吉林东部盆地群早白垩世原型盆地恢复

通过区域地质、电法和地震资料等对吉林东部盆地群早白垩世地层、沉积和构造特征进行研究,从而恢复沉积古地理及原型盆地面貌,结合现今勘探成果与原型盆地控制烃源岩展布,残留盆地改造情况,预测有利勘探区。研究结果表明: 该区早白垩世原型盆地为一大型陆相湖盆的一部分,果松组-鹰嘴砬子组沉积期为初始裂陷孤立盆地发展阶段,林子头组沉积期为断坳转换期,沙河子组- 营城组沉积期为统一的坳陷盆地,至登娄库组沉积期原型盆地完全遭到破坏,泉头组沉积期各盆地进入独立发展阶段。靠近原型盆地湖盆中心的( 扇) 三角洲相、河流相及湖沼相沉积区且位于现今盆地的凹陷区是吉林东部盆地群的有利油气勘探区。     

塔中气田奥陶系碳酸盐岩岩溶储层预测研究

提要：塔里木盆地塔中地区奥陶系碳酸盐岩岩溶储层具有埋藏深、地震资料分辨率及信噪比不高、非均质性强等特点。为此,利用古地貌、古水流和古断裂等地质主控因素方法与多地震属性信息融合技术相结合的解决思路,对研究区奥陶系鹰山组碳酸盐岩岩溶缝洞型储层进行了分析和预测,刻画了不同类型岩溶储层的分布规律。该方法既降低地震信息的多解性、提高了储层预测的精度,又符合地质规律,研究成果为研究区的勘探生产奠定了坚实的基础。     

方斑东风螺3个选育世代遗传多样性和遗传结构的微卫星分析

采用12个多态性微卫星标记对方斑东风螺(Babylonia areolata)泰国选育系TF₄~TF₆连续3代选育群体的遗传多样性与遗传结构进行了分析。3个群体的多态信息含量分别为0.730、0.717和0.708,均高于0.5,表现出较高的多态性。平均等位基因数(A)、有效等位基因数(A_e)、观测杂合度(H_o)、期望杂合度(H_e)和Shannon’s信息指数(I)的变化范围分别为11.667~12.583、6.334~6.915、0.658~0.672、0.737~0.787和1.837~2.003,整体呈降低趋势,但差异并不显著(P>0.05)。分子方差分析结果显示,群体间的遗传变异仅占总变异的0.95%;群体间的遗传分化系数(F_st)介于0.00569~0.01324,处于低等分化水平(F_st<0.05)。主坐标分析和STRUCTURE分析结果显示,3个群体呈现出相似的遗传背景和遗传结构。以上研究结果表明,经过连续多代的人工选育,方斑东风螺选育群体保持着较高的遗传多样性水平,遗传变异和遗传分化水平较低,遗传结构趋于稳定,仍具有较高的遗传选育潜力。     

四川芦山7.0级地震卫星热红外异常解析

以中国静止气象卫星FY-2C/E亮温资料为数据源,采用功率谱相对变化法对2013年4月20日四川芦山7.0级地震进行震例数据处理和分析。结果显示:震前热异常具有明显时空特征,2013年3月底震中及其北部区域出现热红外异常,异常区范围随时间逐渐扩大、幅度陡增;4月13日左右异常面积达到最大,随后缓慢收缩,异常持续时间近一个月,异常幅度最大值达到9倍多,最大值后3天发震。该次地震热红外异常特征显著,易于识别,进一步验证了卫星热红外异常在地震预判方面的作用。     

岷县6.6级及芦山7.0级地震前天水地电阻率井下观测资料异常

2013年4月20日和7月22日先后发生了四川芦山7.0级和甘肃岷县6.6级地震。这两次地震前天水地电台地电阻率的井下观测资料都出现明显的短临异常变化,其中芦山地震前11天地电阻率NS道、EW道、N45°W道出现同步异常,表现为明显波动变化;岷县地震前约40天地电阻率三道出现异常,测值出现明显波动变化。     

复杂三维建筑物模型的线性几何编码

提出了一种适合复杂三维建筑物模型高效网络传输的线性几何编码方法.首先对建筑物模型进行体元化,构建原始模型的八叉树索引,然后依据索引结构的层间扩展模式和各模式的经验概率对其几何信息进行线性压缩编码,最后通过构建空间密度场,采用改进的MC算法对线性码流进行解码重构.实验表明,该方法不受原始模型表面拓扑连接关系的约束,能够在保持模型外观的前提下有效减少复杂三维建筑物模型网络传输的数据量和等待时间.     

一种利用动态参考网实现单频接收机精密单点定位的新方法

对历元差分电离层模型(SEID)进行了改进,给出了在地面处建模与在所假定电离层薄层处建模差异量的精确计算公式,发现了可利用多个双频动态参考站(动态参考网)进行建模这一实用特性,并以此提出了一套基于动态参考网的单频接收机精密单点定位数据处理方法。实验结果表明,即使对于电离层活跃性较强且范围为100km×100km的测区,利用3个以上双频动态参考站的观测数据,便能为测区内单频接收机用户提供平面方向精度优于5cm的动态精密单点定位服务。     

几种优化方法在频率域全波形反演中的应用效果及对比分析研究

全波形反演方法是一个有效求解参数重建问题的方法,其本质是一个寻找最优解的优化问题,目前多用局部最优方法求解,如最速下降法、共轭梯度法、高斯-牛顿法、拟牛顿法等.文中给出了常用的优化方法,基于二雏声波方程,将这些方法应用于部分overthrust模型的反演,通过对各方法所得反演模型的精度和计算时间的对比分析,对各个方法的优缺点进行总结,为后续多参数反演或高维方程参数反演提供方法选择上的参考;针对所要求解的反问题,选用的优化方法需要在收敛速率、计算存储量和算法的稳定性之间进行权衡,以得到一个最优的反演结果.     

Estimation of tropical cyclone parameters and wind fields from SAR images

The traditional method of Synthetic Aperture Radar(SAR)wind field retrieval is based on an empirical relation between the near surface winds and the normalized radar backscatter cross section to estimate wind speeds,where this relation is called the geophysical model function(GMF).However,the accuracy rapidly decreases due to the impact of rainfall on the measurement of SAR and the saturation of backscattered intensity under the condition of tropical cyclone.Because of no available instrument synchronously monitoring rain rate on the satellite platform of SAR,we have to derive the precipitation of the SAR observation time from non-simultaneous passive microwave observations of rain in combination with geostationary IR images,and then use the model of rain correction to remove the impact of rain on SAR wind field measurements.For the saturation of radar backscatter cross section in high wind speed conditions,we develop an approach to estimate tropical cyclone parameters and wind fields based on the improved Holland model and the SAR image features of tropical cyclone.To retrieve the low-to-moderate wind speed,the wind direction of tropical cyclone is estimated from the SAR image using wavelet analysis.And then the maximum wind speed and the central pressure of tropical cyclone are calculated by a least square minimization of the difference between the improved Holland model and the low-to-moderate wind speed retrieved from SAR.In addition,wind fields are estimated from the improved Holland model using the above-mentioned parameters of tropical cyclone as input.To evaluate the accuracy of our approach,the SAR images of typhoon Aere,typhoon Khanun,and hurricane Ophelia are used to estimate tropical cyclone parameters and wind fields,which are compared with the best track data and reanalyzed wind fields of the Joint Typhoon Warning Center(JTWC)and the Hurricane Research Division(HRD).The results indicate that the tropical cyclone center,maximum wind speed,and central pressure are generally consistent with the best track data,and wind fields agree well with reanalyzed data from HRD.