ASTER数据在钒钛磁铁矿蚀变信息提取中的应用

利用ENVI4.7遥感软件,通过比值法和主成分分析法提取了攀枝花地区主要矿区相应的5种蚀变,以此帮助分析和研究该区的钒钛磁铁矿矿化地段。经过后期野外实地踏勘证明,利用遥感影像提取蚀变来帮助圈定靶区和找矿是一种迅速、准确且切实可行的方法。     

鄂尔多斯盆地西北部奥陶系马家沟组斑状白云岩成因机理及储集特征

鄂尔多斯盆地奥陶系马家沟组白云岩是重要的油气储集层。斑状白云岩岩石学和地球化学特征研究表明,斑状白云岩中的斑块是由白云石颜色和晶粒大小的差异显示,斑块一般为粗粉晶至细晶白云石,发育白云石晶间孔。基质白云石晶粒小于斑块,较致密。白云石的δ13C平均值为0.72‰,δ18O平均值为-6.08‰。Fe2+平均值为2 689×10-6,Mn2+平均值为90.9×10-6,白云石CaCO3摩尔百分含量平均为51.6%,有序度介于0.674~0.940。粉-细晶白云岩中白云石及白云石亮边的均一温度为100℃~148℃,推算其形成时深度为2 100~4 100 m。上述特征表明,斑状白云岩形成于中-深埋藏成岩过程,白云石化过程中受到大气淡水影响。研究区斑状白云岩孔隙结构组合为粗偏型,可形成裂缝-孔隙型储层。     

基于地面波谱测量的植被荣枯变化波谱响应分析

基于植被叶片水平提出一种表征植被组成的结构模式--荣枯比,分析不同荣枯比下植被波谱响应的规律,对比叶绿素及植被水分含量指数随着荣枯比变化的速率,对不同荣枯比下植被叶绿素、含水指数与叶绿素、水分含量的相关性进行了研究,结果表明:荣枯叶片组合的模式增强了植被吸收特征,波段570～700,1300～1540 nm对于荣枯变化均具有指示作用;NPQI,NPCI,R695/R420,R695/R760,R750/R700,红边峰值面积、红边振幅、红边振幅与最小振幅的比、NDVI,随荣枯变化呈现有规律的变化特征,这九个植被指数与叶绿素含量高度相关;植被指数NDWI,PRI也对荣枯变化高度敏感并与水分含量高度相关,其相关系数超过了0.9.导数光谱更能反映不同荣枯比结构模式的变化规律,尤其是在波段552～628,630～686 nm区域,其对组合叶片的敏感性优于基于叶片的植被指数;红边位置这一与叶片叶绿素含量高度相关的指数对于荣枯组合结构模式的变化失去其敏感性,而对荣枯变化敏感的红边参数为红边峰值面积、红边振幅与最小振幅的比.沙地对于枯叶的影响比荣叶的影响大,400～700 nm可见光波段及1300～1540 nm,沙地的影响随着枯叶比例的增加而增大,差异达到了7%左右;700～1300 nm近红外波段,沙地对于组合叶片的叠加作用超过了10%.     

开都河流域融雪径流模拟研究

高山融雪是塔里木河源流区重要的产流方式,4个山区流域具有面积大、测站稀少、降雨与融雪混合补给径流和显著局部降雨等特征.以开都河流域为研究区,分析流域特征对SRM融雪径流模型参变量的影响,确定相应选取策略以提高融雪径流模拟预报精度,为相似流域融雪径流模拟提供参考.研究结果表明:(i)气温输入控制模拟径流的整体趋势,对模拟精度起决定性作用.但测站日均气温数据通常不能代表流域同高程的平均水平,直接作为输入会导致很大误差.基于遥感积雪图和模拟结果分析,开都河流域选择0.5倍巴音布鲁克站日最大气温作为流域平均气温较为合理.(ii)由于雨量站稀少和局部降雨特征显著,计算各高程分带平均降水并不现实.将测站降雨乘以放大系数,并借助参数"降雨径流系数"进行校正,可以满足模型对降雨输入的需求.(iii)根据融雪和降雨位置变化,调整参数"滞时"取值对提高局部洪峰过程的模拟精度非常重要.(iv)随气温升高,降雨增多,未能被有限测站完全监测,导致模拟精度逐步降低.     

