发展低碳经济 建设美丽家园

婺源县位于江西东北部．与皖、浙两省交界．土地面积2947平方公里．辖16个乡（镇）、1个街道办事处,人口35．6万。因生态环境优美和文化底蕴深厚,被外界誉为“中国最美的乡村”。2003年婺源成为“全国中小城市生态环境建设实验区”成员单位．2007年被评为全国首批、江西省唯一的“中国旅游强县”。2010年我县又有幸成为全国首批低碳国土实验区。     

改进的混合2D-3D卷积神经网络高光谱图像分类研究

卷积神经网络在进行高光谱图像分类时,往往需要设置较多的参数,因此其计算效率受到很大影响。基于混合卷积神经网络模型,本文利用全局平均池化层代替原有的全连接层,将卷积层输出的多个特征图映射为一个特征点,并将多个特征点构成一维向量,形成改进后的混合2D-3D卷积神经网络模型;最后,对改进后的模型分别在IP(IndianPines)数据集、PU(PaviaUniversity)数据集及Botswana数据集上进行测试。结果显示,总体分类精度分别达到99.64%、99.98%、99.91%。这表明在大量减少参数的条件下仍具有较好的分类性能。     

等价条件闭合差最小范数分量的GNSS坐标时间序列噪声估计

为了精确高效地求解全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）坐标时间序列噪声分量,结合等价条件平差模型以及最小范数二次无偏估计法,提出等价条件闭合差最小范数分量估计方法。首先,采用等价条件闭合差构造二次型方差估计公式,结合不变性、无偏性、最小范数准则等条件,导出基于等价条件闭合差的方差-协方差分量最小范数估计公式;然后,采用最小二乘方差分量估计（least-squares variance component estimation,LS-VCE）法、最小范数二次无偏估计法（minimum norm quadratic unbiased estimate,MINQUE）验证所提方法的正确性及有效性。通过模拟时间序列和北美GNSS站坐标时间序列的噪声估计结果发现,所提方法与LS-VCE法和MINQUE法的估计效果一致,但计算时间相较于LS-VCE法减少了70%以上。     

贵州省1:5万敬南等三幅区域地质调查新进展

为了查明黔西南地区的地层、岩石、古生物及卡林型金矿分布等特征,充分应用了数字地质填图新方法和现代地质理论及测试手段,开展1:5万敬南幅、巴结幅、坡脚幅区域地质调查。结果表明: 依据岩石组合、生物组合等特征,厘清和划分了研究区地层填图单元,并新建了18个非正式填图单位; 首次发现右江盆地北西侧早三叠世晚期产于陆棚相区的海生爬行动物(鱼龙)化石; 首次发现中三叠世台缘礁相带海生爬行动物(幻龙)化石; 新发现矿化点11处,其中金矿化点9处、钼矿化点1处、胶磷矿化点1处,共圈出了卡林型金矿的3个找矿远景区和1个找矿靶区。该研究为区内开展相关地质矿产调查和研究提供参考。     

全球变暖加强了ENSO和亚洲-澳州夏季风之间的关联

亚澳季风与ENSO之间的动态关联及其机制是全球变化研究的难点,而过去气候重建为解决该难题提供了一种可行的途径. Xu等重建了1588～2013年亚洲和澳洲夏季风降水变化,发现亚-澳夏季风之间及ENSO-季风之间的关联自1850年以来均持续增强,认为全球变暖导致的ENSO变率增加是其影响因素.     

热电离质谱计测定国家标准火成岩粉末Sr-Nd-Pb同位素组成

文章以美国地质调查局制备的标准岩石粉末（BCR-2玄武岩、BHVO-2玄武岩、AGV-2安山岩）作为参考物质，运用同位素稀释法和热电离质谱计同位素比值测量方法，分析中国三种火成岩标准粉末（GSR-1花岗岩、GSR-2安山岩、GSR-3玄武岩）Sr-Nd-Pb同位素组成，观察其同位素组成及均一性特征。分析结果表明：这三种火成岩岩石标准粉末都具有均一的Sr和Nd同位素组成；相比GSR-1花岗岩，GSR-2安山岩和GSR-3玄武岩的Pb同位素组成相对均一。GSR-1花岗岩的Pb同位素组成有较大的变化范围，不均一性特征可能受高U和高Th矿物的放射性成因Pb同位素组成叠加影响。根据测量结果，作者认为三种国家火成岩标准粉末适合作为Sr和Nd同位素组成分析的参考物质，GSR-2安山岩和GSR-3玄武岩也是理想的Pb同位素组成分析的参考物质。     

