蒙阴县丁家庄地区铜矿(化)地质特征及成矿条件探讨

通过对蒙阴县丁家庄地区地层、构造、岩浆岩、地球化学特征、地球物理特征和矿体特征的论述,对该矿的成矿地质背景进行了探讨;认为丁家庄地区具有以金银铜铅锌为主的多金属综合异常,异常套合较好,矿化明显,是寻找铜及多金属矿的有利靶区,找矿前景较好。     

基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法

在综合考虑多个特征因子的线要素匹配时,根据经验知识确定各特征因子的权值会造成人为误差。针对该问题,本文提出了基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法,根据线要素的几何和拓扑特性选取长度、方向、形状、距离及拓扑5个特征因子的相似度作为路网匹配参考因子。首先,分别在参考图层和待匹配图层中选取样本数据组成样本对,计算样本数据的5个特征因子相似度,用样本数据的5个特征因子相似度和样本的匹配度组成学习模式对;然后,利用BP神经网络的误差反向传播机制自动学习调整各神经层之间的连接权值;最后,输入全部数据,计算参考图层的弧段和待匹配图层的弧段间的匹配度,实现综合多特征因子的路网匹配。实验结果表明,利用人工神经网络进行综合多特征因子的路网匹配可以提高匹配效率和匹配准确度。     

阿尼玛卿山地区超基性岩带铜矿成矿特征和找矿预测

阿尼玛卿山地区是我省铜矿重要成矿带之一。本文阐述了区内超基性岩带与铜矿成矿特征及找矿标志,对矿床成因进行了探讨;认为本区位于古特提斯海北缘俯冲带中的蛇绿混杂岩带内,代表了古板块的缝合线,超镁铁质岩、具堆晶特征的辉长岩、玄武岩等具有蛇绿岩的特征,是构造冷侵位产物;确定了两个含矿层序,划分了两种成矿类型:一种产在蛇绿岩组合下部的超基性岩中,如德尔尼铜钴矿床,另一种产在蛇绿岩组合上部层序的火山岩及火山碎屑岩中,如牧羊山铜矿;介绍了成矿预测区地质、矿(化)体及物探异常主要特征,指出了测区中最佳找矿地段,明确了在该地区普查找矿的方向。     

基于多因子的震区建筑物空间分布变化分析

研究地震发生前后震区建筑物空间分布的变化规律,可以为震后居民区规划提供科学依据。本文选择汶川地区作为案例区域,采用不同年份的Landsat遥感影像对建筑物信息进行提取,结合高程、水系、道路、行政区划、坡向等影响因子对汶川境内建筑物空间分布进行综合分析。结果表明:汶川地区建筑物空间分布具有明显的沿河、沿道路、低海拔区位取向分布的特性;建筑物面积与距水系距离的关系逐渐减弱;建筑物空间分布在乡镇层面上出现两个高聚集区,分别为海拔较低的威州镇、映秀等乡镇。     

多因子模糊“分枝-聚类”法成组分类

为满足机械制造中多品种中小批量生产条件下精节生产的需要,以多因子模糊“分枝－聚类”法进行成组分类。此零件分类成组的新方法考虑了加工工艺和机床夹具等多种因素,应用模糊等价关系来评价零件之间相似性,其分类结果具有动态特性。     

多因子模糊“分枝—聚类”法成组分类

为满足机械制造中多品种中小批量生产条件下精节生产的需要,以多因子模糊“分枝－聚类”法进行成组分类。此零件分类成组的新方法考虑了加工工艺和机床夹具等多种因素应用模糊等价关系来评价零件之间相似性,其分类结果具有动态特性。     

多因子集合相似模型的研究及其在川渝汛期降水预测中的应用

为了进一步提高川渝地区汛期降水量的预报准确率,建立了一种多因子集合相似模型应用于川渝地区汛期(6-8月)降水预测中,该模型使用了相似系数法和欧氏距离法选取影响川渝地区汛期降水的主要因子,不仅考虑影响川渝汛期降水的环流因子、天文因子、海洋因子等外强迫因子,而且将降水自身的年际、年代际变化特征引入预测模型中.用该模型对1999-2009年11年川渝地区汛期降水进行预测检验,预测结果的平均PS评分值比同期四川省气候中心业务预报评分68.4分高约13分,且效果稳定.     

