多源遥感数据的降水空间降尺度研究——以川渝地区为例

大量研究表明,通过传统地面气象站点实测的单点数据,不能有效地反映降水的空间变化特征。目前,以遥感数据获取的降水产品已得到了广泛的应用,但在地形地势复杂区域,遥感降水产品的空间分辨率与数据精度等方面仍然存在着极大的不足。因此,本文以四川重庆(川渝)地区为例,通过建立降水产品降尺度算法,以实现降水产品的降尺度估算,提高降水数据的空间分辨率。依据在不同尺度下(0.25°、0.50°、0.75°和1.00°),TRMM 3B43、地理因子,以及MOD13A3(NDVI)之间存在的相关关系,构建了多元回归模型。通过对比这4种尺度下的回归模型,选择其中精度最高的作为最终的降尺度算法,然后再把这种降尺度算法应用到1 km分辨率下进行降水估算。进一步,以区域差异分析(GDA)和区域比率分析法(GRA)对降尺度估算的降水数据进行校正,并结合部分地面气象站点实测的降水数据进行验证。验证结果表明:降尺度算法是可靠的,能有效提升降水产品的空间分辨率,同时GDA和GRA校正方法能减小误差,进一步提升降水估算的精度,满足区域地表过程应用的需求。     

兴蒙造山带及邻区地壳速度结构特征

兴蒙造山带位于中亚造山带东段, 作为古亚洲构造域的重要组成部分, 由西伯利亚板块与华北板块碰撞拼合而成, 其经历了大陆裂解、洋盆扩张、洋壳俯冲消减和碰撞拼合造山等复杂的构造演化过程.为了利用壳幔结构约束造山带演化的深部过程, 跨越华北地块北缘、松辽—锡林浩特地块、兴安地块以及索伦—西拉木伦缝合带和二连—贺根山缝合带, 实施了一条520 km长的深地震测深剖面, 获得了高质量的人工源大当量的宽角反射和折射地震资料, 并采用地震动力学射线方法获得地壳速度结构.结果显示: (1)研究区地壳平均速度为6.15~6.3 km·s^-1, Pn波速度为7.8~8.2 km·s^-1; (2)地壳厚度约为36.1~42.2 km, 最厚位置(~42.2 km)对应地表大兴安岭主峰, 说明大兴安岭在此位置存在山根; (3)地壳速度在1.5~6.8 km·s^-1范围内, 认为在该区地壳内不存在洋壳物质; (4)主要断裂带或缝合带位于速度等值线变化剧烈的梯度带上; (5)速度结构显示研究区具有明显的横向分区和纵向分层的特点.地壳内速度剧烈变化特征表明兴蒙造山带的地壳物质组成不均匀, 尤其中下地壳, 速度等值线起伏剧烈.这种复杂的地壳速度结构应该与中生代以来多板块汇聚引发的多期区域性伸展和挤压作用有关.

     

Coal-derived Gas Accumulation Characteristics and Exploration Prospects of Upper Paleozoic in Eastern Linqing Depression

<正>1 Introduction Bohai Bay Basin is the highest oil production basin in China,but the proven reserves and production of natural gas is far less than the size of the oil.In recent years,petroleum geologists found one after another in Wenan Slope of Jizhong Depression,Kongxi and Wumaying     

西藏尼玛盆地东部油气显示带的发现及其勘探意义

野外地质调查过程中,在尼玛盆地东部字康勒—康嘎勒一带发现长约55 km的油气显示带,在1：25万尼玛县地质图上标注为白垩系竟柱山组。通过剖面实测及样品地球化学特征分析,采集的24件样品泥页岩有机碳含量较高,平均TOC含量为1.32%,平均生烃潜量为7.38 mg/g,有12件样品TOC大于1%,成熟度也较适中,属好—极好生油岩级别。由此认为,尼玛盆地东部赛布错坳陷生油条件好于达则错坳陷,可作为下一步盆地重点工作区域。油气显示带的发现为尼玛盆地与伦坡拉盆地的地层对比提供了依据,也为盆地下一步的重点工作开辟了新的方向。     

国家数字地震台网中心实时观测数据接收技术

国家数字地震台网47个数字化地震观测台站的地动实时观测数据,通过卫星信道传送到国家数字地震台网中心,再经信号分配器传至7台实时处理机。47个台的信号分成3个区域以3组计算机互为实时热备份的方式接收和处理地动波形数据。     

