漓江流域丰水期外源酸对岩溶化学风化碳汇的影响

于2020年4月对漓江流域主要干/支流进行采样及监测, 结合Gibbs图、离子比值、Galy模型和同位素特征值方法, 分析流域内水化学特征及外源酸对流域岩溶碳汇的影响。结果显示: (1)受碳酸盐岩风化影响所控制, 漓江水体主要水化学类型为HCO3-Ca; [Ca2++Mg2+]/[HCO– 3]的当量比均值为0.87, [Ca2++Mg2+]/ [HCO– 3+SO2– 4+NO– 3]的当量比均值为1.07, 指示碳酸盐岩风化过程受到外源输入的硫酸和硝酸影响; (2)漓江流域最终出口(阳朔断面)的碳汇通量为974.86×103 mol·(km2·a)–1。各支流碳汇量占总出口比例的波动较大, 比例最小为小溶江, 只占总通量1.44%, 而贡献比例最大则为良丰河35.74%, 甘棠江和良丰河贡献比例合计达57.04%。(3)流域内各支流CO2消耗量的占比均值为10.02%, 存在显著的空间变化, 受不同流域的地质分布和流量的影响明显。(4)外源酸风化碳酸盐岩的DIC贡献率介于13%~55%之间, 空间变化上, 大榕江和桃花江的贡献比例较大, 均高于50%, 而外源酸对阳朔断面DIC贡献率低至13%。     

MAPGIS微机地理信息系统

介绍了该系统的基本配置，特点及主要功能。     

蒙甘青地区白垩纪原型盆地分布特征及盆山格局

通过野外地质调查并结合前人资料,对蒙甘青地区白垩纪原型盆地沉积特征及盆山格局进行了研究。结果表明,白垩纪时期,因受北侧西伯利亚板块、东侧太平洋板块和西南印度板块共同影响,研究区由晚侏罗世的挤压和抬升作用进入松弛拉张裂陷阶段,早白垩世盆地沉降中心较侏罗纪向北迁移,发育了以坳陷和断陷为主的8个大小不一的沉积盆地群。晚白垩世本区受西南部印度板块与青藏高原碰撞对接的强烈影响,沉积盆地逐渐消失,此时沉积中心转移到祁连山东部及阿拉善一带,主要发育了2个沉积盆地群。早白垩世为本区烃源岩形成时期,研究该区白垩纪盆山构造发育及原型盆地沉积特征对寻找以白垩系为烃源岩的油气藏具有重要意义。     

利用GPS资料研究区域地壳应力场变化与地震活动关系h

推导了地球内应力场变化与地面位移场和重力变化的关系;讨论了利用地面位移变化速率来计算地球内应力场变化的边界元方法;最后,利用中国新疆伽师地区的GPS观测资料,对该地区地壳内的应力场变化进行了计算,并分析和讨论了该地区地壳内的局部应力场变化与地震活动和断层构造活动的关系．      

长江三峡工程库首区InSAR测量的初步研究

正在进行的长江三峡水利枢纽工程将建成世界上最大的人工水库 ,已有的研究表明 ,高坝水库有可能诱发中强地震。合成孔径雷达干涉测量 (InSAR)已成为测量地球表面变化极具潜力的技术。对欧洲遥感卫星ERS - 1与ERS - 2的SAR数据的初步分析表明 :只要时间跨度不太长 ,在有植被覆盖、地形起伏较大的山区亦能获得较为理想的干涉图像。结合三峡地壳形变监测网络 ,利用InSAR技术完全有希望识别三峡工程蓄水过程的地表变形     

邢台市平原区地下水水质分析

邢台市平原区地下水主要补给来源为大气降水入渗、灌溉回归入渗,在补给过程中受人类活动影响引起水质变化.以多年水质监测数据为基础,通过水质动态分析,得出浅层地下水多年动态较稳定,深层地下水多年动态稳定.地下水质量评价结果表明,该区大部分地下水质量良好,个别区域地下水质量较差.     

加权最小二乘法与AR组合模型在极移预测中的应用研究

分析了极移预测的重要性,介绍了目前极移预测的主要方法.根据目前常用预测模型中周年项和钱德勒项的时变性质,在极移预测方法上进行了一种新的尝试,即利用加权最小二乘法与AR组合模型对极移进行预测.为进一步优选模型中的加权函数,设计了3种选权方案,并通过对比,给出了极移X、Y序列各自合适的选权方案.通过实验最终验证了这种新方法对极移预测的精度提高有一定作用,可作为极移预测的一种参考方法;但该方法作为极移预测的一种新的尝试,在选权方案优选时,其物理激发上的理论依据仍需进一步探讨.     

两种样本输入方式下基于GRNN的日长变化预报结果的比较

针对广义回归神经网络用于日长变化预报过程中,样本的输入方式对预报结果的影响进行了研究。采用2种输入方式:即样本按不同跨度输入以及按连续输入,对日长变化进行预报。最终证明不同的样本输入方式对日长变化预报精度的影响较大,样本按跨度输入在超短期预报中预报精度较高,样本采用连续输入的方式在短期和中期预报中预报精度较高。     

基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用

本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度。