GPS-RTK测量精度的影响因素研究与实验分析

实时动态测量技术（RTK）是GPS技术的一项飞跃。介绍了RTK测量的基本原理与影响RTK测量精度的因素,通过实验对比分析在作业模式中两种点位校正方式对RTK测量精度的影响,在作业过程中采用合适的点位校正方式可以提高RTK作业效率和测量精度。     

石门烤烟产区人工防雹技术分析

通过分析历史资料,总结出石门山区冰雹发源地及移动路线,并确定了最佳防雹作业点.分析2008年以来的防雹作业资料以及部分降雹实况资料,总结出有效判别石门烤烟产区冰雹云的3个定量指标:组合反射率55dBZ、垂直累计液态含水量45 kg/m2、回波顶高11km以及现场观测定性指标.实践证明,定量指标与现场观测定性指标相结合,提早识别冰雹云是防雹作业成功的关键.     

1988-2018年滇池氮磷比的时空演变特征与原因解析

氮、磷浓度是制约湖泊营养状态和生产力水平的重要环境因子,而氮磷化学计量比是湖泊生态系统的主要指标,因此,判识氮磷比变化趋势及其驱动力对湖泊生态恢复具有重要意义.研究基于19882018年连续观测数据,分析了滇池氮磷浓度和氮磷摩尔比(简称氮磷比)的时空分布演变特征;采用多元线性回归模型分别对滇池草海和外海氮磷比驱动效应进行定量解析,筛选出影响湖体氮磷比变化的潜在驱动因子.结果表明:①19882018年滇池氮磷比呈现显著的线性上升趋势,其中草海和外海氮磷比分别上升1.3和0.7 a^-1.②草海和外海分别在2008年和2004年发生了氮磷比上升突变,突变前上升归因于总氮浓度快速增加,突变后则是由于总磷浓度下降较快.③滇池的氮磷浓度变化主要是受流域氮磷输入负荷、跨流域调水、流域氮磷削减、风速和水位的综合影响,但受控因子在不同区域可能存在差异.④气温是滇池氮磷比变化的主要驱动因子,流域人为氮磷输入差异是滇池氮磷比变化的次要驱动因子.     

云南澜沧老厂铅锌多金属矿床闪锌矿微量元素组成

云南澜沧老厂是三江成矿带南段最重要铅锌多金属矿床之一,通过LA-ICPMS和ICP-MS微量元素组成分析结果表明,矿床中闪锌矿属于铁闪锌矿,形成于中温环境,以富Fe、Mn、Cd和In等元素为特征,其中Fe、Mn、Cd、In等元素以类质同象形式赋存于闪锌矿中,而Pb、Cu 、Sn和Bi等元素含量变化范围较大,以显微包裹体(方铅矿和黄铜矿等)赋存于闪锌矿中。本矿床闪锌矿中Fe和Mn等微量元素组成与VMS矿床类似,但In和Cd的异常富集可能暗示其独特的成矿机制。总体而言,其闪锌矿微量元素组成特征和与燕山-喜山期花岗岩叠加改造作用有关的喷流沉积铅锌矿床(如云南白牛厂和广东大宝山)相似,而明显不同与矽卡岩型矿床(如核桃坪与鲁子园),更不同于MVT型铅锌矿床(牛角塘、会泽和勐兴)和金顶铅锌矿床。结合矿床产出地质特征,笔者认为云南澜沧老厂铅锌多金属矿区经历了古、中、新特提斯期不同程度的拉张与闭合发展演化,使矿床多期同位叠加成矿特征明显,其闪锌矿微量元素组成具喷流沉积成因特征,深部喜山期花岗斑岩与铅锌成矿作用关系不大,但在其侵入过程中叠加改造作用使闪锌矿等硫化物组合及其微量元素组成发生一定程度变化(如局部富集Sn和Sb等元素)。此外,两种测试方法结果对比可以看出,在硫化物单矿物微量元素分析中,LA-ICPMS相对于ICP-MS分析具有更高精度,不仅可以进行硫化物原位分析,并能即时了解微量元素在硫化物中赋存状态,而且克服了ICP-MS分析中由于单矿物选样不纯致使测试误差大等弱点。     

福建东山岛沙质海岸带不同风水林潺槁树种群生命表分析

为了揭示沙质海岸带天然植被中潺槁树种群生命过程,对福建东山岛沙质海岸带不同风水林的潺槁树群落进行调查和数据统计,通过编制种群生命表,绘制存活曲线、死亡率曲线、亏损度曲线、死亡密度函数曲线、积累死亡函数曲线和危险率函数曲线,分析了其种群的年龄结构及动态变化.结果表明:山只村潺槁树种群具8个龄级,黄山村具7个龄级,两者年龄结构皆呈反J分布型,而后姚村具6个龄级,不呈反J分布型,但三者都属于增长型种群;山只村和后姚村潺槁树种群存活曲线都属于Deevey-Ⅱ型,前者呈现2个死亡高峰,后者呈现3个死亡高峰,而黄山村属于Deevey-Ⅲ型,呈现2个死亡高峰;4个生存函数值(生存率、积累死亡率、死亡密度、危险率)均说明3片风水林潺槁树种群具有前期增长、后期稳定的特点.     

