洞庭湖中枯水期水情变化及其驱动因素

为揭示洞庭湖中枯水期水情变化特征及其驱动因素,采用长短期记忆神经网络模拟洞庭湖出湖流量及湖区水位,通过情境模拟开展水情变化归因分析。洞庭湖1992—2019年9—10月出湖流量大幅减少,主要受长江流量降低的影响。洞庭湖中枯水期水位主要呈下降趋势,其中9—10月平均水位在西洞庭湖、南洞庭湖降幅约1 m,在东洞庭湖降幅约2 m。地形变化对中枯水期水位主要起拉低作用,长江和流域四水流量变化在9—10月起拉低作用、在12月至次年3月起抬升作用,其中对东洞庭湖水位的影响相对更为显著。研究结果可为洞庭湖中枯水期水资源管理和湿地保护提供参考。     

无人机倾斜摄影和激光扫描在竣工测量中的应用

竣工测量是城市规划管理、智慧辅助决策的基础工作,随着智慧城市建设步伐的加快,通过传统全野外数字采集方法获取的二维竣工数据已难以满足新时代发展对基础数据三维化的新要求。以竣工项目为例,通过倾斜摄影测量、三维激光扫描技术与传统全野外数字采集方法的对比,在精度、效率指标等方面探讨新兴测量方法在竣工测量工作中的可行性和适用性,旨在为传统二维全野外数字采集技术向二、三维数据采集技术的融合提供参考。     

海南岛北部全新世最大海侵古岸线的发现及其意义

全新世大暖期的最大海侵对沿海地区具有深刻影响,但是海南岛北部全新世的最大海侵范围研究较少。本研究利用高精度DEM数据解译以及野外钻探验证,发现海南岛北部全新世精确的最大海侵古岸线空间展布位置,其总面积约260 km2,其中约115 km2属于现今的江东新区规划建设范围内,占整个江东新区规划面积的38%。海南岛北部全新世最大海侵古海岸线的发现,不仅对理解南海全新世高海平面特征及规律提供琼北地区新证据,并且对海南自贸区（江东新区）应对未来海平面升高问题提供背景参照。     

海南岛北部全新世最大海侵古岸线的发现及其意义

全新世大暖期的最大海侵对沿海地区具有深刻影响,但是海南岛北部全新世的最大海侵范围研究较少。本研究利用高精度DEM数据解译以及野外钻探验证,发现海南岛北部全新世精确的最大海侵古岸线空间展布位置,其总面积约260 km²,其中约115 km²属于现今的江东新区规划建设范围内,占整个江东新区规划面积的38%。海南岛北部全新世最大海侵古海岸线的发现,不仅对理解南海全新世高海平面特征及规律提供琼北地区新证据,并且对海南自贸区(江东新区)应对未来海平面升高问题提供背景参照。     

中国区域高分辨率温度实况融合格点分析产品质量评估

采用两种插值方法将2018年2m气温实况融合格点分析产品插值到2380个国家级考核站,通过相关系数、平均值误差、平均绝对误差、均方根误差及准确率等指标对该产品进行评估。结果表明:利用邻近插值法得到的评估结果略优于双线性插值法,实况融合格点分析产品的评估结果具有一定的日变化和月变化。总体而言,逐小时实况融合格点产品与站点实况基本一致,具有较高的参考性,其相关系数达到0.99以上,均方根误差在1℃以下,2℃以内准确率达到98%以上,1℃以内准确率达到95%以上。分省和分海拔评估结果表明,评估结果随海拔高度的增加而变差,因此在海拔较高、地形较复杂区域、气象站较稀疏区域应用该产品时应谨慎;由小时实况融合格点产品获得的日最高、最低温度也有很高的指示性;该产品对高温过程也有较好的监测能力。      