计量保证方案在气象计量中的前景与作用

1引言气象观测作为气象学的基础对所使用的气象仪器提出了越来越高的测量准确度要求,由此也对气象计量工作提出了更多的挑战。对于气象学而言,大气压力、温度、湿度、流速、降水和太阳辐射、常温黑体辐射等都属于气象量值传递系统,是国家量值传递系统的组成部分。国家气象计量的量传体制主要采用传统的量值传递方式[1]。即:通过对计量器具的检定或校准,将国家基准所复现的计量单位量值通过各等级标准传递到工作计量器具,以保证对被测对象量值的准确和一致。     

远程气象信息服务系统建设

本从专业气象信息服务系统建设目标、主要技术、信息平台、客户访问系统等方面进行了论述，阐述了本省第一个专业气象信息远程服务系统的框架和核心技术，供各级气象台在组建专业气象信息远程服务系统时参考。     

GIS支撑下的干旱区水资源及其利用的空间分异研究

干旱区水资源的空间分布不均衡是一种普遍情况。利用GIS的空间分析功能，可以方便的进行干旱区水资源分布和利用状况的空间分析与评价。本文用新方法对新疆水资源分布和利用状况的分析表明，新疆大部分流域水资源丰度较差，水资源总体比较紧张；水资源利用上，除天山北坡各流域已超采或高度开发，不宜进一步开发外，其它流域均有一定开发潜力．尤其是地下水开发潜力较大。     

基于GIS的干旱区LUCC分析和模拟方法探讨

土地利用／土地覆被变化(LUCC)问题中的过程、趋势、驱动力研究及生态环境综合评价是目前的重点研究领域。在现有的“3S”技术应用于LUCC研究的基础上，对三工河流域近20年的土地利用／土地覆被变化情况进行动态分析，发现耕地大面积增加，增长幅度达到13％，城市、村庄及工矿建设得到飞速发展，城市面积扩大了近十倍；荒草地、盐碱地总体趋势是大面积减少，直接性或间接性的向耕地、灌木林地、城市、村庄发生了转移。同时探讨了利用地理元胞自动机模型(GeoCA)分析的方法对干旱区LUCC进行时空演变研究，目的在于找寻一种对LUCC进行预测分析及模拟的方法。此方法有利于更好地进行生态环境综合评价和土地利用合理规划。     

基于倾斜影像的三维城市自动建模

针对传统的基于三维GIS和CAD三维建模技术存在人工干预多、建模速度慢、成本高,不适用于大规模城市三维建模等问题,基于激光点云数据建模技术无法直接获取刚性模型纹理,建模成本高等问题,对目前应用较为广泛的基于倾斜影像三维建模技术的技术要点进了研究。该技术以倾斜多视影像为基础,借助于多视影像特征提取与定向技术、密集匹配与三维重建技术、纹理贴图技术进行三维建模。该方法综合运用计算机视觉技术、摄影测量技术,在保证三维模型定位精度高、纹理细节好的同时,节省人力物力,适用于大规模城市三维建模。     

1901–2013年中亚季节降水时空变化特征及其与ENSO的关系（英文）

The vulnerable ecosystem of the arid and semiarid region in Central Asia is sensitive to precipitation variations. Long-term changes of the seasonal precipitation can reveal the evolution rules of the precipitation climate. Therefore, in this study, the changes of the seasonal precipitation over Central Asia have been analyzed during the last century(1901–2013) based on the latest global monthly precipitation dataset Global Precipitation Climatology Centre(GPCC) Full Data Reanalysis Version 7, as well as their relations with El Ni?oSouthern Oscillation(ENSO). Results show that the precipitation in Central Asia is mainly concentrated in spring and summer seasons, especially in spring. For the whole study period, increasing trends were found in spring and winter, while decreasing trends were detected in summer and fall. Inter-annual signals with 3–7 years multi-periods were derived to explain the dominant components for seasonal precipitation variability. In terms of the dominant spatial pattern, Empirical orthogonal function(EOF) results show that the spatial distribution of EOF-1 mode in summer is different from those of the other seasons during 1901–2013. Moreover, significant ENSO-associated changes in precipitation are evident during the fall, winter, spring, and absent during summer. The lagged associations between ENSO and seasonal precipitation are also obtained in Central Asia. The ENSO-based composite analyses show that these water vapor fluxes of spring, fall and winter precipitation are mainly generated in Indian and North Atlantic Oceans during El Ni?o. The enhanced westerlies strengthen the western water vapor path for Central Asia, thereby causing a rainy winter.