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121.
地理科学是提升人类对地球表层认知、探索人地关系、解决资源、环境、发展所面临的复杂问题的重要支撑。引领科学发展,支撑领域人才队伍的建设与培育,是国家自然科学基金委员会的使命与职责。追踪地理科学领域前沿,优化学科布局并开展战略引导是基金委地理科学学科工作的重要任务。以2021年国家自然科学基金地理科学领域4 479项申请书为样本,运用词云分析方法,对申请书的关键词进行统计分析,剖析了地理科学及各分支学科的研究热点。结果表明:“深度学习”“气候变化”“生态系统服务”“高光谱遥感”“青藏高原”“可持续发展”等是2021年地理科学研究内容与方法的热点关键词。在分支学科间交叉融合方面,信息地理学与人文地理学的共现关键词主要有“空间分析模型”“地理信息系统”“遥感”“机器学习”等;自然地理学与人文地理学的共现关键词主要有“生态系统服务”“土地利用”“土地利用变化”“可持续发展”“情景分析”等;自然地理学与信息地理学的共现关键词主要有“遥感监测”“尺度效应”“机器学习”“数字土壤制图”等。未来,国家自然科学基金委员会将从关键词设置、学科间交叉融合等途径入手,进一步从战略层面优化地理科学研究布局,引导科学家聚焦地理学基础理论与热点前沿问题,服务碳中和、乡村振兴等国家重大战略需求。 相似文献
122.
河南省新县姚冲钼矿床是大别山北麓近期新发现的外接触带斑岩型钼矿床,矿体主要赋存于花岗斑岩体(脉)外接触带的元古宇大别片麻杂岩中,主要受隐伏岩体和构造控制。成矿可分为石英-钾长石、辉钼矿-钾长石-石英、辉钼矿-石英、方解石4个阶段,有经济意义的矿化为辉钼矿-钾长石-石英、辉钼矿-石英2个阶段。本次利用电感耦合等离子体质谱仪TJA X-series ICPMS对姚冲钼矿床6件辉钼矿样品进行了Re-Os同位素年龄测定,获得Re-Os等时线年龄为136.9±1.20Ma、模式年龄加权平均为137.19±0.79Ma,准确厘定其成矿时代为早白垩世。通过对姚冲钼矿床辉钼矿Re同位素及矿石硫同位素组成特征的研究,认为姚冲钼矿床的成矿物质主要来源于下地壳,并混有少量的地幔组分。结合前人在大别山北麓的研究成果,认为大别山北麓存在140 Ma左右和127~110Ma两期钼成矿事件,这两期成矿作用的时限与东秦岭第二期和第三期成矿时限基本一致。它们是印支期后大别造山带构造体制从挤压收缩向区域性伸展转化直至岩石圈强烈伸展减薄的地球动力学响应。 相似文献
123.
大亚湾生态问题成因剖析发现:陆源入海污染负荷持续增长;水产养殖业自身污染严重:核电站放射性废液和冷却水潜在影响;港口,船舶骤增所产生合油污水及溢油事故.对生态环境构成威胁;沿岸废污水、海水养殖,海域内氮磷物质过剩,导致赤潮发生频率增加;海岸工程及围海养殖等人为因素,使红树林和海龟生存环境令人堪忧:港口开发和水下爆破等致使珊瑚礁群落的优势种发生改变及石珊瑚出现白化现象;海域水质污染,影响生物质量;岸带开发利用过度,造成湿地生态系统的破坏及生态环境容量下降;渔业捕捞强度超过资源的承受力造成渔业资源衰退.根据分析结果,从六个方面提出应对措施. 相似文献
124.
经历裂陷I幕a期强烈裂陷,a期末北部的抬升和岩浆活动,至裂陷I幕b期北洼萎缩、南洼扩大、新形成北西洼,洼陷整体走向从NE-SW转变为NEE-SSW,珠琼运动II幕整体接受抬升剥蚀。在裂陷I幕演化过程中,半深湖-深湖亚相自下而上呈现自 NE向 SW迁移特征。上文昌组烃源岩面积较大,但仅南部厚度较大,本身湖相有机质含量较高;下文昌组半深湖-深湖亚相烃源岩面积相对较小,北部在I幕a期末被剥蚀后厚度仍较大,南部厚度较小,岩浆活动从某种程度上起到了促进下文昌组有机质成熟、加速成烃的作用。上、下文昌组半深湖-深湖亚相烃源岩具有差异分布的特征,下文昌组的生烃强度优于上文昌组。 相似文献
125.
目的:探究不同造影剂注射速率对多层螺旋CT直接法髂静脉成像质量的影响,以寻求最佳的注射速率。资料与方法:我们于2015年9月至2017年1月间将怀疑有髂静脉疾病的患者150例随机分为5组,并分别以注射速率为1.5 mL/s、2.0 mL/s、2.5 mL/s、3.0 mL/s、3.5 mL/s进行髂静脉CT成像。原始数据经过CT图像后处理后对每例血管显影质量进行评分,从图像的显影质量、对比度、有无\ 相似文献
126.
延迟是全球卫星导航定位中重要的误差源之一,提高电离层TEC建模和预报精度对改善卫星导航定位精度至关重要.本文构建了以太阳辐射通量指数F10.7、地磁活动指数Dst、地理坐标和中国科学院(Chinese Academy of Sciences,CAS) GIM数据为输入参数的NeuralProphet神经网络模型(NP模型),实现在2015年3月特大磁暴期中国区域电离层TEC短期预报.为验证NP模型的预报精度,本文同时构建了长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Neural Network,LSTM)模型进行对比分析.结果统计分析表明,NP模型在磁暴期(2015年DOY076-078) TEC预报值RMSE和RD分别为0.83 TECU和3.13%,绝对和相对精度较LSTM模型分别提高1.49 TECU和10.25%;且NP模型RMSE优于1.5 TECU的比例达97.24%,远高于LSTM模型.NP模型预报值与CAS具有较好一致性和无偏性,偏差均值仅为-0.01 TECU,而LSTM模型预报值的均值偏大,偏差均值为1.49 TECU.从低纬到中纬度的三个纬度带内,NP模型RMSE分别为1.12、0.83和0.44 TECU,精度比LSTM模型提高1.94、1.56和1.23 TECU.整体上,在磁暴期NP模型预报性能明显优于LSTM模型,能够精细描述中国区域电离层TEC时空变化.
相似文献127.
128.
129.