高光谱遥感影像分类研究进展

随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。     

大理、理塘和林芝气象要素的日变化特征对比分析

用大理、理塘和林芝的地面自动气象站资料,对比分析3站气温、相对湿度、本站气压、瞬时风速、地面温度的日变化特征。结果表明:大理、理塘和林芝气温最低值和相对湿度最大值的出现时间分别为7时、7时左右和8时左右,气温最高值和相对湿度最小值出现的时间均在16时左右。3站气压日变化呈“双峰双谷型,”2个高峰值时段分别出现在10时左右和凌晨0~1时,2个低谷值时段分别出现在17时左右和5时左右。风速在凌晨至7时左右较低,之后至傍晚不断增大并出现极大值,日落后逐渐减小。3站地面温度7时左右出现最低值,14时左右出现最高值。从季节变化情况看,气温和地面温度出现最高值、最低值的月份及变化幅度最大的月份基本相同。地面温度增、降幅度最大的季节分别是春季、秋季。气压随季节变化幅度较气温、相对湿度小。初春风速较大,秋季风速较小,风速对相对湿度有一定影响,大理和林芝相对湿度出现最小值的月份与风速出现最大值的月份相同。各要素值基本是大理最大,林芝次之,理塘最小,这与3站的纬度、海拔高度和下垫面性质有关。      

青岛城市规划区不同岩性氡浓度差异及其控制因素

青岛是典型的花岗岩地区,通过分析青岛不同岩性的氡浓度探讨其差异和控制因素。结果表明：青岛不同岩芯的氡浓度变化范围为0.05～19.51 KBq/m3,平均值为2.56 KBq/m3（n=210）,花岗岩氡浓度均值为1.54 KBq/m3,同其他岩性相比氡浓度较低。不同岩性样品氡浓度释放量平均值表现为粉质黏土＞泥岩＞砂质泥岩＞泥质砂岩＞闪长岩＞粉土/填土＞砂岩＞正长花岗岩＞粗砂＞花岗岩＞二长花岗质片麻岩。综合来看,土壤层中氡浓度最高,其次是沉积岩和岩浆岩,变质岩中氡浓度最低。不同岩性氡浓度与其铀含量和孔隙率有关,除花岗岩外,沉积岩和变质岩中铀含量越高所含氡浓度越高,沉积岩、岩浆岩以及变质岩的氡浓度和孔隙率大小呈正相关,沉积岩中氡浓度高于岩浆岩,推测与其所含的富水砂层有关;土壤的土质均匀疏松,孔隙度最高,氡在土壤中有大量的存储空间,故在所有岩性中所含的氡浓度最大。     

一种测震仪器数据流接入框架的设计与应用

为了满足对测震仪器的辅助性数据进行综合利用和交换共享的需要,通过分析地震数据采集器传输数据流的方式和特点,利用软件工程思想和面向对象的软件复用技术,建立了一种轻量级、可复用的应用框架,为面向测震仪器的数据接入程序设计提供了一种分布式、高性能、异步流水的体系结构。对框架的实现细节进行了详细阐述,并将框架成功应用于测震台站运行状态监视系统中,测试结果证明了框架的科学性、合理性和实用性,为框架的推广应用提供了典型示范。     

Theorem of turbulent intensity and macroscopic mechanism of the turbulence development

Turbulence is one of the most common nature phenomena in everyday experience, but that is not adequately understood yet. This article reviews the history and present state of development of the turbulence theory and indicates the necessity to probe into the turbulent features and mechanism with the different methods at different levels. Therefore this article proves a theorem of turbulent transpor- tation and a theorem of turbulent intensity by using the theory of the nonequilibrium thermodynamics, and that the Reynolds turbulence and the Rayleigh-Bénard turbulence are united in the theorems of the turbulent intensity and the turbulent transportation. The macroscopic cause of the development of fluid turbulence is a result from shearing effect of the velocity together with the temperature, which is also the macroscopic cause of the stretch and fold of trajectory in the phase space of turbulent field. And it is proved by the observed data of atmosphere that the phenomenological coefficient of turbulent in- tensity is not only a function of the velocity shear but also a function of temperature shear, viz the sta- bility of temperature stratification, in the atmosphere. Accordingly, authenticity of the theorem, which is proved by the theory of nonequilibrium thermodynamics, of turbulent intensity is testified by the facts of observational experiment.