基于HRCLDAS/CLM陆面数据同化系统的青藏高原地区土壤湿度模拟研究

利用最新的高时空分辨率（1 km、1 h）的中国气象局高分辨率陆面数据同化系统（HRCLDAS-V1.0）大气近地面强迫资料,驱动由NCAR发展的通用陆面模式（CLM）,对青藏高原地区2015年1月1日至9月30日的土壤湿度开展了模拟研究。结果表明模拟得到的高时空分辨率（1 km、1 h）土壤湿度能够体现出青藏高原地区从东南向西北逐渐变低的空间分布特征,较好地表现出各层土壤湿度的时间变化特征,6~9月土壤湿度波动较大,1~5月波动较平缓,上层土壤湿度变幅较大,深层变化较平缓。0~5 cm、0~10 cm和10~40 cm深度土壤湿度模拟结果与观测值的相关系数均在0.8以上,其中0~5 cm土层的相关系数达到0.92,各层土壤湿度观测值与模拟值的均方根误差变化则相反,3个土层土壤湿度模拟结果与观测值的偏差均小于0.04 mm3 mm-3,但模式对于研究时段土壤湿度变化的低值有高估现象,且模拟能力随着土层深度的加深而减弱。     

东南沿海台风暴雨型单体斜坡灾害风险评价——以泰顺仕阳北坡为例

在东南沿海地区每年汛期由台风暴雨诱发的坡积层滑坡灾害事故众多,给当地人民生命财产安全造成巨大威胁。斜坡单体风险评价是地质灾害治理与防控的重点、难点。在野外调查、工程地质钻探及岩土体力学测试的基础上,以仕阳镇仕阳北坡为例,结合气象资料分析了不同降雨条件下斜坡的稳定性;采用蒙特卡洛方法计算了斜坡安全系数的统计特性;基于斜坡破坏概率研究了承灾体的易损性,并定量计算了不同降雨条件下建筑物及人员的风险值。结果表明：随着降雨强度的增加,滑坡发生概率随之增加,其风险值也逐渐增加,特大暴雨工况风险最大,其人员风险为94人/年,经济风险为1.41亿元/年。研究结果对东南沿海地区该类滑坡的防治工程有重要的参考意义,可为该类滑坡的防灾减灾决策提供建议。     

基于金矿规格单元数据的机器学习方法在成矿建模分析中的应用

现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。     

基于全球橄榄石数据的玄武岩构造环境智能判别方法及其验证

一直以来,探索玄武岩地球化学特征与大地构造环境之间的联系是地球化学领域的一个重要研究方向。橄榄石是岩浆最早期结晶的矿物之一,其在玄武质岩浆形成和演化过程中记录了诸多信息。鉴于此,学者们尝试利用橄榄石的元素组成判别大洋中脊玄武岩(MORB)、洋岛玄武岩(OIB)和岛弧玄武岩(IAB)三种构造环境。常用的玄武岩构造环境判别图解难以满足精度要求,于是引入机器学习算法作为判别手段来解决上述问题。机器学习判别方法的分类效果在很大程度上取决于参数选取的合理性。为此,本文提出一种耦合灰狼优化算法(GWO)和支持向量机(SVM)的智能判别方法。该方法利用GWO寻求SVM算法最优参数组合,以形成橄榄石组成元素和玄武岩构造环境之间的最佳映射关系,从而实现对MORB、OIB和IAB三种构造环境的准确判别。此外,根据公开发表的玄武岩样品的地球化学数据,结合混淆矩阵及其衍生评价指标,通过仿真实验、随机子抽样验证和k折交叉验证等方式评估了所提方法的判别性能。评估结果表明, GWO-SVM耦合判别方法在利用橄榄石成分判别玄武岩构造环境方面具有较好的分类效果,其判别准确率可达85%以上。由此可见,相较于传统判别图解方...     

浅谈如何做好地面气象测报工作

<正>综合观测是气象工作的基础,是服务型业务的支撑,面对气象现代化进程的快速推进,如何提高地面测报质量,做好综合气象观测工作,是业务管理员和观测人员面临的新问题,本人结合工作实际和经验谈几点粗浅体会。1增强责任意识,细化岗位职责测报工作繁杂而细致,时间性和准确性要求很严,要想做好地面气象测报工作,必须严肃、认真、负责,从主观上树立对本职工作高度负责的态度,坚持实事求是的态度,严格执行规范规定和岗位责任制,严肃对待每项工作。