1981-2015年西藏全区气候季节的变化

利用1981-2015年西藏全区39个气象观测站的观测资料,采用修订气候季节划分方法,分析了39站季节起始日与季节长度,代表站的季节极端日期、极端长度、季节早晚、季节长短等级变化趋势及其对农牧业、旅游业的影响。结果表明：西藏近35年来,春、夏、秋、冬季平均起始日分别为2月25日、5月31日、9月15日和11月28日,平均长度分别为99 d、106 d、73 d和87 d,且区域差异比较明显。波密、加查、尼木、狮泉河、申扎站春季的起始日在提前,分别为-5.8、-1.2、-3.3、-2.5、-2.3 d·（10a）^-1;秋冬季的开始日在推迟,分别为1.4（1.5）、2.1（4.2）、1.9（4.4）、1.0（2.5）、1.2（4.0）d·（10a）^-1。春（夏、秋）季持续时间在延长,分别为7.0（1.3、0.1）、0.04（3.3、2.1）、1.0（4.6、2.5）、0.1（3.4、1.6）、1.7（1.8、2.8）d·（10a）^-1;冬季持续时间在缩短,分别为-8.5、-5.4、-7.8、-5.1、-6.2 d·（10a）^-1。春季的提前与季节长度的延长,使作物播种期与牧草返青期提早;秋季的推迟与季节长度的缩短使得作物复种机会大;同时对农作物的种植结构、作物品种熟性布局以及旅游业都有一定的影响。     

基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法

岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。     

黑龙江东部延兴盆地下白垩统城子河组沉积时期古环境恢复

为恢复延兴盆地城子河组的古环境,对研究区zk6井钻井岩芯系统取样进行地球化学特征分析,结果显示下部含煤岩段Sr/Ba比值为0.20~0.75,平均值为0.41,上部湖泊泥岩段Sr/Ba比值为0.12~0.36,平均值为0.21,反映城子河组整体以淡水沉积为主,且下部含煤岩段较上部湖泊泥岩段盐度高。城子河组所有样品V/（V+Ni）比值为0.72~0.84,Cu/Zn比值为0.10~0.55,Th/U比值为0.28~3.60,δEu值为0.4~0.84,Ce_anom值为-0.04~0.09,表明城子河组沉积时期水体为还原环境;下部含煤岩段Sr/Cu比值为5.87~24.12,平均值为11.21,B元素含量为232.60×10-6~721.00×10-6,平均值为425.75×10-6。上部湖泊泥岩段Sr/Cu比值为3.56~10.50,平均值为6.00,B元素含量为23.69×10-6~119.00×10-6,平均值为78.36×10-6,结合Rb/Sr及孢粉化石分析,表明城子河组下部含煤岩段气候干旱,湖泊泥岩段气候湿润,总体上气候自下而上具有由干旱向湿润变化的规律。     

黑龙江省勃利盆地东部坳陷下白垩统穆棱组古环境恢复

勃利盆地东部坳陷下白垩统穆棱组暗色泥岩发育,通过对勃利盆地Zk2钻井岩芯观察及对暗色泥岩样品进行稀土、微量元素含量变化的分析,恢复了穆棱组沉积时期的古环境。结果显示:研究区穆棱组沉积相以三角洲平原、三角洲前缘和半深湖沉积亚相为主,穆棱组沉积初期气候特征以温暖湿润为主,中期气候变为半湿半干,盐度增加但仍是淡水沉积环境,穆棱组中晚期气候由干旱炎热气候逐步变为温暖湿润气候。穆棱组沉积时期气候总体呈温暖湿润-半湿半干-温暖湿润变化的规律。     

