中国地表太阳总辐射空间化模拟及其时空特征分析

以1960-2019年全国99个气象台站太阳辐射观测数据和839个气象台站的气温日较差为基础数据,利用Bristow-Campbell太阳总辐射估算模型,对中国地表太阳总辐射进行空间化模拟,分析了太阳总辐射的时空变化特征.结果表明,中国地表太阳总辐射南多北少,西多东少,受地形海拔因素影响很大;青藏高原一带的地表太阳总辐...     

青藏高原东边缘山区极值风速推算方法的研究

利用1971—2001年青藏高原东边缘地区12个气象台站风资料,分析了影响极值风速的主要因子,通过对地形的参数化处理,建立了极值风速随海拔高度和地形参数变化的拟合模型,可推算该地山区的极值风速,并利用山区临时观测资料对拟合模型进行了检验。结果表明,利用引入地形参数所建立的极值风速拟合模型来推算山区极值风速具有一定的可行性。     

利用树木年轮重建沱沱河冬季气温序列

本文探讨了利用乌兰多个树木年轮年表的信息，异地重建沱沱河冬季1—3月气温的途径和方法，重建了沱沱河800年气温序列，结果表明：重建的冬季气温序列的主要冷、暖期与已有成果基本吻合，13、15、17世纪的冷期以及14、16世纪的暖期是存在的，而17世纪的寒冷期持续时间最长，寒冷程度也最强。本文对重建的气温序列的阶段性、突变和周期进行了初步的统计分析，为青藏铁路工程沿线气候演变提供背景资料。     

西藏纳木错末次盛冰期以来的古植被、古气候和湖面变化

西藏纳木错湖相沉积的U系、14C年龄和孢粉分析结果表明,纳木错沿岸的拔湖约1.5～8.3m和8.3～15.6m的T1和T2分别形成于末次盛冰期以来约(11.81±0.10)～(4.22±0.09)kaB.P.期间和(28.2±2.8)kaB.P.左右.该套湖相层的孢粉组合、地层和湖岸堤的分布表明,在末次盛冰期期间,纳木错湖面主要波动于拔湖12～20 m之间,但湖面最低可达拔湖约8m.区域植被主要为以蒿和莎草科为主、含松和桦的草原.在约11.8～4.2ka B.P.期间,湖面波动于拔湖2～9m之间,区域气候整体较为暖湿.其中全新世大暖期出现在约8.4～4.2 ka B.P.期间,气候温暖湿润,区域出现针叶林或针阔叶混交林,气温可能比现今高约5℃,降水量可能比现今多100～200mm,湖面扩张并升高,最高可达拔湖约10m.     

青铜沟汞锑矿尾砂充填系统方案设计

尾砂充填是一个复杂的系统,需要综合多个学科的知识.结合青铜沟汞锑矿工程对尾砂充填系统进行研究,青铜沟汞锑矿工程在多年的开采过程中形成了大范围的地下采空区.为了解决采空区安全问题,需要对采空区进行充填.综合考虑地下采空区的分布情况,将尾砂充填分为3个充填单元,采用分区充填方式进行处理.通过4种方案比选,在青铜沟820 m...     

西菲律宾海表层沉积物稀土元素地球化学特征及物源指示意义北大核心CSCD

西菲律宾海地质作用复杂,其表层沉积物稀土元素地球化学特征对其沉积物来源具有明显指示意义。基于西菲律宾海吕宋岛至九州帛琉洋脊之间海域表层沉积物样品的常量元素和稀土元素组成,通过对不同类型沉积区稀土元素组成、配分模式和稀土元素La/Yb和Sm/Eu比值进行研究发现,研究区沉积物中稀土元素组成受沉积物类型和物质来源控制,沉积物中黏土矿物、铁锰氧化物自生颗粒和磷灰石是稀土元素的主要富集相;吕宋岛与本哈姆高原之间海盆的沉积物含有来自吕宋岛蛇绿岩的物质,而中央裂谷以西海盆区和含结核黏土区沉积物主要由陆源风尘物质、海底火山物质和自生组分组成。     

煤矿环境治理技术新进展及应用

我国煤炭资源的长期大规模开发和利用引发了一系列环境问题,主要包括环境污染、资源破坏和地质灾害三类。地下充填方法是一种行之有效的生态环境修复方式。新型离层注浆技术可有效预防因采煤塌陷产生的环境问题,同时解决煤矿建筑物压煤问题,实现顺序开采,延长了煤矿生产年限,缓解了矿山关闭所带来的环境问题。中国煤炭地质总局在采煤沉陷治理领域以新型覆岩离层注浆技术为核心,形成了产学研用一体化的采煤沉陷区治理综合技术体系。通过对新型离层注浆技术的研究与实践,形成了厚煤层覆岩离层注浆控制采空塌陷技术体系,完善和发展了采空塌陷控制理论与技术。该技术在夏店煤矿得到了成功应用,取得了较好的经济和社会效益     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。     

波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测方法

波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。     

给学生一个空间,让他们自己去学习

从事天文教学工作后,我开始思考如何协调小学教着的深度和宇宙知识的复杂程度之间的关系。在不断地思考与实践中,我决定从教育目标、搭建平台和培养学生三个维度着手,一步步形成了目前中关村二小天文教学的初步格局。现仅此小文,跟大家探讨、交流。