中条山落家河铜矿稀土元素地球化学特征及其地质意义

本文对落家河铜矿的主要岩石和矿石的稀土元素地球化学特征进行了研究,试图提供找矿和成因的地质信息.     

正态性检验的夏皮罗方法的原理及其系数扩充

为了判别观测值中是否含有系统误差,常常要作正态性检验、常用的检验方法中有些并不是针对正态分布的,如x~2检验、柯氏检验,因而功效不高。有的如偏、峰态检验,虽然较有效,但计算复杂。近年来提出的夏皮罗-威尔克检验,计算简单,功效高,是一种较好的方法。本文主要介绍它的原理和计算方法,并补充计算了50相似文献   

日本成功发射“拂晓”号金星探测器

经过多年准备,日本当地时间2010年5月21日6点58分（北京时间5时58分）,载有日本首个金星探测器“拂晓”号（AKAT—SUKI）的H2A火箭从鹿儿岛县种子岛宇宙中心顺利发射。此举使日本成为继前苏联、美国、欧洲空间局之后,世界第4个发射金星探测器的国家或组织。     

地壳全元素探测——构建“化学地球”

地壳物质探测是地壳探测工程的重要组成部分。化学元素是地球物质组成的最基本单位,被称为地球的基因。矿产资源是由化学元素组成的,环境是受化学元素行为制约的,因此,对地壳中所有元素精确含量和分布的探测,对解决人类所面临的资源和环境问题具有重大意义。地壳全元素探测项目拟发展4种地球化学探测技术,包括地壳中所有天然元素的精确分析技术,中下地壳物质成分识别技术,穿透性地球化学探测技术,海量地球化学数据和图形显示技术。建立1个覆盖全国的地球化学基准网,系统采集代表性岩石样品10000件,疏松物样品6000件,按标准化的方法分析其主量元素和微量元素含量(包含78种元素),建立中国大陆地球化学基准值,为研究化学元素的分布、演化和成矿物质背景提供基准参考数据。进行总长度3300km的3条地球化学走廊带的实验与示范,采集各类代表性岩石样品5000件,进行元素和同位素测定,构建走廊带地壳地球化学模型、跨越不同大地构造单元的元素空间变化和大型矿集区成矿物质背景。为开展全国地壳探测工程奠定基础,并为最终建立"化学地球"进行技术准备和先导性实验。     

大陆深部地壳物质成分识别方法综述

本文系统总结了大陆深部地壳物质成分识别研究方法和元素丰度合理性检验的方法,以期为大陆深部地壳物质成分探测提供技术方法体系。深部地壳物质成分识别的主要方法有:①因构造运动抬升出露到地表的中下地壳剖面;②地表出露的高级变质地体;③产于火山岩中的深部地壳捕掳体,如麻粒岩捕掳体;④地球物理测深资料与深部岩石物理性质的高温高压实验测定结果之间的拟合和⑤壳源岩浆岩源区地球化学示踪。元素丰度合理性检验的方法主要有地表热流和元素比值法。     

水下光通信技术的研究与展望

水下光通信(Underwater Optical Wireless Communication,UOWC)是一种新型的水下通信技术, 具有保密性好、可靠性高等优点,对于构建全光立体通信网络以及 6G 空天海地一体化全方位通信有重要的意义。分析了水下光通信相较于其他传统水下通信方式的优点,对水下光通信发展历程与进展进行了综述,对比了水下光通信 2 种主流光源：激光光源和 LED 光源。针对现阶段水下光通信面临的难题,提出了一种完善的水下光通信系统框图,并研制出相应的硬件系统,完成了水下通信调试。水下光通信是一种切实可行的新型通信方式,兼具灵活、保密、高速率等特点,在未来的 6G 时代中将会得到进一步的发展和应用。     

智慧城市中的大数据

探讨了智慧城市的概念,总结了其发展历程,剖析了中国建设智慧城市的动力和目标,阐述了智慧城市的支撑技术,并提出了智慧城市的基础架构,即在数字城市的基础上有机地融合物联网和云计算技术,以实现对现实城市中人和物的自动控制和智能服务。针对无所不在的传感器网对智慧城市的大数据进行了分析,面对智慧城市中大数据将带来的诸多问题和挑战,提出了应对大数据的策略和思路,重点论述了云计算与数据挖掘,并给出了云平台的基础框架,提出了建立智慧城市运营中心的建议,最后展望了智慧城市未来美好的前景。     

地表移动观测站GPS连接测量控制网坐标系统转换

为监测潘一东区1252(1)首采面开采引起的地表移动变形规律,布设了由1条全走向线和一条全倾向观测线、12个控制点和186个监测点构成的地表移动观测站。在采用GPS定位技术实施观测站平面连接测量过程中,为克服转换基准点中存在的位移对求解的转换参数的影响,采用了抗差估计理论,并建立转换后GPS网的质量评价模型。根据对GPS连接测量平面控制网的处理结果分析,采用抗差估计求参,有利于保留GPS技术高精度的特点。     

基于随机森林算法对青藏高原TRMM降水数据进行空间统计降尺度研究

提高气象数据空间分辨率对水文、气象和生态等领域的流域尺度研究至关重要。青藏高原气候变化在全球气候研究中占有重要的位置,并且对局域降水分布的研究在大气科学中处于基础地位。为获取青藏高原地区准确、有效、更高空间分辨率的降水数据,基于随机森林算法,引入植被和地形因子,采用热带降水测量计划卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM) 3B43降水数据(0. 25°×0. 25°)、NOAA-AVHRR归一化植被数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据(8 km×8 km)、航天飞机雷达地形测绘任务(Shuttle Radar Topography Mission,SRTM)数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据(90 m×90 m)以及经纬度信息,建立了非线性空间统计降尺度模型,最终获得8 km分辨率降水降尺度结果。另外,采用将时间序列分析和非线性回归分析融合的方法,基于2000—2012年TRMM年均降水数据和NDVI数据,建立降水量时间尺度预测模型。分析结果表明,综合考虑植被和地形因子对青藏高原地区降水空间分布的影响,基于随机森林算法建立的降尺度模型,其降尺度结果与地面站点测量值拟合系数为0. 89,高于TRMM数据与地面站点测量值的拟合系数0. 81,说明降尺度结果提高了卫星遥感降水数据的空间分辨率。另外,降水预测模型能够较好地描述青藏高原地区的年际降水变化趋势和数量级,2006—2012年的预测降水量与TRMM降水数据拟合系数均高于0. 80。