基于灰色系统理论的长江经济带地区地质灾害趋势预测研究

将灰色系统理论引入地质灾害的长期趋势预测中,以长江经济带地区的地质灾害发生趋势为例进行建模和预测,并对预测值的精度进行评价。研究结果表明,GM（1,1）模型可用于预测较大区域地质灾害发生的基本趋势,将灰色系统理论用于地质灾害趋势预测是可行的;预测结果显示未来5年长江经济带地区的年度地质灾害发生数量总体呈波动下降趋势,预计今后2年内可能会有重灾年出现。研究成果可为长江经济带地区的防灾减灾等相关工作提供参考。      

矿体定位预测的研究现状与趋向

隐伏矿体定位预测已随着找矿主体对象的转变成为国内外矿产勘查界普遍关注的前沿与热点之一。其有可能成为成矿理论研究与找矿勘查实践的“最佳接口”。开展隐伏矿体定位预测研究的主要趋向是探索矿体空间就位机理和定位规律及其厘定与表征方法，探索多源预测信息的有效提取与优化方法和探索隐伏矿体定位预测的有效方法组合及最佳工作程式。     

机器学习与成矿预测:以闽西南铁多金属矿预测为例

作为近年来爆炸式发展的方法模型,机器学习为地质找矿提供了新的思维和研究方法.本文探讨矿产预测研究的理论方法体系,总结机器学习在矿产预测领域的特征信息提取和信息综合集成两个方面的应用现状,并讨论机器学习在矿产资源定量预测领域面临的训练样本稀少且不均衡、模型训练中缺乏不确定性评估、缺少反哺研究、方法选择等困难和挑战.进一步...     

大数据思维下的矿产资源评价

以大数据时代的预测思维方法,结合重要矿产资源潜力评价具体工作,探索了矿产资源预测评价的基本理论基础。认为大数据的相关性预测方法和常用的综合信息矿产预测方法是一致的,矿产预测模型理论、多学科信息相关性分析、预测地质求异理论、矿产区域趋势分析方法是矿产资源评价的四项基本理论。总结了在数字化、信息化时代矿产资源预测评价的主要工作流程。建立数字化预测数据平台、根据预测矿产模型进行数据清洗、编制预测要素图件、建立预测模型、圈定预测靶区和成矿远景区、进行资源潜力估算等是预测评价的基本任务与流程。     

隐伏矿床成矿预测理论与方法新进展

本文对隐伏矿床在国内外的定义、分类与特点进行了讨论,对隐伏矿床的分类的认识应从三维转变到四维,时间使得隐伏矿床的分类相互转化,因此对隐伏矿床的分类应结合当下实际情况。经过长期的野外实践总结,在大数据时代与3S科技背景下,在传统的隐伏矿床预侧理论与勘查技术方法上,提出以大数据成矿预侧理论指导找矿,以空间数据库、移动GIS和物化探设备集成的高效找矿技术方法,成为当今快速评价中小矿山企业远景区成矿潜力的重要理论与技术方法,探讨不同地区、不同矿床类型的勘查技术方法组合应是进一步研究的重点。传统的隐伏矿床成矿预测理论与方法在3S科技背景下趋向于大数据成矿预测与移动GIS勘查技术方法方向发展,应加强成矿预测理论与方法彼此之间的有效衔接、转化与应用,朝着多元成矿预测理论、多元勘查技术方法、多源信息数据集成成矿预测发展。     

Recent trends in sea surface temperature off Mexico

Changes in global mean sea surface temperature may have potential negative implications for natural and socioeconomic systems; however, measurements to predict trends in different regions have been limited and sometimes contradictory. In this study, an assessment of sea surface temperature change signals in the seas off Mexico is presented and compared to other regions and the world ocean, and to selected basin scale climatic indices of the North Pacific, the Atlantic and the tropical Pacific variability. We identified eight regions with different exposure to climate variability: In the Pacific, the west coast of the Baja California peninsula with mostly no trend, the Gulf of California with a modest cooling trend during the last 20 to 25 years, the oceanic area with the most intense recent cooling trend, the southern part showing an intense warming trend, and a band of no trend setting the boundary between North-Pacific and tropical-Pacific variability patterns; in the Atlantic, the northeast Gulf of Mexico shows cooling, while the western Gulf of Mexico and the Caribbean have been warming for more than three decades. Potential interactions with fisheries and coastal sensitive ecosystems are discussed.     

