马努斯海盆东部裂谷岩浆演化过程——火山岩中斜长石斑晶的启示

岩浆岩中斜长石矿物的结构、成分特征记录了岩浆演化过程的重要信息。本文对马努斯海盆东部裂谷(East Rift, ER)火山岩中的斜长石斑晶进行了详细的矿物学研究,结果表明:在玄武质安山岩中,斜长石斑晶具正环带结构,核-幔部属高An值(斜长石中钙长石分子百分数)斜长石(An值大于80,最大为87),而边缘的An值骤降(最小为63);而在英安岩中,大多数斜长石斑晶的成分从核部到边部变化较小, An值逐渐缓慢降低,呈现正环带结构,少量为韵律环带。结合火山岩斑晶矿物形成的温压条件计算结果,ER地区岩浆演化过程为:地幔源区发生部分熔融产生玄武质岩浆(温度～1300℃);在岩浆活动早期,由于岩浆供应充足,岩浆上升过程中速度较快,仅发生很小程度的分离结晶,形成少量斑晶矿物,并以较高的速度、温度(～1 100℃)直接喷出海底后形成玄武岩-玄武质安山岩;至岩浆活动晚期,岩浆供应量减少,岩浆在岩浆房(3～10km)停留较长时间,岩浆温度已经明显下降(960～1 020℃),发生强烈的分离结晶作用,岩浆喷出海底形成酸性火山岩;而在整个岩浆演化过程中,未有明显的岩浆混合作用发生。     

元胞空间分区及其对GeoCA模型模拟精度的影响

采用双约束空间聚类方法对元胞空间进行分区,在此基础上对不同的分区分别求取元胞转换规则,从而提高 元胞自动机的模拟精度。以杭州市土地利用变化为例,采用本文提出的基于双约束空间聚类的分区元胞自动机模型对 研究区域2000年—2005年的土地利用变化进行模拟,并利用逐点对比法和Moran I指数对模拟结果进行精度评估。结果 表明：(1)采用双约束空间聚类算法对元胞空间进行分区,可以保证同一分区内的元胞既在空间上邻近,又具有相对一 致的非空间属性信息,分区效果较好;(2)与不分区元胞自动机模型和基于空间聚类的分区元胞自动机模型相比,双约 束空间聚类元胞自动机模型具有较高的模拟精度,尤其是在空间形态和整体结构上具有较好的模拟效果。     

机器学习在水系沉积物地球化学采样下伏基岩填图中的应用

为了探索高效且能大区域应用的基岩填图方式，本文整合水系沉积物地球化学数据和局部空间Moran’s I指数、高程、坡度、坡向变率、高磁、断层、矿点、水系等多元地学数据作为附加特征，采用浅层机器学习决策树及其Bagging和Boosting集成算法，以及深度学习的图卷积网络，分别训练了不同的基岩判别模型。结果表明，相比浅层机器学习的决策树及其集成算法，深度学习的图卷积神经网络基岩判别模型仅使用20%带标签数据就获得了最高的78.31%判别精度。应用基于图卷积网络的基岩类型判别模型对察汗乌苏河地区第四系覆盖物下伏基岩填图，预测结果与其周边基岩类型协调一致，该模型可用来探究更全面的区域基岩分布情况。     

海岛社会经济系统可持续发展评价研究

文章基于海岛可持续发展的特点,以海岛资源状况指标、社会发展指标、智力评价指标为目标,建立海岛社会经济可持续发展支持系统,从而以12个海岛县为研究对象,评价12个海岛县可持续发展的社会经济状态和进程,并对海岛可持续发展战略的实施提出建设性对策措施.