基于遥感数据和多因子评价的中国地区建设光伏电站的适宜性分析

中国属于太阳能资源丰富的国家之一,光伏装机量位居世界第一,未来其装机量仍会不断增加。本文拟利用遥感技术获取区域太阳能资源的时空分布,采用多因子评价模型对中国地区大型光伏电站区域适宜性进行评估,以期为光伏电站的选址提供科学依据。结合太阳总辐射、日照时数的稳定程度、离路网的距离、离城镇的距离和坡向5个因子,通过设定海拔以及土地覆盖类型对应的限制区域,利用MuSyQ辐射产品、DEM、道路网数据、VIIRS夜间灯光数据、土地覆盖产品得到因子图层,使用层次分析法确定各因子在模型中的权重,借助GIS进行叠加分析并分为“低适宜”、“较适宜”、“适宜”、“非常适宜”和“限制区”5类,得到光伏电站建设的空间适宜性分布。研究结果表明,西北地区的适宜区占全国的53.0%,“非常适宜”区占全国的47.3%,其累计光伏电站装机量占全国的45.6%。建设光伏电站的“适宜”和“非常适宜”区面积的大小与装机量的多少没有明显的线性关系。“非常适宜”区作为光伏电站的最佳建设场所,光伏发电潜力大于2016年全国发电量的5倍。同时,国家政策制定的装机规模指标以及光电补贴政策对光伏电站的选址也起了一定的指向作用。     

大地构造相方法在铜矿预测中的应用——以山东五莲—诸城地区为例

随着全国大地构造相划分方案日渐成熟,如何运用大地构造相方法找矿成为近几年的新课题。对此该文提出一种新的找矿思路:以已知矿产地的大地构造相(亚相)特征作为前提条件,结合已知矿产地地质、物化探找矿标志,在覆盖区圈定根据物化探特征推断出存在与已知矿产地具有相同或相似的岩石构造组合的地区,即为成矿预测区。该文以五莲—诸城地区为例,以五莲县七宝山铜矿作为已知矿产地,应用上述找矿思路,在诸城市瓦店镇附近圈定了铜矿预测区,该方法对其他矿种预测也有借鉴意义。     

莱芜市丈八丘铜矿(化)地质特征及成矿条件探讨

通过对莱芜市丈八丘地区地层、构造、岩浆岩、地球化学特征和矿体特征的论述, 对成矿地质背景进行了探讨。 认为丈八丘地区具有以铜为主的多金属综合异常, 异常套合较好, 矿化明显, 是寻找铜及多金属矿的有利靶区, 找矿前景较好。     

模糊综合评判法在地下水水质评价应用中若干问题的商榷

地下水水质的好坏及其污染程度的高低是模糊的。因此,用模糊数学理论来解决这种模糊问题,已被水文地质工作者接受。在用该理论综合评判地下水水质及其污染程度时,对隶属函数的建立、权重的计算、算子的选择方面还存在一些具体问题,作者根据自已的实践经验,对上述三个问题提出商榷。     

模糊综合评判法在多层气层测试井产能劈分中的应用

多层测试井的产能劈分是油气藏勘探开发中的一个关键问题。影响产能的储层参数很多,不同的物性参数对储层产能影响的大小不同;模糊系统理论将综合评价的定性问题转化为定量问题,层次分析法将不同因素按照相关性大小计算其权值。利用综合评价系数对多层试气中的小层进行综合评判和优选,进而对产能进行合理劈分。给出了评价因素对等级区间隶属度的求取方法以及不同因素之间相对权值的计算方法。通过实例给出了模糊综合评判法进行产能劈分的原理和具体步骤,进一步验证了该方法在鄂尔多斯盆地苏里格气田的应用效果。     

多变量AR(h)模型在地下水位动态预测中的应用

地下水位动态是一种复杂的历史过程,是受多种因素影响(如地质、气象、水文以及人类活动干扰等)的随机过程,试图用单交量时间序列模型对其进行预测,往往受到一定的局限。本文引入多变量AR(n)模型,在计算中利用递推公式及FPE准则估计模型参数,包括系数矩阵和模型阶数。该方法被用于陕西两华地区地下水位动态预测,经过理论与实践检验,该模型预报地下水位精度高,同时可预报其影响因素。该模型可作为地下水位动态短期预报模型。     