考虑环境变量作用的滑坡变形动态灰色-进化神经网络预测研究

滑坡变形预测对于指导灾害的预防工作、保护人民的生命和财产安全具有重大实用价值。从系统论观点出发,结合岩土体流变理论和时序分析原理,在深入研究影响滑坡变形的主控环境变量基础上,将位移时序分解为趋势项和偏离项。采用灰色系统模型提取位移时序趋势项,结合遗传算法和人工神经网络建立起进化神经网络模型,逼近主控环境变量与位移偏离项之间的非线性关系。根据蠕变阶段和变形对环境变量响应情况,实时调整模型,建立起滑坡变形预测的动态灰色-进化神经网络（GM-ENN）模型。将此预测思路和方法应用于三峡库区某滑坡变形预测研究中,证实了模型的有效性和实用性,显示了动态预测的重要性。     

特大洪水日地水文学长期预测

对于大江大河重现期为 5 0 10 0a的因暴雨产生的特大洪水 ,要提前 0 5a作出确定性预测和最大洪峰流量预报 ,国内外学者一般认为 ,由于缺乏相应的预测理论和方法 ,实际上不可能。笔者积40a的研究 ,在所创建的日地水文学理论和大洪水长期预测方法多次应用成功的基础上 ,对于 1998年长江特大洪水 ,先提前 10a作出初步预测 ,临期又提前 0 5a作出定性和定量预报。其依据是太阳活动、西太平洋海温下降、印度洋海温异常上升、东南非经南亚至中国西南气流异常降雨降雪、长江下游南侧特别是闽浙赣相邻地区前冬暴雨洪水 ,以及长江中游 133a来枯水季 1月破纪录罕见特高水位等一系列日地水文物理的新发现和先兆分析。经过和 1870年、195 4年、1931年等多次特大洪水的比较研究 ,从初步预测逐步深入 ,结果求得确定性预测。最后再根据上一次 2 2a周期性大洪水 ,按照日地水文相似模型 ,以太阳活动相对增量为参变量 ,建立最大洪峰流量预报公式 ,从而计算求得为80 0 0 0m3 /s。经 1998年 1月下旬提出预报 ,1998年 7月、8月已获得完全证实。在中国和全球大河中 ,80 0 0 0m3 /s特大洪水的成功长期预测 ,这是第一次。在洪水物理和定量预报上获得突破。     

石羊河流域近46年来最高、最低气温时空变化特征分析

以1960～2005年石羊河流域月平均最高、最低气温资料为基础,采用气候倾向率、趋势系数、Kriging插值、Mann­Kendall突变检验、小波分析等方法对石羊河流域最高、最低气温的时空变化特征、突变特点和变化周期进行分析。结果表明： 近46年来石羊河流域最高、最低气温均有明显增温趋势,增温幅度存在季节差异,冬季增温最明显,夏季增温最弱; 增温趋势强弱的地域差异明显; 升温突变显著,突变时间存在一定季节差异,冬季最早,最低气温升温突变普遍早于最高气温,且显著性高于最低气温。最高、最低气温变化周期显著,最高气温存在4年的振荡周期,最低气温存在7～9年和4年的振荡周期。     

北京天津等地气温降水量历史资料诊断

采用北京、天津、沈阳、哈尔滨等6站近百年的实测资料,诊断分析了华北、东北地区的气温和降水量的变化趋势及相互关系。分析结果表明:近百年来北京等地年平均气温和冬季1月的月平均气温均有上升趋势,且东北地区比华北地区上升的幅度大,冬季1月的月平均气温比年平均气温上升幅度大。部分地区的夏季7月的月平均气温呈下降趋势。同期月平均气温和月降水量有负相关关系,尤其以5月、6月、7月最为明显。     

