探索高质量发展背景下的工业园区更新路径——以温州市为例

<正>工业园区是基于行政管控而划出的一块相对完整的区域,具有工业强度集约、产业特色突出、功能布局合理等特征,是产业升级和市场竞争的关键区域。工业园区升级改造能大大促进存量工业再利用,最大化提升土地价值。温州市工业园区亦是如此。但由于早期的工业园产业与用地功能相对单一,随着产业的发展,园区迫于时代需求进行了各种更新工作,正在向功能相对综合、     

鄂尔多斯盆地延长组页岩油储层岩石物理特征（英文）

鄂尔多斯盆地三叠系延长组7段中低成熟度陆相页岩油储层是国内页岩油勘探开发的主力层位之一。为了查明研究区延长组7段陆相页岩的岩石物理特征及变化规律,开展了目标层段页岩油样品系统声学测试工作,本文结合X射线衍射分析、光学薄片以及扫描电镜（SEM）等分析手段,总结地震弹性性质变化规律。研究结果表明,延长组7段页岩油样品主要为岩屑长石砂岩,发育长石溶孔和粒间孔,分布广泛的微米级孔隙、喉道,孔隙度与渗透率呈正相关关系。样品速度受孔隙度和矿物组分的影响,速度随钙质含量增大而增大,随粘土含量增加减小,在相同的岩石结构情况下（石英骨架或粘土骨架）,与孔隙度+TOC含量成负相关。岩石弹性性质横向各向同性（T1介质）,黏土的定向排列方式控制岩石速度各向异性,TOC主要赋存于原生粒间孔隙中,对各向异性无贡献。研究结果可为延长组7段陆相页岩油储层的地震预测提供参考。     

基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型研究

中国滑坡灾害严重,区域滑坡灾害预警是防灾减灾的重要手段之一,预警模型是开展区域滑坡灾害预警的关键问题。本文系统开展了基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型研究,并以四川省青川县为例,基于近10年地质与气象数据,构建了青川县区域滑坡灾害预警模型并开展实例校验。研究得出如下结论:(1)提出了基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型的构建方法,主要包括训练样本集构建、样本学习训练与优化建模、模型保存与预警输出等几个关键步骤。(2)提出了区域滑坡训练样本集的构建方法,即以正样本为基础,在时空约束条件下随机采样获取负样本,最终获得完整的训练样本集。(3)样本学习训练中,以训练样本集的80%作为训练集,20%作为测试集,进行5折交叉验证,采用精确度、ROC曲线和AUC值校验模型准确度和模型泛化能力。采用贝叶斯优化算法进行模型优化。(4)实际预警中,调用训练好的预警模型输出滑坡灾害可能发生的概率。依据概率大小,分级确定预警等级。分级依据为:当输出概率P≥40%且P＜60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P＜80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。(5)以青川县为例,构建了青川县区域滑坡训练样本集,采用6种机器学习算法进行模型训练,结果显示随机森林算法表现最好,其准确率最高(0.963),模型无过拟合现象,模型泛化能力最好(AUC=0.986);其次为逻辑回归算法;再次为人工神经网络算法和决策树算法。选取2018年6月26日的青川县日常预警业务进行实例校验。结果显示:当日17处滑坡灾害点中,100%的灾害点全部落入预警区范围内,其中:70.6%的滑坡落在红色预警区内,17.6%的滑坡落在橙色预警区内,11.8%的滑坡落在黄色预警区内。     

河南登封市三元—白坪铝土矿床地质特征及矿床成因

河南省登封市三元—白坪铝土矿区位于华北陆块南缘，属于河南省铝土矿四级成矿区偃师—巩义—荥阳—登封—新密矿带，为河南省富铝土矿集中区。区内褶皱构造不发育，以断裂构造白坪正断层为主，地层出露简单。通过本次地质勘查工作，全区发现并控制铝土矿体6条，主要分布于古岩溶凹陷中，呈似层状、透镜状、漏斗状。铝土矿产于寒武系碳酸盐岩古风化侵蚀面上，赋存在中石炭统本溪组内，矿床成因为沉积型一水硬铝石铝土矿床。本区矿体受古地形严格控制，白坪凹陷为寻找沉积型铝土矿床的有利地段，赋矿层中石炭统本溪组亦是寻找铝土矿较好的找矿标志层。     

基于IPTA的黄河流域天然月径流趋势分析

近年有研究提出了一种新的趋势分析方法:创新多边形趋势分析法(IPTA),该方法具有简便、可视化的显著特点,已在国外得到应用。引入IPTA方法,对黄河流域天然月径流量进行了趋势分析。结果表明:黄河流域月天然径流量和月降雨量变化趋势密切相关,上游地区天然径流量在8～10月呈减小趋势,11、12月及次年1～4月总体稳定;中下游地区天然径流量在2～6月总体呈微弱增加趋势,8月～次年1月总体呈减小趋势。天然月径流量增减趋势的过渡、相邻月份径流量变化最大值和最大幅度与季节的过渡有一定联系,同时用Mann-Kendall趋势检验法进行对比分析,验证了IPTA方法的简便性和有效性。