武夷山甜槠天然林含碳率与碳贮量研究

选取武夷山甜槠天然林为研究对象,对其乔木层、灌木层、草本层、枯枝落叶层、土壤层进行了碳贮量研究．结果表明：乔木层不同器官的含碳率表现为：C皮〉C叶〉C干〉C枝〉根,灌木层不同器官的含碳率表现为：C干〉C枝〉C根〉C叶,草本层是地上部分含碳率大于地下部分,枯枝落叶层的含碳率表现为：C叶〉C枝〉C果,土壤层的含碳率随着土壤...     

简评VAN地震预报方法

评估一种地震预报方法预报准确与否的标准，不应仅仅依赖于应用抽象而严格的统计定律的方法，而忽视的地震现象的具体特点。断层破裂过程与掷股子不能相拼并论的。本文的结论是如何我们采用Ｍｕｌａｒｇｉａ，Ｇａｓｐｅｒｉｎｉ（１９９２）在评估ＶＡＮ方法时所提出的方法，那么，即使是一种理想的地震方法，也会在前兆和震间表现出某种“不确定”的联系，每次ＶＡＮ预报需单独评估，同时必须考虑所有具体情况和信息，震中位置预报     

分形方法在地震序列类型早期判别中的应用

着重讨论了地震序列的空间分布随时间变化的特性，利用分形方法提取大震后余震的空间分维信息，从而达到早期判别地震序列类型的目的。以１９６６年以来定位精度较好、余震记录较全的１２个７级以上大震和大同６级强震序列为资料，计算了震后１个月内余震随时间变化的空间分维数。结果发现，不同类型的地震序列分维数不同。一般震后５－６天，主震型序列的分维数在１．１－１．２之间，多震型序列的分维数在１．３以上。利用前７天的     

南海北部陆坡峡谷区海底沉积物工程地质特征及区域稳定性评价

The upper part of the continental slope in the northern South China Sea is prone to submarine landslide disasters,especially in submarine canyons. This work studies borehole sediments, discusses geotechnical properties of sediments, and evaluates sediment stability in the study area. The results show that sediment shear strength increases with increasing depth, with good linear correlation. Variations in shear strength of sediments with burial depth have a significantly greater rate of change in the canyon head and middle part than those in the canyon bottom. For sediments at the same burial depth, shear strength gradually increased and then decreased from the head to the bottom of the canyon, and has no obvious correlation with the slope angle of the sampling site. Under static conditions, the critical equilibrium slope angle of the sediments in the middle part of the canyon is 10° to 12°, and the critical slope angle in the head and the bottom of the canyon is 7°. The results indicate that potential landslide hazard areas are mainly distributed in distinct spots or narrow strips on the canyon walls where there are high slope angles.     

抚仙湖水质变化(1980-2011年)趋势与驱动力分析

水质恶化是湖泊系统生态健康的主要制约因素之一,科学地判别水质变化趋势是正确认识和解决水环境问题的首要步骤.基于抚仙湖1980-2011共32年湖体水质监测数据,采用Mann-Kendall和Daniel趋势检验法分析了高锰酸盐指数(COD_Mn)、总氮(TN)、总磷(TP)、透明度(SD)、叶绿素a(Chl.a)和浮游植物丰度等6项指标的年际变化趋势;从人类活动和自然环境变化2个角度,筛选出9项水质变化的驱动指标,建立了水质指标与驱动指标之间的灰色关联模型.研究结果表明:①统计的6项指标年际波动较大,其中TP、TN和浮游植物丰度的变异系数最大,达到0.6以上;②在α=0.05显著性水平上,COD_Mn、TN、SD、Chl.a和浮游植物丰度等5项指标均有恶化趋势,Mann-Kendall和Daniel趋势检验2种方法的检验结果一致;③驱动因子与水质指标之间有较强的相关水平,其中,人口数量和水温是主要驱动因子,与主要水质指标的灰色关联系数达到0.7以上的强相关水平.