GIS-based landslide susceptibility mapping using hybrid integration approaches of fractal dimension with index of entropy and support vector machine

The loess area in the northern part of Baoji City, Shaanxi Province, China is a region with frequently landslide occurrences. The main aim of this study is to quantitatively predict the extent of landslides using the index of entropy model(IOE), the support vector machine model(SVM) and two hybrid models namely the F-IOE model and the F-SVM model constructed by fractal dimension. First, a total of 179 landslides were identified and landslide inventory map was produced, with 70%(125) of the landslides which was optimized by 10-fold crossvalidation being used for training purpose and the remaining 30%(54) of landslides being used for validation purpose. Subsequently, slope angle, slope aspect, altitude, rainfall, plan curvature, distance to rivers, land use, distance to roads, distance to faults, normalized difference vegetation index(NDVI), lithology, and profile curvature were considered as landslide conditioning factors and all factor layers were resampled to a uniform resolution. Then the information gain ratio of each conditioning factors was evaluated. Next, the fractal dimension for each conditioning factors was calculated and the training dataset was used to build four landslide susceptibility models. In the end, the receiver operating characteristic(ROC) curves and three statistical indexes involving positive predictive rate(PPR), negative predictive rate(NPR) and accuracy(ACC) were applied to validate and compare the performance of these four models. The results showed that the F-SVM model had the highest PPR, NPR, ACC and AUC values for training and validation datasets, respectively, followed by the F-IOE model.Finally, it is concluded that the F-SVM model performed best in all models, the hybrid model built by fractal dimension has advantages than original model, and can provide reference for local landslide prevention and decision making.     

长安少陵塬黄土含水条件与控制因素研究

 根据长安少陵塬杨湾黄土剖面含水层的调查、含水量、孔隙度测定和粒度分析,研究了黄土含水层与隔水层的分布、含水条件及其与第四纪气候变化的关系。结果表明,长安杨湾剖面黄土地层含水量变化代表了与以往研究不同的变化类型,含水量峰值出现在黄土层中,低值出现在红色古土壤层中；从上向下含水量与孔隙度呈波动变化规律；在所研究的剖面中出现的5个含水层均由黄土层构成,隔水层由红色古土壤构成。研究剖面中含水层与隔水层的水理性质主要是它们形成时的气候不同决定的。红色古土壤的隔水性是由于温湿气候条件下的粘土化作用产生的，黄土层的含水空间发育好主要是当时相对冷干的气候条件下的较弱的成壤作用造成的。含水空间发育较好的黄土层和粘化强的红色古土壤隔水层的存在是该黄土剖面中地下水富集的两个基本条件。     

基础地理信息的保密政策问题

首先讨论了基础地理信息及基础地理信息保密政策的基本概念,进而通过对国外地理信息安全保密政策的研究,提出了六点分析结论;随后,对我国现行基础地理信息保密规定现状及存在的主要问题进行了分析,最后提出了完善我国基础地理信息保密政策的具体建议。     

下地壳流变与造山带同挤压期地壳伸展的动力学关系

应用不可压缩非牛顿粘性流体的本构关系,对造山带同挤压期下地壳流变及其与上地壳构造伸展的动力学关系进行了二维有限元数值模拟. 结果表明,在板块侧向挤压下,当造山带山根下陷和地表隆起达一定程度后,地壳不同层圈岩石将发生复杂的粘性流变. 流变的运动学方式和分布范围不仅与时间有关、同时还受地壳厚度转变带形态的制约. 在构造挤压和山体荷载达到弹性平衡状态后,地壳流变首先发生在造山带下地壳山根,但经一定的Maxwell时间后,流变将不断局限于造山带前缘的厚度转变带. 这一流变方式的变化是导致造山带浅部地壳动力学转变的主要原因. 它造成造山带内上地壳最小主应力从近水平挤压不断转化为近水平拉张,由此使造山带前陆发生挤压冲断的同时,山体的核部发生上地壳的拉张伸展. 最后,应用这一结果讨论了青藏高原南缘南北向地壳伸展的动力学性质.     

