该技术在实际应用工作中较易产生混淆的几个问题,旨在推动该项技术在油气化探工作中的进一步应用和发展.     

相控建模技术在羊二庄油田的应用

羊二庄油田的明馆储层非均质性严重,高含水、高开发后期的剩余油分布比较复杂,第一次油藏描述中应用传统的确定性建模方法已经不能满足剩余油挖潜的需要.采用RMS相控建模软件,通过构造建模、沉积微相建模、储层物性建模,建立羊二庄油田三维可视化相控地质模型,并实现了与数模软件的无缝接口.     

遥感技术在地质找矿中的应用及发展前景

遥感技术作为矿产勘查的一种手段应用于找矿,并取得了一定成就.遥感技术的直接应用是蚀变遥感信息的提取,遥感技术的间接应用包括地质构造信息、植被的光谱特征及矿床改造信息等方面.遥感找矿具有很大的发展前景的领域主要有:高光谱数据、数据融合技术、3S的紧密结合、计算机技术的发展.     

流变学:构造地质学和地球动力学的支柱学科

地球是一动态系统,其各层圈的构造运动归根到底就是多矿物复合岩石在各种物理条件(例如,温度、围压、差应力、应变速率、应变方式等)下和化学环境(例如,氧逸度和水含量)中的形变。流变学作为研究岩石力学性质和变形行为的科学,现已成为地球动力学和构造地质学的支柱学科。本文对国际上近年来岩石流变学的最新进展做些扼要的介绍,呼吁中国固体地学界加强流变学的研究,做出经得起时间淘洗、实践检验的原创性成果来,使中国的构造地质学研究迈进国际先进的行列。     

On the multivariate total least-squares approach to empirical coordinate transformations. Three algorithms

The multivariate total least-squares (MTLS) approach aims at estimating a matrix of parameters, Ξ, from a linear model (Y−E _Y = (X−E _X ) · Ξ) that includes an observation matrix, Y, another observation matrix, X, and matrices of randomly distributed errors, E _Y and E _X . Two special cases of the MTLS approach include the standard multivariate least-squares approach where only the observation matrix, Y, is perturbed by random errors and, on the other hand, the data least-squares approach where only the coefficient matrix X is affected by random errors. In a previous contribution, the authors derived an iterative algorithm to solve the MTLS problem by using the nonlinear Euler–Lagrange conditions. In this contribution, new lemmas are developed to analyze the iterative algorithm, modify it, and compare it with a new ‘closed form’ solution that is based on the singular-value decomposition. For an application, the total least-squares approach is used to estimate the affine transformation parameters that convert cadastral data from the old to the new Israeli datum. Technical aspects of this approach, such as scaling the data and fixing the columns in the coefficient matrix are investigated. This case study illuminates the issue of “symmetry” in the treatment of two sets of coordinates for identical point fields, a topic that had already been emphasized by Teunissen (1989, Festschrift to Torben Krarup, Geodetic Institute Bull no. 58, Copenhagen, Denmark, pp 335–342). The differences between the standard least-squares and the TLS approach are analyzed in terms of the estimated variance component and a first-order approximation of the dispersion matrix of the estimated parameters.