特提斯构造域与油气勘探

Ｋｌｉｍｍｉ和Ｕｌｍｉｓｈｅｋ（１９９１）将全球已探明的油气可采储量分为四大域：特提斯域、北方欧亚域、南方冈瓦纳域和太平洋域。其中特提斯域内的油气储量主要分布在中东地区。板块学说进入大地之后,给特提斯的研究带来了新的启示。阿尔卑斯－喜马拉邪念造山带是新特提斯海消亡的产物,而现今提出的古特提斯和基梅里造山带已突破Ｓｕｅｓｓ原提出的时空范围,其演化时间已延长到古生代,地域上已达亚洲中纬度地区。中国的青     

EMD-IVMD方法在验潮站水位序列降噪中的应用

针对验潮站水位变化序列非线性、非平稳特点，采用一种基于优化参数的变分模态分解和经验模态分解相结合的降噪方法。该方法先经过EMD分解原始信号后，得到低频和高频信号两个部分，再采用IVMD方法处理高频噪声部分，最后将两部分有效低频信号重构作为最终降噪信号。采用1组模拟数据和4个验潮站实测水位序列数据进行实验，并采用信噪比和均方根误差评价降噪效果，结果表明，EMD-IVMD方法明显优于EEMD和传统的EMD方法，该方法在信噪比精度指标上分别提升1.67%和1.52%,在均方根误差精度指标上分别提升9.59%和13.51%,验证该方法的有效性和可靠性。     

深时源—汇系统综合研究和沙垒田实例分析

【意义】源—汇系统研究是当今沉积地质学关注热点，其重建对理解区域构造、气候、海（湖）平面升降、物源供给、搬运通道和分散系统及其相互关系与规模性砂体预测均具有重要作用。【进展】源—汇系统可以根据时间尺度、成因机制、级次等要素进行分类，其主要研究内容包括物源体系、搬运通道及沉积体系研究。研究方法主要涉及碎屑矿物年代学定量示踪、源区地貌重建与定量古地貌分析、地貌比例关系分析、沉积物通量定量估算和地层正演模拟综合表征等；源—汇系统要素之间存在定量的收支平衡关系，基于收支平衡模型可预测砂体规模和有利储层分布。沙垒田地区源—汇系统研究表明，均一母岩组成与边界条件约束下汇水高差和汇水面积较大以及地形坡度较陡通常对应形成规模和厚度较大的扇体。【结论与展望】未来源—汇系统研究应加强基于盆地类型和成因的源—汇系统类型和级次划分，加强源—汇系统参数定量研究，不断提高深时源—汇系统要素表征精度，建立具有预测功能的深时源—汇系统要素耦合模型，有效预测砂体时空分布，不断实现多学科与多方法交叉融合，建立具有中国区域地质特色的源—汇系统模型。     

基于改进的粒子群优化神经网络算法的海平面变化预测分析

针对验潮站潮位预报的需求，提出一种基于分群策略的粒子群优化神经网络(SSPSO-BP)的预报方法。该方法通过建立多个不同功能且具有交流能力的智能粒子群，经SSPSO和BP的两次优化，构建潮高预报模型。实验研究表明，SSPSO-BP模型在Oga站的潮位资料上高、低潮位间的时刻基本保持一致，高潮时刻最大潮高差为7.37 cm,低潮时刻最大潮高差为4.21 cm,该模型比标准BP神经网络及PSO优化神经网络在准确度和精度上有了很大的提高，其平均绝对误差、均方误差相较于BP神经网络分别提升了16.2%、79.2%,相较于PSO-BP神经网络提升了13.9%、79.6%。