山东淄博金岭地区辛庄铁矿地质地球物理特征及深部找矿预测

临淄区辛庄铁矿位于山东金岭富铁矿集区的东南侧,具有较好的矽卡岩型铁成矿地质条件。区内以往发现的矿体为-500m以浅,深部成矿认识欠缺,导致资源接替不足。通过对成矿地质体分布及形态变化、重磁电异常特征和已发现矿体展布规律的分析,基于可控源音频大地电磁测深、重磁联合反演等技术手段,对区内深部成矿进行了预测。认为：辛庄铁矿为典型的矽卡岩型矿床,接触带不同位置成矿差异性明显,具有“平缓凹陷处易成矿,陡峭凸起处不易成矿”的特点;重、磁、电、地综合方法指示,金岭杂岩体在研究区南东侧深部具有明显再次上隆现象,形成明显的“凹”字形展布形态,是有利成矿部位。根据取得的认识,圈定深部找矿预测靶区一处,推测深部磁性体赋存于7号勘查线以西,海拔-770～-950m。这可为研究区取得深部找矿突破和补充后续接替资源提供理论指导。     

协同利用高光谱与多光谱遥感技术提取油气异常信息

为了在缺少地面实测数据的情况下对遥感油气异常结果进行验证, 利用多光谱遥感数据和高光谱遥感数据对同一地区进行油气异常解译, 针对同一位置使用两种不同数据的异常结果进行相互验证.并提出了利用高光谱异常提取结果作为先验知识的多光谱异常主分量阈值确定方法, 将该方法与传统主分量阈值方法提取的异常结果, 分别与高光谱提取出的粘土异常区域结果进行重叠率计算, 发现该方法提取出的异常区与高光谱提取的结果重叠率达98.808%, 高于传统主分量阈值方法的98.198%.结果表明利用该方法确定的阈值划分出的异常区具有较高的精度.      

基于GMS鄱阳湖拟建枢纽对地下水影响探讨

针对拟建鄱阳湖水利枢纽工程对地下水影响问题,选择赣江三角洲为代表区,采用资料收集、野外调查、统计分析和数值模拟等方法进行研究。依据地质钻探资料、地下水与河流动态关系、区域数字高程模型,结合鄱阳湖历史形成与演化过程确定研究区边界条件,运用GMS模拟软件建立了研究区地下水三维运动模型。依据推荐的枢纽调度方案,利用数值模型计算枢纽运行后对地下水运动影响的时空变化规律。结果表明:枯水年份影响大,距离河流、坝址近的地方影响大,反之亦然。影响幅度范围0~2m,地下水径流交替因此减弱,丰水年份土壤潜育化面积增加9.3%。     

河南铁生沟煤矿岩巷底鼓机理与防治对策

河南铁生沟煤矿13和15采区下山岩巷沿L7灰岩向向斜轴部延伸。已掘巷道的变形破坏随延深加剧,底鼓尤甚。通过对岩巷围岩工程地质条件、巷道变形破坏特征调查研究,分析了岩巷底鼓机理。指出应力重分布引起的高水平应力,使类同层合板的底板屈曲脱层或劈裂剥离,继而挠曲,引发底鼓。认为底板稳定性的控制,应从削减底板上强大的水平应力和提高底板的抗屈曲强度两方面入手,同时要兼有系统工程观点,加增帮顶的支护。基于这一思想,提出了铁生沟矿两采区岩巷底鼓防治对策。     

航空摄影DG法若干问题探讨和实践研究

POS辅助航空摄影直接地理定向法(direct georeferencing,DG)得到的外方位元素,可直接进行小比例尺成图,省去了地面实测环节,大大提高了工作效率。但DG法对地面基站、检校场要求较高,而在实际作业中会出现某些环节的数据缺失。针对这些情况进行实践研究,结果表明,可用精密单点定位技术(precise point positioning,PPP)代替地面基站,利用其他架次的检校场数据检校,检校场对同向飞行的航线检校精度更高。     

基于资源三号三线阵影像快速制作DSM生产应用研究

主要利用资源三号卫星影像进行稀少控制定向和选择不同视影像组合分别进行DSM产品快速制作试验,并对试验结果进行主观和定量评价,分析利用资源三号三线阵影像快速制作DSM产品的流程及适用条件。     

GRAPES_3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估

利用传统点对点TS评分、邻域法以及对象检验等多种方法,综合评估了GRAPES_3 km模式的对流风暴预报性能,分析了传统检验方法和新型空间检验方法对高分辨率模式评估的适用性和差异性,并同GRAPES_Meso模式的相关结果进行了对比。结果表明:对强对流典型个例的预报评估发现,综合应用多种评估方法能够更全面地评估对流风暴预报,获取模式在对流风暴初生和发展变化过程中的预报性能。使用点对点评分方法,GRAPES_3 km模式对风暴和强风暴的预报都明显优于GRAPES_Meso模式。对于模式不同起报时间的预报,起报时间越新预报效果越好。邻域TS方法考虑了时空偏差,GRAPES_3 km模式20和35 dBz采用时间邻域1 h,空间点对点时预报技巧最高;50 dBz时空偏差较大,时间邻域尺度为3 h技巧最高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_3 km模式对不同阈值的对流风暴预报均能达到最低技巧尺度,而GRAPES_Meso模式对35 dBz以上的对流风暴基本无预报能力。对象检验可以评估对流风暴特征的预报效果,GRAPES_3 km模式的对流风暴个数预报与实况较为一致,但面积预报明显低估。该模式对β中尺度的对流风暴形态、位置等预报较好,对γ中尺度的对流风暴预报尺度偏大、形状偏圆、轴角偏小,对α中尺度的对流风暴预报尺度偏小、形状偏扁、轴角偏大。GRAPES_Meso模式的对流风暴面积、个数、尺度预报较实况均偏小,位置预报偏差较大,形状预报较实况偏圆、轴角偏小。传统点对点TS评分方法和新型空间检验方法对高分辨率模式对流风暴预报的检验结论一致,依然具有一定的参考价值,但新型空间检验方法能够提供更详细的评估信息。     

2018年7月15—17日北京极端强降水过程三类对流风暴及其强降水特征分析

2018年7月15—17日,北京遭遇当年入汛以来最强降水过程。该过程具有持续时间长、累计雨量大、局地雨强强等特点。针对小时降水量阶段性减弱的特征,对该过程不同阶段三类对流风暴及其强降水特点进行了对比分析。结果表明： 16日凌晨副热带高压边缘暖区强降水主要由低质心型对流风暴造成,该时段暖湿层结深厚,垂直风切变较弱;对流系统具有类似热带强降水型风暴特征,加之“列车效应”影响,导致北京密云出现极端强降水;高质心型对流风暴出现在16日至17日凌晨,受高空槽和副热带高压共同影响,中层有干空气侵入,整层垂直风切变较强;对流系统存在悬垂结构特征,但局地性强、移速快,其造成的最大降水量要弱于低质心型对流风暴;混合型对流风暴对应17日高空槽过境的强降水,该时段能量和水汽条件较前期明显减弱;对流风暴的强度和降水量级在三类风暴中最弱。不同类型对流风暴对应的环境条件、结构特征及其移动传播特点决定了该过程不同阶段的降水强度和量级。