基于主成分分析的青藏高原多年冻土区高寒草地土壤质量评价

土壤质量评价是提高对土壤质量理解的关键环节。为了了解青藏高原多年冻土区高寒草地土壤质量的基本情况,在青藏高原腹地西大滩至安多地区,根据不同海拔梯度和植被盖度共采集了154个土壤样品。通过主成分分析（PCA）法确定了影响青藏高原多年冻土区高寒草地土壤质量的最小数据集（MDS）：全氮、全磷、全钾。根据影响土壤质量的最小数据集对青藏高原多年冻土区高寒草地土壤质量进行评价,得出了不同海拔、不同植被盖度下的土壤质量指数（SQI）。通过对不同海拔、不同植被盖度的土壤质量指数进行对比研究表明：随着海拔的升高,SQI呈增加的趋势,即海拔4 300～4 600 m（0.270±0.043） < 海拔4 600～4 900 m（0.326±0.061） < 海拔4 900～5 200 m（0.410±0.075）;随着植被盖度的增加,SQI也呈现增加的变化趋势,即植被盖度小于50%（0.262～0.265） < 植被盖度大于50%（0.336～0.344）。在分别考虑了有机质、盐分、土壤水分对土壤质量的影响下得出的土壤质量指数值与基于最小数据集得到的土壤质量指数相一致,说明基于主成分分析的最小数据集可以对青藏高原多年冻土区高寒草地土壤质量做出较准确的评价。     

准噶尔盆地吉木萨尔凹陷梧桐沟组层序地层划分

准噶尔盆地吉木萨尔凹陷二叠系梧桐沟组作为一套重要的储集岩,具有良好的油气成藏前景,但对其层序划分及地层沉积样式的认识一直存在争议。在构造背景分析的基础上,结合岩芯、测井及地震资料,对研究区梧桐沟组层序地层划分及地层沉积样式研究表明,梧桐沟组沉积时期构造强度较弱,地形较为平缓,地层在全区稳定分布;中晚二叠世盆地发生造山运动,吉木萨尔凹陷东南边缘区域经过构造抬升,上部地层遭受不同程度的剥蚀,形成了现今"底平顶削"的地层样式。以凹陷中部少数地层保存较全的井的地层叠加样式分析为基础,通过井-震结合识别不同类型界面,特别是最大湖泛面,建立了区域层序地层格架,即梧桐沟组为一个完整的长期基准面旋回(三级层序),并在其内部识别出5个中期旋回。梧桐沟组地层在不同的层序发育时期表现出不同的旋回叠加样式:下段沉积时期,即最大湖泛面以下,随着可容纳空间的增大,地层表现为明显的退积叠加样式;上段沉积时期,即最大湖泛面以上,随着可容纳空间的减小,地层表现为明显的进积叠加样式,符合沉积物体积分配原理。     

文莱-沙巴盆地深水褶皱冲断带构造变形特征及成因机制

为揭示活动陆缘深水褶皱冲断带的特征及成因，本文利用地震和区域地质资料的综合分析，系统阐述了文莱—沙巴盆地深水褶皱冲断带的构造变形特征，并结合盆地演化动力学特点，探讨其构造变形机制及其对深水区油气成藏的影响.研究结果表明，文莱—沙巴盆地深水褶皱冲断带具有"垂向分期、平面分段"的特点，垂向上，以中中新统底界面为界可划分为下部（始新世-早中新世）和上部（中中新世-现今）两套逆冲褶皱冲断体系，其中下部逆冲褶皱冲断带的形成与古南海的俯冲作用密切相关，上部逆冲褶皱冲断带是中中新世以来三角洲前缘重力滑动与苏禄海扩张造成的区域挤压应力远程效应共同作用的结果，且苏禄海扩张造成的远程挤压效应主控平面上南北段褶皱冲断带变形的差异性，导致北段褶皱变形强度大于南段，具有背斜褶皱数量多、褶皱间距离短、逆冲断层倾角陡的特点，南段反之；且晚上新世以来北段深水区地层缩短量大于陆架区伸展量，两者之差为2~6 km，而南段两者相当，仅受三角洲前缘重力滑动影响.整个褶皱冲断带发育断弯、断展、断滑褶皱等3种断层相关褶皱以及叠瓦扇和冲起构造2种逆冲构造组合，是多期NW向挤压应力作用下形成的大型逆冲推覆构造，以前展式向盆地扩展.此外，由于中中新世以来逆冲断层的持续活动，研究区深水褶皱冲断带发育众多构造圈闭，油气成藏条件优越，且南段优于北段，靠近陆坡的近端优于远端，可作为勘探部署重点.     

长江源北麓河流域多年冻土区热融湖塘形成对高寒草甸土壤环境的影响

通过对长江源北麓河流域多年冻土区热融湖塘及湖塘影响周边条件下高寒草甸土壤理化性质的比较研究,结果表明:热融湖塘的形成对高寒草甸土壤环境产生了明显影响,热融湖塘形成对土壤质地、含水量、容重以及土壤养分等产生强烈改变,尤其表层土壤;土壤机质(SOM)、全氮(N)等化学物质和其他养分成分在不同退化的土壤中都有所改变.有机质和...     

