辽宁古生物化石特征与保护利用模式分析

辽宁拥有丰富的古生物化石资源,它们在中国乃至世界范围内具有较高知名度,具有非常高的科研、科普和社会经济价值。根据近年来辽宁古生物化石资源的调查成果资料,对辽宁古生物化石的类型、时空分布规律等进行总结研究,并分析了辽宁古生物地质遗迹的保护利用现状,对其保护和利用模式进行分析探讨。提出了化石保护与利用多元化发展模式,并挖掘化石的最大优势,对化石资源研学旅行开发进行探讨和设计,以化石文化为依托打造化石衍生文创产品。对古生物化石特征的总结以及对保护利用模式的探讨,能够为辽宁古生物化石的深入研究工作提供基础材料,为辽宁的古生物化石产业发展提供思路。     

对西康铁路软岩和极软岩隧道支护的认识

西康铁路沿线软质岩带在秦岭以南分布较广。在软质岩带集中出露的地段，地质情况复杂。隧道围岩稳定性差，其工程地质特性随着岩层矿物成分、产状、风化程度、地下水赋存特征的不同有很大差异。本文介绍了西康铁路南段软岩和极软岩带的设计指导思想，并结合西康线具体情况，具体分析了软岩极软岩对隧道施工的影响，对该类型地层铁路隧道的设计、施工，提出几点建议，作为今后工作的借鉴。     

加强我国矿产资源储量管理之我见

一、矿产资源储量管理的重要作用和主要内容(一)矿产资源储量管理的重要作用矿产资源储量管理作为我国国土资源行政管理工作的重要组成部分,贯穿矿政管理工作的各个重要环节。其作用主要表现在:首先矿产资源储量管理工作是准确掌握矿产资源的数量、质量及其分布情况,及时掌握矿产资源的价值构成,以便于通过各种     

鲁南地区强对流天气的临近预报

分析了1980年以来春末夏初发生在鲁南地区的32个强对流天气过程,并反查了1992~2001年4~6月的逐日资料,归纳出适合本地区使用的强对流天气的临近预报方法。     

鲁南地区强对流天气的临近预报

分析了1980年以来春末夏初发生在鲁南地区的32个强对流天气过程,并反查了1992～2001年4～6月的逐日资料,归纳出适合本地区使用的强对流天气的临近预报方法.     

矿业城市可持续发展问题探讨

矿业城市是依托资源的大规模开发而逐步成长起来的一种特殊类型的城市,其产业结构以资源开发为中心,多为采掘业和初级加工业,易于形成资源依赖型的经济与社会结构,容易因矿产资源的枯竭而产生矿竭城衰的现象。我国矿业城市为国家经济的发展作出了巨大贡献。目前,全国生     

基于GRACE Follow-On卫星重力梯度法精确反演地球重力场

由于GRACE Follow-On双星系统等效于基线长为星间距离的一维水平重力梯度仪,因此本文基于GRACE Follow-On卫星重力梯度法开展了精确和快速反演下一代地球重力场的可行性论证研究. 研究结果表明：第一,基于GRACE Follow-On卫星重力梯度法（GFO-SGGM）,利用卫星轨道参数（轨道高度250 km、星间距离50 km、轨道倾角89°、轨道离心率0.001）、关键载荷测量精度（星间距离10^-6 m、星间速度10^-7 m·s^-1、星间加速度10^-10 m·s^-2、轨道位置10^-3 m、轨道速度10^-6 m·s^-1、非保守力10^-11 m·s^-2）、观测时间30天和采样间隔10 s反演了120阶地球重力场,在120阶处累计大地水准面精度为9.331×10^-4 m. 第二,在120阶内,利用将来GRACE Follow-On双星反演地球重力场精度较现有GRACE双星平均提高61倍,因此GRACE Follow-On卫星重力梯度法是进一步提高地球重力场反演精度的优选方法. 第三,下一代GRACE Follow-On计划较当前GRACE计划的优点如下：轨道高度更低（200~300 km）、载荷精度更高（10^-7 ~10^-9 m·s^-1）和星间距离更短（50~100 km）.     

基于下一代三向车轮双星编队改善地球重力场空间分辨率研究

由于当前GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)串行式编队存在"南北向条带误差"等缺陷,因此本文基于星间速度插值法开展了利用下一代三向车轮双星编队ACR(Along-Cross-Radial)-Cartwheel提高地球重力场空间分辨率的可行性研究论证.第一,采用GRACE卫星轨道参数和关键载荷精度,利用三向车轮双星编队ACR-Cartwheel-A/B反演了120阶地球重力场.结果表明:基于ACR-Cartwheel-A/B双星编队反演地球重力场的模拟精度较德国波茨坦地学研究中心(GFZ)公布的EIGEN-GRACE02S地球重力场模型的实测精度平均提高2.6倍,从而检验了基于下一代三向车轮双星编队ACR-Cartwheel-A/B反演地球重力场精度优于当前GRACE串行式双星编队的可行性.第二,通过星间速度插值法,采用卫星轨道参数(初始轨道高度350km、平均星间距离100km、初始轨道倾角89°、初始轨道离心率0.0046)、卫星关键载荷精度指标(星间速度10-7 m·s-1、轨道位置10-3 m、轨道速度10-6 m·s-1、非保守力10-11 m·s-2)、观测时间30天和采样间隔10s,基于经向车轮双星编队Lo-AR(Longitudinal-Along-Radial)-Cartwheel-A/B、纬向车轮双星编队La-AR(Latitudinal-Along-Radial)-Cartwheel-A/B和三向车轮双星编队ACR-Cartwheel-A/B,分别反演了120阶地球重力场;在120阶处,累计大地水准面精度分别为5.115×10-4 m、4.923×10-4 m和3.488×10-4 m.结果表明:(1)由于La-AR-Cartwheel-A/B编队的轨道稳定性优于Lo-AR-Cartwheel-A/B编队,因此基于La-AR-Cartwheel-A/B编队反演重力场精度高于Lo-AR-CartwheelA/B编队;(2)由于ACR-Cartwheel-A/B编队可以同时获得轨向、垂向和径向的重力场信息,卫星观测数据具有各向同性优点,因此ACR-Cartwheel-A/B编队是建立下一代高精度和高空间分辨地球重力场模型的优化选择.     

Simulation of phytoplankton biomass in Quanzhou Bay using a back propagation network model and sensitivity analysis for environmental variables

Prediction and sensitivity models,to elucidate the response of phytoplankton biomass to environmental factors in Quanzhou Bay,Fujian,China,were developed using a back propagation(BP) network.The environmental indicators of coastal phytoplankton biomass were determined and monitoring data for the bay from 2008 was used to train,test and build a three-layer BP artificial neural network with multi-input and single-output.Ten water quality parameters were used to forecast phytoplankton biomass(measured as chlorophyll-a concentration).Correlation coefficient between biomass values predicted by the model and those observed was 0.964,whilst the average relative error of the network was-3.46% and average absolute error was 10.53%.The model thus has high level of accuracy and is suitable for analysis of the influence of aquatic environmental factors on phytoplankton biomass.A global sensitivity analysis was performed to determine the influence of different environmental indicators on phytoplankton biomass.Indicators were classified according to the sensitivity of response and its risk degree.The results indicate that the parameters most relevant to phytoplankton biomass are estuary-related and include pH,sea surface temperature,sea surface salinity,chemical oxygen demand and ammonium.