川东观音峡背斜地区地下水水化学分类研究

地下水化学特征合理的分类有利于更好地认识区域水文地质条件。本文通过采用spss聚类分析软件对观音峡背斜区地下水水化学特征进行分类研究。当并类距离取2时,将研究区所取水样分为5类,研究区地下水化学特征主要表现：岩溶水化学类型主要为HCO3＆#183;SO4- Ca或SO4＆#183;HCO3-Ca型水,碎屑岩裂隙水化学类型则主要为HCO3＆#183;SO4-Ca＆#183;Mg型水。     

早侏罗世叶巴组与桑日群火山岩:特提斯洋俯冲过程中的陆缘弧与洋内弧?

雅鲁藏布特提斯洋的演化对研究青藏高原的形成具有重要的意义,一般认为广泛分布于拉萨地块南部叶巴组和桑日群火山-沉积岩系是该特提斯洋早期的俯冲岩浆产物。本研究选取了拉萨附近达孜地区叶巴组中的2个中基性火成岩样品进行了锆石LA-ICPMS U-Pb分析,结果显示其年龄分别为188±2Ma和175±2Ma,与已发表的叶巴组中酸性火成岩的形成时代(174~193Ma)一致,已发表的桑日群火山岩的年龄也在相同范围内,因此叶巴组和桑日群火山岩喷发时间主要为早侏罗世。叶巴组和桑日群基性及中酸性岩浆均类似岛弧型火山岩,但前者具有相对高的Nb、Zr含量,Th/Y比值及相对较低的La/Nb比值,呈现出大陆地壳组分增加的趋势,叶巴组火山岩表现为典型的大陆边缘弧特征而桑日群类似于洋内弧火山岩,桑日群火山岩分布于叶巴组南侧,并呈碎片似展布于拉萨地块南部,同时显示了与叶巴组不同的岩性组合,暗示同时代的叶巴组和桑日群火山-沉积岩可能分别代表特提斯洋俯冲过程中的形成的陆缘弧和洋内弧。     

纳日贡玛铜钼矿床地质特征及成因类型探讨

通过分析纳日贡玛铜钼矿床成矿地质背景、含矿斑岩体及矿床地质特征、流体包裹体及同位素地球化学特征等系统资料,并通过与玉龙斑岩型铜钼矿床的对比,认为纳日贡玛铜钼矿床成因类型为斑岩型铜(钼)矿床。     

周至两次地震烈度异常的研究

周至1988年ML4.3和1993年ML3．6级地震都在100km以外的柞水县城形成了高烈度异常区,从区域地质构造、场地条件和介质品质因子分布等方面研究了这一现象。结果表明：这两次地震造成的柞水高烈度异常与该区域地质构造、介质品质因子分布和柞水县城的局部地形条件密切相关。     

多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估

基于深度神经网络的多源遥感影像目标识别系统已逐步在空天遥感情报侦察、无人作战自主环境认知、多模复合末制导等多个军事场景中广泛应用。然而，由于深度学习理论上的不完备性、深度神经网络结构设计工程上的强复用性、以及多源成像识别系统在复杂电磁环境中易受到各类干扰等多因素的影响，使得现有识别系统在对抗攻击鲁棒性方面评估不足，存在极大安全隐患。本文首先从深度学习理论不完备性和识别系统攻击样式两个方面分析了潜在安全风险，并重点介绍了深度识别模型对抗样本攻击基本原理和典型方法。其次，针对光学遥感影像和SAR遥感影像两类典型数据形式，从鲁棒正确识别率和对抗攻击可解释性两个方面开展多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估，覆盖了9类常见深度识别网络架构和7类典型对抗样本攻击方法，验证了现有深度识别模型对抗攻击鲁棒性普遍不足的问题，分析了对抗样本与正常样本的多隐层特征激活差异，为下一步设计对抗样本检测算法和提升模型对抗鲁棒性提供参考。     

陕西多普勒天气雷达监测信息发布系统的开发与应用

为了充分发挥西安多普勒天气雷达在服务经济建设和防汛减灾工作中的作用 ,使市、县气象局能够方便及时地获取和使用雷达信息 ,在省气象局的组织下 ,由省、市、县三级业务技术人员合作开发了统一的、面向市县级气象局等低端用户的多普勒天气雷达监测信息系统 ,投入使用后收到了良好的效果。1　系统结构分析与传统的 71 1、 71 3等天气雷达相比 ,多普勒天气雷达有非常丰富的监测输出产品。从产品的要素类型来看 ,有基本反射率、平均径向风速和速度谱宽三种基本要素 ,以及大量的二次计算产品。从观测时间密度上来看 ,每隔 6min一次梯扫 ,2 4 h…     

基于CUDA的并行雷达拼图算法研究北大核心CSCD

雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。