基于蒙特卡罗随机模拟的矿岩崩落块度预测研究

基于实测节理面空间几何参数,采用蒙特卡罗方法对某大型镍矿III矿区节理空间进行了模拟。采用自主研发的三维矿岩块度预测软件MAKEBLOCK对其矿岩块度分布进行了预测和分析。结果表明,该矿区大多数矿岩块体体积小于 0.2 m3,绝大多数块体形状为盘状和块状,块体等效尺寸大多在0.2 m到1.5 m之间。预测结果可以作为自然崩落法工程设计与实施的参考依据。     

基于WRF模式数据和CASA模型的青海湖流域草地NPP估算研究

植被净初级生产力(NPP)是研究陆地碳循环过程的核心内容, 而高海拔区域由于气象观测数据的缺乏造成模型对其估算的不准确.在WRF模式气象数据和SPOT-VEGETATION遥感影像的基础上, 利用CASA模型对青海湖流域2000-2010年的草地NPP进行了估算, 经过实地样方数据和其他模型数据的验证后, 分析了青海湖流域近11 a来草地NPP的空间分布格局和时间变化特征.结果表明: 1)在气象观测资料缺乏的青海湖流域, WRF模式的气象数据能较好地应用到模型中, CASA模型对该区域草地NPP的模拟精度较高; 2)2000-2010年青海湖流域草地年均NPP为2.71×10¹²gC·a^-1, 单位面积草地NPP为145.71 gC·m^-2·a^-1; 空间分布上呈现出由东南向西北随着海拔升高逐渐下降的格局, 在海拔3 200~3 500 m的区域草地单位面积的NPP达到最大; 3)2000-2010年青海湖流域草地NPP年际变化明显, 近11 a呈现出明显的增加趋势, 增加区域主要分布在环湖地区; 年内季节变化显著, 夏季NPP占到全年的57.36%; 4)对NPP和气象站点太阳辐射、 气温、 降水数据进行相关性分析, 发现影响青海湖流域草地NPP变化的主要驱动力是气温.     

基于灰色-马尔科夫预测模型的巢湖流域洪涝灾害预测研究

针对灰色预测与马尔科夫链预测的优点和不足。提出基于灰色一马尔科夫洪灾发生年份预测,以巢湖流域为例,对模型进行实例验证和应用。研究结果表明：将灰色系统GM(1．1)预测模型与马尔柯夫链预测方法结合起来应用,为认识水文规律提供了一条新途径；灰色系统GM(1,1)预测模型与马尔柯夫链预测方法结合起来应用是建立在历史数据统计分析基础上的,两者的结合可以避免考虑其他多种影响因素,具有较大的科学性和实用性,预测精度高,其预测结果更可靠；本文研究的洪涝灾害发生年份的预测模型与方法,具有较强的理论和实际意义,可供有关部门与气象台站参考使用。     

基于LHS方法的地下水流模型不确定性分析

本文以理想地下水流问题为例,采用拉丁超立方取样(LHS)方法分析地下水流模型中水文地质参数以及源汇项等的不确定性对模拟结果的影响。另外,利用Spearman偏(秩)相关系数和标准(秩)回归系数分析方法对参数的灵敏度进行分析。结果表明LHS方法是地下水流模型随机分析的有效途径。     

基于CDI和拟二维反演的时间域航空电磁数据级联解释方法

时间域航空电磁法(ATEM)是一种具有大面积探测,探测速度快、相对成本较低、受地形地貌影响较小等优点的地球物理方法。由于航空电磁数据量巨大,三维反演成本太大,目前主要使用一维反演或者拟二维反演方法来进行解释。对于航空电磁探测而言,大面积探测区域和复杂地形条件使得研究人员很难获取到勘探区域的地质信息,因此反演时选取初始模型变得很困难。而电导率-深度成像(CDI)无需建立初始模型,即可快速获得地下介质的大致电性分布情况。因此CDI结果可以用来作为反演的初始模型,应对缺少地质信息的区域。本次研究中,提出CDI与拟二维反演的级联解释方法。首先使用CDI方法来近似估计地下介质的电导率和深度;其次在此基础上建立反演的初始模型;最后采用横向约束反演(LCI)方法对ATEM数据进行反演。通过对理论数据和实测数据的实验得出,CDI与拟二维反演的级联解释方法能够在获得较好的反演结果的同时减少计算时间。     

