首都减灾圈的思考与建议

首都减灾圈,系首都减轻自然灾害预测防治圈。1991年12月20—21日在北京召开了《首都圈自然灾害及其减灾对策研讨会》。本文根据这次会议所提供的材料,在从整体上实现减灾的思想指导下,就首都减灾圈的“成灾背景”、“首都减灾圈的组成”、“首都减灾圈的灾害预测与防治状况”、“首都减灾圈的灾害关联性分析”、“首都减灾圈的减灾实效预估”和“首都减灾圈的减灾对策与实施”等六个带有共同性的问题,进行了讨论。供制定首都圈减灾方案时参考。     

昆仑Ms 8.1地震前青藏块体北、东缘水平运动变形的关联特征

青藏块体东北缘和川滇GPS监测区1991(1993)、1999和2001年高精度GPS观测资料揭示：2001年11月14日昆仑Ms8．1地震前，青藏块体北、东缘构造区域水平运动变形场动态演变具有一定的关联性特征。即：在继承性运动总体背景下，临近大震发生时两区域运动强度同步减弱且变形状态发生变化。结合地质构造分析研究认为，昆仑Ms8．1地震前，青藏块体边界运动变形的关联性变化与大震孕育后期大范围应力应变快速积累所形成的扰动应力场有关；随着块体内部大震的发生、应变能的大量释放和构造应力场的调整，可能会促使块体边界地带具有较高应变积累的相关构造部位(尤其是未被历史强震破裂贯通的地带)的应力应变的进一步积累或破裂释放。     

面向矿产资源信息的空间关联性分析

关联性分析是综合多源、多类数据,发现和挖掘数据中潜在的相关关系,提取和挖掘数据之间的关联性。该方法对于充分利用地质大数据、发现地质要素之间的共生组合规律具有重要的意义。本文首先基于数据的空间位置,将不同类型的地质空间数据建立联系,形成空间属性数据库;其次应用统计方法,对不同来源数据中的属性特征进行分析,发现热液型金矿的形成与火山作用存在明显相关性;最后基于Apriori算法提取热液型金矿的伴生矿与侵入岩的频繁项集,发现伴生矿与侵入岩酸碱性二者密切相关。因此,在今后的工作中,有望应用空间关联性的方法对地球物理、地球化学、遥感等多源地质数据开展深入的研究分析。     

基于GEE的地表覆盖与气候状态关联研究

为探究地表覆盖与气候状态间的关联性,本文选取2019年的Landsat影像数据,结合温度、降水量、PM_2.5浓度3种气候指标,利用GEE平台,结合NDVI、MNDWI、NDBI,采用SVM、RF、CART方法进行地表覆盖分类,探究气候指标与地表覆盖类型分布的关联性;提出了使用3种气候指标构建分类特征进行地表覆盖分类的方法,并通过消融试验分析了气候指标对地表覆盖分类精度的影响。结果表明:①RF有较好的分类结果,总体精度为96.0%;②3种气候指标均能提高地表覆盖分类精度,其中PM_2.5浓度效果最好;③温度与植被、水体关联性较大,PM_2.5浓度与城区、植被关联性较大,降水量与耕地关联性较大。     

红树林、海草床和珊瑚礁三大典型海洋生态系统功能关联性研究及展望

红树林、海草床和珊瑚礁三大典型系统的分布区域既接近而又相互独立,其独具特色的生态位和环境特征致使他们在功能上又相互依存。目前对于三大典型生态系统的关联性研究主要以鱼类资源的结构和生物量分布、营养级结构和岸线保护等领域展开。三大系统之间的关联性因地域、各个系统所处的状态以及系统自身的结构特征的差异而有所不同,因此研究成果具有较大的区域特征。目前,研究已经开始从简单的定性研究逐步往定量研究发展,但是由于研究技术和方法的差异性,地域间的可比性还有待加强。作为我国海岸带资源的重要组成部分,三大系统之间的关联性研究还较为薄弱。基于此,针对我国三大生态资源的现状开展相关研究,并制定相关的恢复和保护的技术对策,可为我国三大典型海洋生态资源的可持续发展和利用提供有力的技术支撑。     

处理好各类不动产单元之间的关系

各类不动产单元之间的关系如何协调处理？笔者认为应当依据不同类型的不动产确定不同的不动产单元,确保各个不动产单元之间的关联性。“征求意见稿”第七条规定,“不动产以不动产单元为基本单位进行登记。不动产单元具有惟一编码”。     

提高学生提取地理试题信息能力的对策

试题所含信息通常有显性信息和隐性信息,前者呈现方式较直接,与试题的设问目标的直接关联性比较明显,提取这类信息的方法比较符合传统的、一般的思维套路,通常不容易被忽略;后者呈现方式较为隐蔽,一般与试题设问目标只有间接的关联性,提取这类信息的方法与常规方法不同,或因其存在的位置属于一般人的思维死角,通常很容易被忽略。     

Calculating Auroral Oval Pattern by AE Index

The relationship between the auroral oval pattern, i.e., location, size, shape, and intensity, and the auroral electrojet activity index （AE index） is studied. It is found that the maximal auroral intensity is elliptically distributed, and the lengths of semimajor and semiminor axes are positively correlated to AE. The intensity along the normal of the auroral oval can be satisfyingly described by a Gaussian distribution, and the maximum and the full width at half maximum of the Gaussian distribution ave both positively correlated to AE. Based on these statistical results, a series of experimental formulas as a function of AE are developed to calculate the location, size, shape, and intensity of the auroral oval. These formulas are validated by the auroral images released by SWPC/NOAA.