区域多目标矿产预测评价理论与实践探讨——以滇西北地区喜马拉雅期富碱斑岩相关矿产为例

以矿产系统勘查为目的,提出了"多目标矿产预测评价"新理念,根据矿产勘查不同阶段、不同比例尺的任务要求,划分出成矿区(带)、矿区(带)、矿田、矿床和矿体5类多目标矿产预测评价。前三者统称为区域多目标矿产预测评价。以滇西北地区喜马拉雅期富碱斑岩相关矿产预测评价为例,在"三联式"成矿预测理论指导下,较系统地开展了区域多目标矿产预测评价的理论探索与方法实践。研究认为,在区域多目标矿产预测评价中的关键问题是致矿地质异常解析、成矿多样性及其与地质多样性的关联分析、成矿谱系建立以及多目标矿产(矿床)定量预测评价模型研究。     

西安城市地温与气温变化初步分析

地下浅层地温和近地表空气温度存在着必然的内在联系,地面温度变化的信息随着时间推移向下传播并叠加到稳态地温场上,因此通过对现今地温剖面的分析可以重建过去地面温度变化的历史。为了研究西安地区地下和地上的温度变化,本文在西安开展了钻孔温度测量,获得了16个钻孔的地温剖面,同时收集整理了西安气象站1951～2010年气温数据。对1951～2010年气温数据进行回归分析得到西安地区年平均气温、年平均最高气温和最低气温增温率分别为3.71 ℃/100a、2.03 ℃/100a和5.14 ℃/100a,均高于全国和全球平均水平,其中1986～2010年间平均气温增温更是显著,达到9.01 ℃/100a。从钻孔测温曲线中筛选出西安城郊6个传导型地温剖面进行分析,结果表明西安地区钻孔温度记录的地面温度变化趋势与气象台记录的气温变化趋势基本吻合。根据利用钻孔温度剖面下段回归分析得到的地表稳态温度和地温梯度以及25年间西安地区平均气温增温率推算得到钻孔理论地温剖面与实测地温数据总体上具有较好的一致性。对实测地温数据的进一步精确拟合分析显示,西安城郊6个选定的钻孔所在区域地面温度变暖分别起始于20年、24年、26年、28年、30年和30年前,对应的地表增温幅度分别为0.4 ℃、0.72 ℃、2.18 ℃、4.2 ℃、2.4 ℃和2.4 ℃。市区和周边郊区钻孔所在区域在增温幅度上存在明显的差异,市区增温强度明显高于郊区,而城郊结合部介于两者之间。     

天津市近海水质预测方法研究

针对中国近海水质污染呈现的年周期性和自相似性特点,通过对分形理论的研究,提出了一种新的完全基于环境监测数据的近海水质污染变化的分形预测方法。以天津市近岸海域为例,根据分形拼贴定理,由基于仿射变换的分形插值方法求取各历史时间阶段水质变化的迭代函数系,根据近海水质变化的年周期性,对上述求得的迭代函数系加权求和,得到预测年份水质变化的统计意义上的迭代函数系,建立分形预测模型,应用随机迭代算法求得预测年份水质变化曲线的吸引子,对近海水质进行预测,预测结果显示枯水期、丰水期、平水期的平均预测误差分别为29.6%、27.5%、16.1%,3个水期的平均预测误差为24.4%。应用表明,该方法预测精度较高、实用性强,能够为近海水环境管理提供决策支持。     

综合信息的图象处理在成矿预测中的应用

本文利用遥感、化探及地质等综合信息,在求异理论和亲近度理论指导下,以无模型预测法为基础,应用综合信息的图象处理技术,对河北省涞源县浮图峪矿田进行1:1万大比例尺成矿预测,获得了该区的异常分布、成矿趋势和远景单元,取得了令人满意的结果。     

突变理论在边坡工程应用的研究进展

突变理论是非线性科学领域中的一个重要分支,作为一种数学工具已经在众多领域得到广泛应用,在边坡工程中的应用尤为活跃。首先简述了突变理论的发展概况和基本原理,然后分别从3个方面详细论述了突变理论在边坡工程应用中的研究进展,即基于尖点突变法的边(斜)坡稳定性分析、基于突变级数法的边(斜)坡稳定性评价和基于灰色理论、模糊数学的尖点突变预测模型对滑坡时间预报,重点讨论了相应的理论模型、应用方法和实际效果,最后结合目前存在的问题探讨突变理论在边坡工程的发展趋势。     