高光谱遥感卫星技术及其地质应用

在收集国内外高光谱技术发展、地质应用与研究实例资料的基础上,主要介绍了国内外高光谱地质应用的现状及其主要进展,并简要介绍了高光谱地质应用的主要技术。结合地质应用成功的实例,分析了高光谱遥感卫星技术在矿物识别与填图、岩性填图、矿产资源勘探、矿业环境监测、油气渗漏监测等地学方面的应用优势与前景,同时指出了目前高光谱遥感卫星技术地质应用存在的主要问题与发展趋势。     

FITS数据文件的检索和访问

普适图像传输系统(Flexible Image Transport System,FITS)是天文学领域应用最广泛的数据格式.自从20世纪80年代FITS格式被国际天文联合会(IAU)正式公布为国际标准以来,大部分的天文数据都是以FITS文件的形式在世界各地的数据中心和天文学家手中保存和交换.采用文件系统方式保存管理的FITS数据文件,很难适应程序化的检索和定位需求.随着FITS文件数量的不断增加以及虚拟天文台技术的发展,为这些以文件形式保存的天文数据提供检索功能的需求越来越迫切.FITS头以关键词值对的形式确切定义了所属FITS文件的结构,还提供了数据本身诸多特性的重要信息.FITS头中保存的这些信息可以满足大部分FITS数据文件查询检索的需求.将FITS头中的信息利用数据库来保存和管理,可以极大的方便对FITS文件的检索和定位.FITS头归档入库系统(FitHAS)是中国虚拟天文台项目开发的一个简单实用的FITS头信息归档入库工具,能够方便的将单个或者多个FITS文件的主FITS头信息导入到数据库中,为FITS数据文件的查询检索奠定基础,进而为虚拟天文台等更高层次的数据访问服务部署创造条件.本文介绍FITS数据格式,FITS头的基本结构;探讨虚拟天文台环境下FITS数据文件检索定位的实现方式;阐述FitHAS的功能特点、设计开发和使用方法.     

混凝土的渗透性与耐久性

渗透性是混凝土耐久性中最重要的内容。论述了混凝土耐久性的影响因素、研究方法 ,以及混凝土渗透机理和渗透性与耐久性的关系。     

高空基本天气系统类别自动识别与沙尘暴系统识别试验

针对大气环流形势,从天气系统的定义出发,面向气象业务MICAPS格点文件数据格式,在矢量旋转追踪法等值线分析的基础上,有序提取等值线的控制点。经过滤波、查找各等值线特性点、剔除异常点等处理,获取沙尘暴高空影响天气系统的基本节点。利用多种特征参量设计了方便可行的算法,完成了槽脊系统的数据构建、分析并确定其地理位置。通过对数据场数值结构分析,建立了确定闭合天气系统位置及其高、低性质的算法。使用Visual Basic语言,开发了相应的沙尘暴高空基本影响天气系统类别自动分析软件,为实现概念模型自动预报系统、提高沙尘暴业务预报现代化水平打下了基础。     

北京市长安街沿线的扒窃案件高发区分析及防控对策

本文利用空间分析方法,对北京市长安街沿线的扒窃类案件的空间分布特征进行了研究。首先分析了长安街沿线的犯罪分布状况,发现该长安街沿线共存在3个异常明显的犯罪高发区域,分别对应于西单商业圈(A)、建国门路段(B)和大望路—四惠路段(C),通过将长安街沿线的常住人口与兴趣点(Point of Interest, POI)分布进行比较,发现案件与POI密度较高的区域存在较高的相关性。随后,利用核密度估计方法和时空热点矩阵方法分析了3个异常明显的案件高发区域内的犯罪活动时空分布模式,结果表明：高发区域A的犯罪高发时段为上午10时至下午18时,其中峰值出现在正午12时,犯罪活动主要集中在区域内的一些大型购物场所内;高发区域B和C的犯罪高发时间均为上午6时和下午18时前后,与早晚交通高峰时间比较一致,犯罪活动主要集中在区域内比较重要的公共交通站点附近。最后,根据长安街沿线案件高发区域内犯罪活动的时空规律性特征,提出了犯罪防控措施与建议。     

青海省祁连县大拉洞柏杨沟矿区煤岩层对比研究

通过研究太原组的沉积特征及聚煤变化规律,采用了标志层、煤岩层组合特征、层间距、测井曲线形态等方法,对矿区内煤层、岩层进行了综合对比。确定了该区主要煤层的赋存层位、形态、分布及变化特征,对周边地区找煤工作具有一定的指导作用。