IPCC AR6报告解读：未来的全球气候——基于情景的预估和近期信息

依据IPCC第六次评估报告（AR6）第一工作组报告第四章的内容,对未来全球气候的预估结果进行解读。报告对21世纪全球表面气温、降水、大尺度环流和变率模态、冰冻圈和海洋圈的可能变化进行了系统评估,并对2100年以后的气候变化做了合理估计。评估指出全球平均表面气温将在未来20年内达到或超过1.5℃,平均降水也将增加,但随季节和区域而异,同时变率将增大。大尺度环流和变率模态受内部变率影响较大。到21世纪末,北冰洋可能出现无冰期;全球海洋会继续酸化,平均海平面将持续上升,百年内上升幅度依赖不同排放情景,都在2100年后继续升高。在最新的评估中采用多种约束方法,减小了预估不确定性的范围。AR6对于低排放情景以及“小概率高增暖情节”的关注为应对气候变化提供了更多、更完整的信息。综合报告的评估结果指出,未来需要进一步减小区域,特别是季风区气候预估的不确定性,并从科学研究和模式发展两方面加强我国气候预估能力的建设。     

机载北斗差分定位系统的测量船应用

针对测量船测控设备传统精度检测方法的局限性,该文提出了使用搭载北斗差分定位系统的无人机检测测控设备测量精度的方案。在充分分析北斗系统应用于精度检测可行性的基础上,研制了一套适用于码头和海上的无人机差分定位系统,并通过该系统的单站静态和双站动态差分实验,验证了基于北斗系统的无人机精度检测系统的性能与精度指标。最后通过测控设备跟踪测量无人机实验,检测了标校经纬仪和脉冲雷达设备的测距、测角精度。     

内蒙古平安地元古代构造混杂岩的发现与地质意义

正研究区位于内蒙古东部天山镇西平安地地区,古生代大地构造位置由南向北可划分为华北板块、白乃庙岛弧和索伦—林西缝合带(图1)。Xiao等(2015)和Jian等(2012)等认为温都尔庙—柯丹山—西拉木伦蛇绿混杂岩带是华北板块和西伯利亚板块的缝合带,研究区则位于该混杂岩带以南白乃庙岛弧一侧。     

2010—2020年黄河下游河南典型灌区浅层地下水中砷和氟的演化特征及变化机制

黄河下游典型灌区河南段是豫北平原重要的农业种植区。该地区浅层水质整体较差,因常用于作物灌溉或家畜饮用,会对人体健康产生风险,因此对该地区地下水中砷与氟浓度变化特征和机制的研究将有助于提高对该地区地下水污染的认识水平。本文基于2010年和2020年在灌区范围内采集的327组浅层地下水样品,研究区内地下水砷和氟分布情况,并在此基础上对比研究十年间灌区浅层地下水中砷、氟的演化特征,探索分析砷与氟浓度及空间变化机制。研究结果表明：该地区浅层地下水中存在砷与氟超标问题,2020年浅层地下水中高砷（砷浓度大于10μg/L）和高氟（氟浓度大于1mg/L）的样品数量分别占总数的26.1%和26.06%。高砷水分布在太行山前洼地与黄河冲积平原等泥沙互层结构的沉积环境中,还原性较强,同时地下水径流不畅,较强的阳离子交换作用使得其所处环境中Ca²⁺浓度较高。近十年间砷浓度增加的水样占总数31.8%,砷浓度减少的水样占36.7%。砷浓度的增长（减少）是地下水还原性增强（减弱）使得锰氧化物溶解释放（吸附）导致。近十年间不同地区农业灌溉和水源置换等用水方式导致水位变化是引起砷浓度变化的潜在因素。高氟水主要分布在河南新乡与濮阳的黄河沿线,氟离子浓度受到沉积物中萤石等钙质矿物溶解影响,使得高氟地下水出现在低钙环境中。近十年间研究区中氟离子浓度减少的占总数60.2%,氟离子浓度增加的占32.1%,整体变化趋势向好,但是高氟区中氟离子浓度继续增加。氟浓度的变化同样受到Ca²⁺变化影响,在Ca²⁺浓度降低（升高）时氟浓度进一步升高（降低）。地下水中氟升高地区分布在黄河沿线,因此受到黄河水补给影响较大,地下水径流条件较好,阳离子交换作用减弱,使得Ca²⁺浓度降低,此时地下水中砷浓度受到环境影响而降低,因此研究区氟增加地区中砷与氟的分布和演化呈现反向关系。