基于改进logistic-CA的城市形态多情景模拟预测分析——以天津滨海地区为例

logistic-CA模型在城市分析应用中,发挥了重要作用,但该模型仅能模拟历史演化趋势下的城市形态演化,无法准确模拟既定年份的城市面积,更无法模拟预测多情景城市形态演化。因此,本文对logistic-CA模型进行了改进:一是嵌入了灰色不等时距预测模型;二是增加不同情景中驱动力的logistic回归系数计算方法。改进后的logistic-CA模型,具备了模拟多情景城市形态演化的能力,模拟预测了天津市滨海地区2011-2020年3种情景的城市形态的演化空间过程特征,即历史外推、内生发展、外生发展3种情景。从而掌握城市形态扩展的必然性、可能性、特定区域的空间扩展影响因素,实现对城市发展过程的有效控制。     

基于机器学习的滑坡易发性预测建模及其主控因子识别

不同机器学习预测滑坡易发性的建模过程及其不确定性有所差异, 另外如何有效识别滑坡易发性的主控因子意义重大。针对上述问题, 以支持向量机(support vector machine, 简称SVM)和随机森林(random forest, 简称RF)为例探讨了基于机器学习的滑坡易发性预测及其不确定性, 创新地提出了"权重均值法"来综合计算出更准确的滑坡主控因子。首先获取陕西省延长县滑坡编录和10类基础环境因子, 将因子频率比值作为SVM和RF的输入变量; 再将滑坡与随机选择的非滑坡样本划分为训练集和测试集, 用训练好的机器学习预测出滑坡易发性并制图; 最后用受试者工作曲线、均值和标准差等来评估建模不确定性, 并计算滑坡主控因子。结果表明: ①机器学习能有效预测出区域滑坡易发性, RF预测的滑坡易发性精度高于SVM, 而其不确定性低于SVM, 但两者的易发性分布规律整体相似; ②权重均值法计算出延长县滑坡主控因子依次是坡度、高程和岩性。实例分析和文献综述显示RF模型相较于其他机器学习模型属于可靠性较高的易发性模型。      

顾及多因子影响的中国区域Tm模型精化研究

利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度T_m模型（BET模型）。以2018年探空站T_m数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。     

基于样本与因子优化的黄冈南部地区地质灾害易发性评价

为对比信息量模型中灾害数量和灾害面积2种样本的适用性，以黄冈南部地区作为研究对象，探讨了评价因子的优化组合形式，采用信息量模型，根据研究区工程地质条件和地质灾害的特征初选评价因子，结合成功率曲线确定2种样本的因子优化组合，进而通过灾害比率及典型地质灾害点验证易发性评价结果。结果表明:①在单因子评价结果中，2种样本的单因子评价结果的AUC值排列顺序不尽相同，但呈现出一定规律性；②各叠加因子评价结果的准确度均达到因子优化组合的94.9%以上，变化幅度相对较小，且呈现出随因子数量增加而增大的趋势，但并不是越多越好；③2种样本的易发性评价结果都显示出高、较高易发区主要集中于研究区中部及北部地区，低易发区和较低易发区多集中于长江沿岸以及研究区南部，与灾害分布位置相符；④2种样本均为地质灾害易发性评价中信息量模型的有效计算样本，且面积样本的准确度明显优于数量样本。      

基于GIS的多污染因子复合地面浓度场模拟与评价

针对工业大气多因子复合作用的污染物连续地面浓度分布和评价问题,提出了一种基于GIS的地面浓度场模拟和综合评价的新方法,该方法将大气污染物扩散高斯模式和大气质量综合污染指数评价模型在GIS中有机集成,实现了污染物分布空间信息的显示和分析。通过将此方法应用于某一化工厂污染源不同气象条件下污染扩散分析计算,结果表明此种方法简单实用,特别是对多污染因子复合作用的综合评价模型具有任意空间分辨精度,可以满足不同分级需求。     

基于EEMD的大坝变形多步预测方法研究

针对大坝变形具有非线性和非平稳性的特点,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的大坝变形多步预测新算法。首先从时频分析出发,利用集合经验模态分解将变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量;然后采用游程判定法对波动程度相似的分量重构为高、中和低频3个分量;最后对3个分量分别建立相应的多步预测模型,叠加各预测值即为最终预测结果。经算例验证,并与AR模型、BP神经网络和支持向量机的多步预测进行对比分析,同时建立不同预测步长进一步验证。结果表明,该算法预测精度较高,在大坝变形波动剧烈的时段也能保证较好的预测效果,可以应用于大坝变形预测。