基于小波变换与神经网络的石羊河流域夏季地温预测模型研究

地温变化在气候反馈效应中起着重要作用, 理解地温及其与影响因素之间的时空关系对预测全球温度变化至关重要。利用1998 - 2017年石羊河流域的逐日常规气象观测资料, 采用小波分析结合BP（Back Propagation）神经网络构建了石羊河流域夏季地温预报模型, 结果表明： 日平均地温预测效果在不同站点均为最佳, 其中预测值和观测值的相关系数均大于0.87, 3 ℃以内的预测概率均大于84%。其中, 民勤地区地温预测效果最好, 预测值和观测值的相关系数达到0.91, 3 ℃以内的预测概率达到86%。日最高地温的预测值与观测值的相关系数高于0.8, 但误差平方和、 标准差较大。永昌地区日最高地温的模拟效果最好, 3 ℃以内的预测概率达到83%。日最低地温的预测与观测值的平均相关系数高于0.66, 3 ℃以内的预报概率高于83%, 但预测值略低。其中, 武威地区日最低地温的预测效果最好, 预测值与观测值的相关系数为0.72, 3 ℃以内的预测概率达到94%。研究成果可为有效弥补干旱、 半干旱区地温观测资料缺失和探讨其与局地气候的关系提供一些参考。     

Multivariate forecast of winter monsoon rainfall in India using SST anomaly as a predictor: Neurocomputing and statistical approaches

In this article, the complexities in the relationship between rainfall and sea surface temperature (SST) anomalies during the winter monsoon over India were evaluated statistically using scatter plot matrices and autocorrelation functions. Linear, as well as polynomial trend equations were obtained, and it was observed that the coefficient of determination for the linear trend was very low and it remained low even when polynomial trend of degree six was used. An exponential regression equation and an artificial neural network with extensive variable selection were generated to forecast the average winter monsoon rainfall of a given year using the rainfall amounts and the SST anomalies in the winter monsoon months of the previous year as predictors. The regression coefficients for the multiple exponential regression equation were generated using Levenberg-Marquardt algorithm. The artificial neural network was generated in the form of a multilayer perceptron with sigmoid non-linearity and genetic-algorithm based variable selection. Both of the predictive models were judged statistically using the Willmott's index, percentage error of prediction, and prediction yields. The statistical assessment revealed the potential of artificial neural network over exponential regression.     

海堤地基固结系数反演与工后沉降分形模型预测

海堤工后沉降分析预测对工程维护和灾害防治具有重要意义。以海堤工后初期监测资料为基础,运用分层总和法和太沙基一维固结理论反演了土层固结系数,并通过对固结系数变化规律的分析,提出采用改进变维分形预测模型对具有较强趋势性的固结系数进行预测,进而对海堤工后可能发生的长期沉降进行预测。以浙江省洞头县北岙后二期东围堤工程的海堤监测数据作为研究对象进行了验证计算,结果表明,该方法反映了实际土体的固结沉降机制,能够较好地预测海堤工后沉降趋势,具有一定的工程实用意义。     

神头泉流量变化规律研究--灰色系统理论的具体应用

在分析神头泉流量衰减特征的前提下，利用灰色系统理论建立了描述神头泉流量变化规律的数学模型。以1985年为界，神头泉的流量变化过程可分为两个阶段，GM（1，1）模型与灰色预测校正模型则分别用于对这两个阶段的流量变化特征进行刻画。神头泉2000－2004年的流量预测值表明，在神头泉域保证90年代中期的高降水量和朔州市各地下水用户对泉域内的地下水不进行超采的基础上，神头泉的流量在未来的一段时间内会维持1993年以来的增长趋势。     

渗流对多年冻土区路基温度场影响的数值模拟

运用传热学理论和渗流理论导出了路堤侧向有地表积水入渗情形下,多年冻土区路基温度场渗流场耦合作用的控制微分方程,然后以现场观测资料为基础,用Ｇａｌｅｒｋｉｎ有限元方法对青康公路（２１４国道）花石峡冻土研究站１号试验路段路基温度场未来可能的变化状态进行了数值预报。结果表明,若无渗流作用,５ａ后路堤左侧天然地表、路堤堤身和路堤右侧天然地表的最大季节融深分别为１．４ｍ,３．２ｍ和１．４ｍ;若有渗流作用,则