胶东河西金矿控矿断裂及矿体预测

本文以野外地质观察为基础,运用显微构造、岩组、构造地球化学等多种手段,对河西金矿断裂构造及其控矿作用进行了探讨,并进行了矿体预测,得到了证实,取得了可喜的经济效益。     

地质类大学本科专业设置问题的探讨

大学本科教育为了适应和促进我国国民经济的发展,必须改变目前专业繁多的情况。赵紫阳总理在五届人大五次会议上的报告指出:“过去专业划分过细,学生知识面狭窄,不能适应各项建设工作和继续深造的需要,对于毕业后的就业和转移工作领域也往往造成困难,这种状况必须加以改变。”因此解决专业划分过细、放宽专业口径是大学专业改革的当务之急,也是地质类专业设置所必需依据的原则。     

基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分类算法

针对遥感影像的分类特点，提出了一种基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分娄算法。首先阐述了Hopfield神经网络的结构及其工怍原理，分析了Hopfield神经网络优化规则；然后在Hopfield神经网络通用模型基础上，实现了Hopfield神经网络的算法。实验结果表明，这种分类器具有较高的精度与效率，分类结果优于最大似然分类法。     

空间数据挖掘的方法和实施

回顾了空间数据挖掘技术的现状、趋势及任务,描述了目前在空间数据挖掘中常用的一些算法;然后以海岸带地理环境评判为例,介绍了挖掘算法的实施.     

滇西上芒岗红色粘土型金矿常量元素地球化学

滇西上芒岗红色粘土剖面中常量元素的垂向分布研究表明，K2O、Fe2O3、Al2O3在剖面中的变化一致，呈双峰曲线变化，即在坡积带稍有富集、在残积带明显富集；而SiO2与铁、铝等在剖面中的变化相反。红色粘土与矿区地层和矿化蚀变岩的常量元素对比分析表明了红色粘土可能来源于地层和矿化蚀变岩。常量元素之间的相关性以及常量元素与金的相关性分析表明K2O、Fe2O3、Al2O3在红色粘土中为共生元素；金的富集主要受红色粘土中褐铁矿和伊利石的吸附影响。红土化参数分析说明了红色粘土剖面经历两次红土化作用，残积带相对于其它带经受过较强的红土化作用，但整个红色粘土剖面遭受的红土化作用不强，红土化程度低，仅处于粘土化阶段。     

中国制造业产业结构高级度的时空格局与影响因素

实现制造业产业结构的优化和空间结构的协调,是当下中国制造业结构调整亟需解决的两大核心问题。基于规模以上企业数据,运用产业结构高级度（UPG）指数、GIS方法考察1998-2013年中国制造业产业结构高级度从全国到地市的多尺度时空格局特征,并对比OLS和空间回归模型进一步探讨城市制造业产业结构高级度的影响因素。研究表明：① 国家尺度,随着制造业产值提升了10.67倍,制造业UPG指数实现了由5.987到6.225的提升,但金融危机后略有下滑。② 区域尺度,制造业UPG指数由东部地区→东北地区→西部地区→中部地区递次降低,东北地区在2003年后大幅下降,中、西部地区始终处于底端且在全国地位略有下降。③ 省域尺度,直辖市与东部沿海省份的制造业UPG指数相对较高且成长更快,而中西部尤其是多数边疆省份较低且成长缓慢,甚至下降。④ 市域尺度,制造业UPG指数热点区域由北方传统工业城市向东部沿海城市转移,逐步在全国形成一个以长三角地区为导向的核心—边缘模式。⑤ 劳动力工资的提升是城市制造业UPG指数提高的重要推手,创新能力和制造业集聚的促进作用在后期有所下降,居民消费和开发区的作用在后期逐渐显著,外资的集聚总体抑制了城市制造业UPG指数的提升,而沿海三大核心城市群的作用尚不显著。     

基于地理探测器的四川地区冰川面积变化影响因素探究

结合GIS和RS技术,应用地理探测器方法分析四川区域2007—2017年冰川面积变化空间分异特征及其影响因素,选取坡度、坡向、海拔等7个影响因子,通过权重叠加作出该区域冰川脆弱性示意图。结果表明：(1)10年间东南向冰川占比减少,北向冰川占比增加;东向冰川减退面积较大,西向冰川面积整体持平。(2)期间,影响四川地区冰川面积变化区域空间差异的主要因素是冰川规模,小型冰川（面积小于或等于1 km2）的面积变化主要受夏季温度和降水变化影响;而中型冰川（面积大于1 km2）不仅受夏季温度和降水变化影响,还受地形因子的影响。(3)四川冰川脆弱性示意图显示区域内冰川均呈不同程度的脆弱性,总体上为轻-强度脆弱。     

云南雨季开始期与5月雨量的TBB特征

利用17年卫星TBB及云南雨量资料,研究了热带TBB演变与云南雨季开始期及5月雨量的关系。结果表明:当孟加拉湾至中南半岛上空TBB≤-10℃的主对流云云涌稳定通过20°N,TBB≤-20℃强对流区北移到18°N附近,而且TBB≤-5℃区稳定控制云南时,云南大部分地区雨季开始。云南5月少雨年,孟加拉湾至中南半岛上空TBB≤-10℃位置偏南且为正距平区控制,云南为TBB正距平区,对流活动偏弱;云南5月多雨年,上述地区的TBB场分布特征则反之。同时还提出了利用TBB资料跟踪预测云南雨季开始期的方法。     

基于PSO-BP神经网络的中国区域大气加权平均温度模型北大核心CSCD

结合粒子群优化算法和BP神经网络,利用中国区域88个探空站2015-2017年的数据,以地表温度、地表水汽压、纬度、高程、年积日作为模型输入因子,以积分法获得的Tm值为学习目标,建立适用于中国区域的Tm模型PSOTM。以2018年探空数据为参考值评定PSOTM模型精度,并与Bevis、GPT3、传统BP神经网络(BPTM)、GRNN神经网络(GRNNTM)模型的计算结果进行对比。结果表明,PSOTM模型年均RMSE为3.08 K,相对于Bevis、GPT3、BPTM和GRNNTM模型分别降低26.84%、35.97%、15.38%和4.94%;PSOTM模型年均bias为0.32 K,相对于Bevis、GPT3和BPTM模型分别降低68.93%、82.42%和72.41%,较GRNNTM模型升高37.50%。PSOTM模型在中国区域不同纬度和高程的精度与稳定性优于Bevis、GPT3和BPTM模型,具有良好的适用性。