角度域剩余深度对剩余速度的敏感性分析

本文针对地震勘探深度域偏移速度建模研究,利用角度域共成像点道集(ADCIGS)建立了以剩余速度为自变量,剩余深度为目标函数的关系式,及目标函数的梯度公式.利用导出的两个公式分别对剩余深度与剩余速度的关系进行了定量分析.通过理论分析和模型试算证明初始速度模型的误差具有方向敏感性,即正误差较负误差对速度建模迭代收敛更敏感.利用此结论进行深度域速度建模既可以提高计算效率也可以提高建模精度.     

基于热异常信息与BP神经网络的中强地震预测试验

地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象(地表温度异常升高)普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点,提出将热异常信息作为地震预测的信息源,通过构建神经网络,进行地震预测的思路,并进行了试验。基于8d合成的1km分辨率的MODIS数据,利用RST算法提取震前热异常信息,在分析震前热异常信息时空变化的基础上,确定出BP神经网络的结构,利用该网络对中国及周边100个5级以上震例,以及70个随机无震样本进行训练和仿真。试验结果表明,通过RST算法提取的震前热异常指数值,用于BP神经网络地震预测是可行的,其预测的试验结果刻画出了地震要素与热异常值间的非线性相关性。未来预测区域范围的选取以及神经网络中隐层神经元的数量将对地震预测效果产生较大的影响。     

裂缝诱导HTI双孔隙介质中的裂缝参数分析

裂缝诱导HTI双孔隙介质模型是将一组垂直排列的裂缝系统嵌入到统计各向同性的孔隙岩石基质系统中而建立的.为了研究裂缝参数对地震波在该模型中传播规律的影响,本文分别对裂缝弱度、裂缝孔隙度和裂缝渗透率这三个主要的裂缝参数进行了分析研究.数值结果表明,裂缝诱导HTI双孔隙介质中,裂缝弱度越大,介质的各向异性强度越强;与基质孔隙系统相比,裂缝系统孔隙度对介质等效孔隙度的影响很小,而裂缝系统渗透率的增大则将显著提高介质在裂缝发育方向上的等效渗透率,这符合对裂缝系统"低孔"、"高渗"特性的认识.此外,裂缝系统渗透率的增大也使慢纵波的振幅显著增强.     

多年冻土区活动层土壤水分对不同高寒生态系统的响应

土地覆被变化对土壤水分的影响是生态水文学和流域水文学研究的关键问题,基于长江源典型多年冻土区不同高寒草地土壤水分的观测,结合降水、生物量（包括地上和地下）和土壤理化性质,研究了活动层土壤水分变化对不同高寒生态系统的响应. 结果表明：高寒草甸生物量、土壤养分含量均比高寒草原高,且对降水响应更为强烈,致使高寒草甸土壤水分变异性弱于高寒草原. 在土壤完全融化阶段,高寒草甸土壤活动层存在一个低含水层（50 cm左右）和两个相对高含水层（20 cm和120 cm）,但高寒草原土壤水分在活动层剖面上有随深度逐渐增大的一致性趋势;在秋季冻结过程中,高寒草甸土冻结起始日滞后于高寒草原土3~15 d;在春季融化阶段,高寒草原土更高的含冰量需要更多的融化潜热. 此外,表层土壤中（0~20 cm）,高寒草甸土比高寒草原土有更大的持水特性,而在活动层中下部则呈现完全相反的结果,不同高寒生态系统的演替改变了土壤的水热迁移过程.     

基于压缩感知的Curvelet域联合迭代地震数据重建

由于野外采集环境的限制,常常无法采集得到完整规则的野外地震数据,为了后续地震处理、解释工作的顺利进行,地震数据重建工作被广泛的研究.自压缩感知理论的提出,相继出现了基于该理论的多种迭代阈值方法,如CRSI方法（Curvelet Recovery by Sparsity-promoting Inversion method）、Bregman迭代阈值算法（the linearized Bregman method）等.CSRI方法利用地震波形在Curvelet的稀疏特性,通过一种基于最速下降的迭代算法在Curvelet变换域恢复出高信噪比地震数据,该迭代算法稳定,收敛,但其收敛速度慢.Bregman迭代阈值法与CRSI最大区别在于每次迭代时把上一次恢复结果中的阈值前所有能量都保留到本次恢复结果中,从而加快了收敛速度,但随着迭代的进行重构数据中噪声干扰越来越严重,导致最终恢复出的数据信噪比低.综合两种经典方法的优缺点,本文构造了一种新的联合迭代算法框架,在每次迭代中将CRSI和Bregman的恢复量加权并同时加回本次迭代结果中,从而加快了迭代初期的收敛速度,又避免了迭代后期噪声干扰的影响.合成数据和实际数据试算结果表明,我们提出的新方法不仅迭代快速收敛稳定,且能得到高信噪比的重建结果.     

高寒植被生态系统变化对土壤物理化学性状的影响

在黄河源区选择典型样地,对土壤有机质(SOM)、全氮(N)等化学性状及土壤机械组成、容重和土壤导水率等物理特性进行分析.结果表明,植被退化导致土壤物理化学性状显著退化.灌丛草甸草地土壤表层有机质(SOM)从179.58 g·kg^-1降到49.48 g·kg^-1,表层碱解N流失率为30%,退化嵩草草甸表层有机质SOM减少53%,碱解N损失率为28.4%.沼泽地有机质SOM减少了15.11 g·kg^-1.退化后的土壤土层厚度变薄,土壤颗粒变粗,土壤水分分布和含量出现变化,土壤出现沙化,土壤容重增大,土壤导水率与植被盖度有很好的相关性.研究表明,高寒植被生态系统的变化引起了土壤理化特性的强烈变化,高寒土壤环境出现退化.