印度尼西亚东部原油的地球化学特征

在亚洲 -澳大利亚东南地区 ,总体估计的石油总回收率约达１２５０亿桶油当量（ＢＯＥ）（其中５００亿桶油 ,１２５兆立方英尺天然气）。这个大区域的石油系统受古生代和早中生代冈瓦纳的主构造解体控制。我们在印度尼西亚东部的研究区位于欧亚板块上以第三系为主的石油系统和印度尼西亚 -澳大利亚板块上以古生界—中生界为主的石油系统之间。在我们进行研究之前 ,研究区许多原油的相互关系是未知的。这次地球化学研究的目的是应用高分辨率地球化学方法评估这些油气的成因关系、油源岩的年代和古环境以及它们的相对热成熟度和生物降解程度 ,…     

基于“三生空间”的土地利用转型与生态环境效应——以长江三角洲核心区为例

以长江三角洲核心区为例,利用1990、2000、2010年3期遥感影像解译获取土地利用变化数据,按照“生产-生态-生活”土地利用主导功能分类,通过土地利用转移矩阵、生态环境质量指数、土地利用转型的生态贡献率等方法,定量分析长江三角洲地区土地利用转型、时空格局特征与生态环境效应。结果表明：① 1990~2010年,长三角地区基于“三生用地”的土地利用转型表现为生产用地减少,生态用地稳定,及生活用地快速增加。② 长三角地区生态环境质量指数从1990年的0.470持续降至2010年的0.444,整体质量有所恶化,较高质量区和高质量区面积与比重保持稳定。③ 1990~2010年,长三角地区同时存在生态改善和恶化的两种趋势,生态环境改善小于环境恶化的趋势。城镇和农村生活用地、工矿生产用地对农业生产用地的挤占则是导致生态环境质量恶化的重要原因。     

黄土高原现代土壤和古土壤有机碳同位素对植被的响应

黄土高原古土壤碳同位素与古植被的关系是一直未能很好解决的问题. 其中一个主要原因是由于对该地区现代C₄/C₃植被分布特征与现代土壤碳同位素组成之间的关系缺乏足够的了解. 初步研究了黄土高原主要植物及现代土壤碳同位素组成, 对比了现代土壤和黄土-古土壤序列的有机碳同位素组成变化特征. 结果表明: 黄土高原现代植被以C3植物为主, C₄植物主要来自适宜在暖湿条件下生长的禾本科植物(如白羊草Bothriochloa ischaemum和狗尾草Setaria viridis等). 森林土壤的碳同位素组成δ ¹³C值明显低于黄土塬面的碳同位素组成, 现代土壤的碳同位素组成与现代植被的分布是一致的. 根据此关系推断: 在相对暖湿的古土壤阶段(间冰期)C₄草本植物比例增加, 在相对干旱的黄土阶段(冰期)灌木和C₃草本植物比例增加.     

深层搅拌桩复合地基的有限元分析

介绍了用自行编制的适用于群桩地基基础应力、变形分析的三维非线性程序对一种有代表性的群桩进行分析的情况。讨论了深层搅拌桩复合地基的工作机制和应力、变形分布特点，并通过多种方案的比较就不同的荷载水平、桩长、桩上置换率、土层分布、桩身变形模量等诸因素对地基沉降、桩端应力、桩的承载率的影响和规律进行了研究。     

基于事件的非周期间歇牵制控制线性复杂网络的同步分析

本文将事件激发和非周期间歇牵制控制进行有机结合,分析了一般线性复杂网络的全局同步问题.通过设计事件激发条件和受控节点选择规则,使受牵制控制节点集在满足一定条件下实现更新,从而不仅极大提高网络实现同步的效率,而且避免现有研究中受控节点集随机选取导致保守性.构造简单的Lyapunov函数,应用稳定性理论和微分不等式,经过严格的数学理论分析得到了使该网络达到渐近指数同步的充分条件,同时也证明了受牵制节点集不可能在有限时间内进行无限次快速切换.     

北汝河河谷平原地表水与地下水的转化试验研究

北汝河河谷平原地表水与地下水的转化试验研究马子丰（河南省水文水资源总站许昌分站）前言地表水与地下水皆源于大气降水。它们的相互转化，直接影响着地表水资源量和地下水资源量的大小。深入研究地表水与地下水相互转化关系，对两者相互补排关系进行定性和定量分析是水...     

压力式水位计应用及精度分析

介绍了压力式水位计的结构及工作方式，分析了实际验潮作业中影响观测精度的因素以及减小误差的方法，如海水密度的改正等。     

砖房震陷计算分析

本文就4～6层砖房的震陷进行了计算分析,着重研究烈度、软土层厚度和层位的影响,确定了可不考虑震陷影响的临界值和加固范围。     

黄河下游悬河稳定性因素分析

黄河悬河的形成是自然营力与人为因素综合作用的产物。悬河的稳定性关系到黄河下游广大人民的生命财产安全。影响黄河悬河稳定性的因素有：地质构造控制机制，河流地貌的影响，河床质与土体结构，河流动力地质作用和治理工程对悬河稳定性的影响。在此基础上，制定出一系列治理黄河悬河的对策。     

BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演

针对如何快速准确地估算区域尺度上的土壤湿度问题,该文首先从高质量GPS接收机接收的信噪比观测值中,提取L2C反射信号的振幅和相位作为输入,并采用Noah陆面模型计算土壤湿度值作为期望值,构建基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型。实验结果表明:基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,线性回归的决定系数R2为0.909 1,均方根误差为0.028 7;进一步与线性回归统计模型比较发现,利用BP神经网络模型定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,证明了该方法的可靠性。