面向AHCI的GIS人机接口研究

在讨论AHCI的理论和方法基础之上,重点研究了空间信息的自适应表达和GIS界面交互元素的自适应策略,提出了一个通用的面向AHCI的GIS系统框架     

非均质天然气藏的岩石物理模型及含气饱和度反演

非均质气藏中,天然气一般呈"斑块状"分布于含水岩石内部,这种非均匀分布特征会导致地震波显著的频散与衰减现象.为发展适用于碳酸盐岩储层中流体检测的岩石物理模型,本文基于Biot-Rayleigh波动方程,实现了对非饱和岩石的多尺度理论建模,预测了不同尺度下波响应与岩性、流体间的定量联系.将此项建模技术应用于阿姆河右岸的灰岩气藏,给出了多尺度的岩石物理学图板.通过与实验数据、测井精细解释结果及地震数据的对比分析,本文论证了图板的正确性与可适用性.结合叠后波阻抗反演与叠前弹性参数反演,基于地震资料进行了储层含气饱和度与孔隙度的反演,反演结果与各井实际的产气情况吻合.     

工作流理论中系统需求模型及其形式化描述

描述了系统需求元模型的概念体系,提出了系统需求元模型的内容,描述了系统需求定义与分析的流程,最后采用了一种层次描述法与Petri网描述法相结合的形式化描述方法对系统需求的结果进行描述。     

k-邻近空间关系下的空间同位模式挖掘算法

定义了一种基于k-邻近对象的空间同位模式,探讨了基于k-邻近空间关系的同位模式的特点及其与基于距离阈值的空间同位模式的区别与联系,并开发了k-邻近对象同位模式挖掘算法(KNFCOM)。通过对真实数据的实验结果表明,KNFCOM算法可有效地发现大型空间数据集中存在的各种空间同位模式。     

基于泛布尔函数的空间叠置分析

提出了建立在空间属性多态化、空间效用函数、泛布尔空间逻辑关系知识化表达基础上的基于泛布尔函数的空间叠置分析模型。     

海洋磁力测量中测线方向的选择方法

采用测线间磁异常插值精度分析了测线方向对磁测的影响;探讨了测线方向的选择方法,结合我国不同海区磁异常分布特征给出了不同海区测量时测线方向的选择详细方案.结论表明:海洋磁力测量中,测线方向对磁异常插值精度的影响不大,但是为了获得更高的磁异常插值精度,测线方向应尽量沿磁异常梯度方向布设.给出的测线方向的选择方法和我国不同海区测线方向选择详细方案可供作业人员参考.     

城市化对石家庄站日气温变化的影响

利用1962—2011年逐日平均、最低和最高气温资料,对比分析了石家庄站和藁城站平均、最低和最高气温的概率分布特征.石家庄站是我国少有的自建站以来从未迁址的城市气象站,而附近的藁城站可近似看作乡村气象站.结果表明:城市化致使石家庄站1962—2011年平均、最低和最高气温的概率密度分布向高温方向偏移,其中对最低气温分布的影响尤其明显,对最高气温分布的影响很小;受城市化影响,石家庄站最低气温概率密度分布的高温部分增温比低温部分增温更加明显,最低气温分布形状更加扁平;相对于1962—1986年,1987—2011年石家庄站平均、最低和最高气温概率密度分布均向高温方向偏移,其中最低气温偏移最为明显,并导致1962—2011年整个分析时期最低气温分布出现非正态性;城市化对石家庄站气温分布的影响在冬、春季比夏、秋季更显著,最显著的城市化影响出现在冬季最低气温上;石家庄站基于最低气温的极端气温指数趋势受城市化影响严重,冷夜日数和暖夜日数的城市化影响分别为-1.13 d/10 a、1.48 d/10 a,但基于最高气温的冷昼和暖昼日数等极端气温指数变化趋势受城市化影响不明显.出现这种现象的主要原因是城市化对最低、最高气温分布的影响存在差异.     

利用最小二乘拟合法进行多站地磁日变基值归算

多站日变改正技术是解决远海区大范围磁力测量地磁日变改正的关键技术,然而多站日变改正中,为了减小磁场水平差异的影响,分站日变基值必须向主站归算.基于地磁日变化的时空特点,尝试将最小二乘拟合法引入到多站日变基值归算中,并采用多站同步观测数据对方法的有效性进行了验证.结论表明:当主站和分站日变性质相似时,最小二乘拟合法可以取得良好的效果,且对同步观测时段低.但是当日变性质差异较大时,则应当采用传统的同步比对法.     

运用机器学习和锆石微量元素构建花岗岩成矿潜力判别图解：以东昆仑祁漫塔格为例

由于锆石在中酸性岩中广泛存在且成分稳定、不易受到后期热液活动的扰动,因此锆石成分可以有效记录成矿岩浆信息。其中,锆石的Ce4+/Ce3+、Ce/Ce*、Eu/Eu*和Ce/Nd值可以反映岩浆氧逸度和含水量等成矿信息,已被广泛用于花岗岩类成矿潜力评价。然而,随着研究的深入发现,这些地球化学指标并不完全具有普适性。此外,以往研究均是根据对成矿岩体的“已知认识”提出成矿潜力判别方法,但考虑到成矿过程的复杂性,许多反映岩浆成矿能力的地球化学信息可能均尚未被揭露。为此,笔者以东昆仑祁漫塔格成矿带为例,借助当前广泛应用的机器学习算法之一——支持向量机,对来自该成矿带斑岩−矽卡岩Cu−Fe−Pb−Zn多金属矿床成矿岩体和全球非成矿岩体的锆石数据开展机器学习训练,目的在于挖掘能够反映岩浆成矿能力的锆石微量元素特征,从而构建花岗岩成矿潜力判别图解。模型训练结果显示,在21个常见的锆石微量元素特征中,Gd、Dy、Yb、Y、Tm等5种元素特征对识别岩浆成矿能力最为重要。在此基础上,笔者新建立了10个二元判别图解,它们在识别成矿岩体和非成矿岩体时的准确率均接近1。研究表明,利用机器学习方法和地质大数据,可以挖掘传统研究方法难以发现的新的地球化学指标和图解,这对深入认识矿床成因、指导找矿勘查具有重要意义。     

横断山区山地灾害的区域分布特征与动态演化规律研究

横断山区地貌类型多样、地质环境脆弱复杂,加之气候多变、地震活动频繁,导致该区成为我国崩塌、滑坡、泥石流等山地灾害发育数量最多、危害最为严重的区域之一。本文以横断山区发育的崩塌、滑坡、泥石流灾害为研究对象,基于对研究区环境背景和灾害野外调查及数据收集的基础上,采用GIS空间分析与数理统计分析相结合的方法,对区内山地灾害与成灾环境背景条件的相关关系进行了分析,探讨了横断山区山地灾害的区域分布特征及动态演化规律。