基于Worldview-3与Sentinel-1 SAR数据的草原矿区复垦植被生物量反演方法研究

利用多源遥感数据定量反演矿区复垦植被生物量是高效、动态、大面积监测土地复垦和生态恢复效果的必要手段之一.本文以内蒙古草原露天煤矿为研究区,联合遥感光学与雷达数据各自的优势,探索基于Worldview-3(WV-3)与Sentinel-1 SAR数据的矿区复垦植被生物量反演方法,选择主成分-小波变换(W-PCA)算法对W...     

基于地球物理数据融合的大兴安岭中段东缘地壳结构研究

位于中亚造山带东段的兴安地块和松辽锡林浩特地块被晚古生代贺根山- 黑河缝合带分开。随后,大兴安岭与松辽盆地被中新生代嫩江- 八里罕断裂分开。在大兴安岭中段,这两构造带的位置及板块拼合时间尚不明确。为研究大兴安岭中段东缘重要构造断裂、构造单元及结晶基底属性特征,在扎兰屯- 阿荣旗地区采集处理一条长60 km的重力、磁法和大地电磁数据,重新处理了120万扎兰屯幅、阿荣旗幅区域布格重力异常数据。通过多种地球物理数据融合,解译了7条重要断裂,其中庞家街断裂和红星断裂是控制贺根山- 黑河缝合带的深大断裂。北西向阿伦河断裂为深大断裂,至少切割到中地壳。发现了两个中地壳低阻带,其中C2异常解释为贺根山- 黑河缝合带。通过125万阿荣旗幅地质填图资料,证实了地球物理数据融合的推断结果,为大兴安岭中段东缘构造带演化研究提供了重要支撑。     

基于双曲线模型的增强型桩荷载传递特性研究

通过现场实测的增强型桩和光圆型桩静压试验和桩身内力测试数据,探讨了增强型桩的荷载传递规律。为研究增强型管桩竖向承载特性,将增强型管桩纵向凸肋按截面积计入桩体刚度,而环向凸肋对桩侧土的作用通过桩侧摩阻提高系数来反映;以荷载传递函数的双曲线模型为基础,建立了适用于增强型桩的荷载-沉降关系的计算迭代模型。结合现场静载试验获得的荷载-沉降曲线和桩身轴力分布曲线,反分析确定传递函数的计算参数。应用结果表明,本文方法确定的荷载-沉降曲线和桩身内力分布与实测值吻合较好,具有较好的实用性。     

基于大数据的基性-超基性岩定量分类及成矿预测研究——以北山地区为例

岩浆岩分类是研究岩浆岩成因及其成矿作用的基础,传统的岩浆岩二维图解分类方法,因仅有个别元素参与分类、岩石矿物学定名无法保证统一性等因素,其分类结果不够精确。本文基于地质大数据研究基本思想、方法,应用多元统计"聚类分析"和"判别分析"的算法,分别构建起"北山地区基性-超基性岩氧化物定量分类系列模型"和"北山地区基性-超基性岩氧化物+微量元素定量分类系列模型"。前者将北山地区406件基性-超基性岩样本,在10个氧化物变量空间分为2大类共9个小类,其中89%的含矿样本分布在占总样本量44%的3个小类中。后者将北山地区266件基性-超基性岩样本,在34个氧化物及微量元素变量空间分为2大类共8个小类,其中98%的含矿样本分布在占总样本量33%的2个小类中,且81%的含矿样本分布在仅占总样本量21%的Ⅰ222分类中,在该分类中含矿样本数占该分类样本的61%,则有理由认为剩余39%的样本所在岩体为找矿的有利岩体。上述二个模型分类结果中含矿样本对定量分类的高度选择性,充分证明所建定量分类系列模型对北山地区基性-超基性岩成矿岩体分类的高度有效性,为北山地区基性-超基性岩成矿岩体预测研究提供了依据。