广州城市空间形态扩展中土地供应动力机制的作用

近 10年来呈剧烈变动状态的广州城市空间形态 ,刻烙着城市有机体内外部矛盾碰撞摩擦的痕迹 ,其中包含着权力行为力在空间的冲突过程。文中拟就从人文主义方法论的角度 ,以土地供应为中介媒体 ,研究分析它的供应机制对近 10年广州城市空间形态生长的影响 ,映视土地供应背后权力行为力对城市空间形态扩展影响的一般规律 ,以引导城市空间的健康发展     

西藏自治区的土壤理化特性探讨

通过对西藏自治区主要土壤类型的实地踏勘和采样分析,并结合全国土壤普查资料的结果进行分析,揭示了本区土壤具有4点特性:即多砾石性、砂质性、成土幼年性和低矿化的富有机质性。因此,在改良本区土壤时,应重视去石与防治沙漠化措施,加强矿质养分肥料的施用,稳定有机肥的投入。     

加强资金管理促进地勘经济发展

资金结构的不合理使一些地勘单位的发展步履维艰。增加财务杠杆利益,优化资本结构,保持良好的财务状况,发挥资金的有效利用率,才能实现资金的最大利润率,使地勘单位适应市场经济环境,提高其经济实力。     

海拉尔盆地贝尔凹陷的油气运聚分析

海拉尔盆地贝尔凹陷是一个以白垩系沉积为主的陆相断陷区。采用条件分析法,对贝尔凹陷的油气运聚条件及其成藏的基本模式进行了系统研究,认为,贝尔凹陷在剖面上有3套成藏组合,其中中部成藏组合最佳;在平面上可分为5个运聚系统,其中以位于凹陷西北部的3个系统为最佳。该凹陷不同构造部位的运聚条件相差较大,生烃洼陷深部位的油气运移以砂岩储集层和断裂为主要输导通道,构造高部位的油气运移以断裂为主,而两者之间的油气输导则以不整合面和断裂为主。在油气运聚和成藏模式分析的基础上,认为贝尔凹陷油气运聚的有利条件主要包括生油凹陷有充足的油源、生油区内有继承性发育的圈闭构造以及各运聚要素间存在良好的时空配置关系3个方面。     

西藏南部郎杰学群碎屑物质来源的古水流证据

新近对西藏山南琼果和贡嘎地区(特提斯喜马拉雅北亚带)弱变质的上三叠统深海—半深海沉积地层——郎杰学群地质填图调查,在出露槽模沉积构造的37个古水流点获得了43组数据。赤平投影数据恢复后发现,这一地区主力古水流有南东140°～160°和南西190°～210°两个方向。这一分析结果为郎杰学群沉积物来自北边(未知块体)而非印度次大陆的观点提供了有力证据。     

在MapInfo中实现区域对象样点布设功能

随着GIS在森林资源管理中应用的不断深入，在GIS系统中实现林业专业抽样设计功能是非常必要的。本文使用MapBasic鳊程语言实现三种样点布设功能。操作时，用鼠标点击欲布样点区域，在弹出对话框中作出回答，就能得到样点布设图和样点坐标表。     

基桩缺陷逐步能量恢复递推定量分析

通过大量正演计算,对不同桩周土条件下缺陷程度与时域速度响应波形中入射波波幅与反射波波幅的比值进行了相关性分析,拟合出桩侧土为粘土、砂土、粉土条件下桩径变化程度与波幅比之间的关系式。通过理论分析,在基桩存在多缺陷时,导出了缩颈与扩颈对下一个缺陷引起的反射波幅值的影响系数,进而,提出了逐步能量恢复递推缺陷程度的理论与方法,在时间域中,实现了基桩存在多缺陷时的低应变动测缺陷量化分析。模型桩试验分析结果表明,缺陷量化分析方法可取得显著效果。     

淇、卫河流域“96·8”致洪暴雨过程的数值模拟

应用LASGREMM模式 ,对淇、卫河流域“96·8”致洪暴雨过程进行了模拟预报分析。结果表明 ,LAS GREM模式不仅能较准确地预报淇、卫河流域暴雨落区 ,而且可以进一步分析天气过程的特点及演变情况     

对下扬子与华南边界结合带东延问题的地球物理探讨

以江山-绍兴、铅山-宜春等断裂带作为华南与扬子块体之间的边界结合带，这种认识目前已基本为大家所接受．但是，这条边界结合带向东延伸入海之后的位置与去向一直是多年来研究的热点．本文基于黄、东海研究区的地球物理数据(空间重力数据、布格重力数据和地震层析成像结果)，利用方向导数等处理方法，对研究区的地球物理数据进行处理，并对研究区的地球物理场进行了分析，划分出不同的区块．结合研究区的磁力与地质资料，利用各种成图、成像技术，形成一系列分析图件．在此基础上对华南与扬子块体之间的边界结合带进行了追踪．研究结果认为：该结合带的位置有可能比传统认识中自长江口至大黑山群岛的位置更向南一些，在杭州湾-长崎、对马海峡一线，并呈现向北略微凸出的弓形．边界结合带在深度上属于深大断裂带，一直可以追索到上地幔的顶部．与中朝与扬子块体之间的边界结合带相比较，本条结合带的踪迹不是十分清晰．表明加里东运动之后，该结合带的运动明显减弱．     

An integrated regionalization of earthquake, flood, and drought hazards in China

Earthquake, flood, and drought data from different sources are combined in a single data set using the same data structure, projection, and scale. The intensity and frequency of each hazard is classified into severe, heavy, modest, and light, producing a classification with 64 combined states for the three kinds of hazard. These classes are then ranked according to severity. The three hazard coverages arc overlaid and the polygons that are produced are coded by the classification system. A map is produced that shows the distribution of these 64 classes in regions and their areas measured from the spatial topological data file in the GIS. Spatial analysis reveals the spatial association among the three hazards and between the three hazards and human factors. There is a brief discussion of the implications of the regionalized map for hazard monitoring.