关于高维代数族的nef-值态射的结构

设M是有末端奇点的n维正规代数簇,L是M上的丰富线丛,(M,L)的数字有效值为τ=uv(u、v是互素的正整数),:M→X是由(M,L)决定的nef-值态射,F是的一般纤维。通过研究τ的取值情况对(M,L)进行分类,给出了当u=n+1,n时(M,L)和(F,LF)的较完整的分类,推广了一些文献的结果。     

星载铷原子频率标准的可靠性研究

星载原子频率标准在许多空间系统中担当着重要的角色,其性能和可靠性对这些系统的功能有重要的影响。介绍了广泛使用的星载铷原子频率标准的基本工作原理,分析了影响其可靠性的各种因素,并探讨了提高其可靠性的基本途径。     

广西桂东某地硅化破碎带型金矿的发现及意义

广西桂东某地硅化破碎带型金矿,是大瑶山地区北侧该类型金矿的首次发现,找矿意义深远。文章着重介绍该金矿的发现史,概述了其地球化学异常特征,提出应重新审视对１／２０ 万异常特别是低缓异常的评价,对处于有利成矿地质条件下的低缓异常的找矿意义,应重新确认     

论秦岭造山带的成矿作用

对秦岭造山带区域成矿背景、矿床的时空分布、典型矿床矿田赋存部位、区域成矿元素地球化学背景、多重岩片控矿理论,构造成矿体系、成矿物质来源、矿床成因类型、矿床区域成矿模式进行了讨论,在对大量资料研究的基础上提出了新认识。最后指出秦巴地区进一步寻找大型矿床的地区。     

加强生态环境保护 促进湛江珍珠养殖业持续发展

为促进湛江珍珠养殖业的持续发展,各级政府和海域管理部门应认真贯彻执行国家有关海域管理的法律法规,加强海域环境保护的宣传教育工作,提高养殖者的环境保护意识。珍珠养殖者要创新养殖方式,拓展新的养殖空间,尊重自然规律,自觉保护海洋生态环境,以解决湛江珍珠养殖业存在的养殖海域无证使用、无度开发、生态功能丧失等问题。     

基于中分辨率成像光谱仪数据的洋面云检测新方法的研究

提出了一种利用中分辨率成像光谱仪热红外窗区通道数据进行云、晴空分离的新方法。该云检测算法从热红外窗区通道亮温出发,并结合水汽廓线,运用水汽规度法计算规度因子的值,利用规度因子的数值状态实现分离云和晴空,从而达到云检测的目的。经过大量的实验,并将结果与中分辨率成像光谱仪官方云检测产品作对比分析,结果表明准确率为91％,算法具有可行性。     

水泥喷浆桩工程技术在新乡市区住宅楼基础工程的应用实例

新乡市染织厂 9号住宅楼基础工程 ,属于一个典型的老城区改造工程实例。拟建工程场地的环境地质条件很差 ,不能满足建筑设计与施工要求。在分析岩土工程地质资料和深层搅拌桩设计、施工技术的基础上 ,选择水泥喷浆桩复合地基进行处理并获成功 ,取得了良好的社会效益和经济效益。水泥喷浆桩复合地基处理在新乡市区首次应用成功 ,显示了地基处理施工、设计单位的技术实力     

鄂尔多斯盆地西缘麻黄山地区延8储层特征

通过对延8储层铸体薄片、扫描电镜、孔渗测定、压汞资料等分析,延8储层具有以下特征:研究区北边富长石、南边富石英,具有不同的物源;砂岩粒度以中粒为主,细粒和粗粒次之;主要的储集空间为粒间孔和粒内溶孔;由于大量的长石、岩屑被溶,孔隙度、渗透率不呈正态分布,均偏大,溶蚀作用形成的大量微孔造成高束缚水饱和度,产纯油或含水率极低;砂体厚度、岩石相和成岩作用共同控制着储集层的物性。结果表明,位于河道中部弱胶结的中砂岩具有良好的储集性能。     

GLDAS_NOAH_M.2.1水文模型在青藏高原的适定性分析

利用2003-01~2016-06共162个月 GLDAS_NOAH_M.2.1、GLDAS_NOAH_M.001新旧水文模型和GRACE卫星重力数据,计算青藏高原区域水储量及总质量变化,说明GLDAS_NOAH_M.2.1水文模型相对于旧模型可提升在青藏高原区域的精度。将研究区域分为6个部分,根据3种数据分别计算6个区域的平均质量变化时间序列,顾及年周期、半年周期对该时间序列进行最小二乘拟合,估计6个区域3种数据的年振幅、年相位及相关性。结果表明,GLDAS_NOAH_M.2.1水储量变化的年振幅、年相位与GRACE总质量变化的年振幅、年相位空间分布大体一致,在青藏高原北部区域与GRACE的相关性尤为明显;GLDAS_NOAH_M.001年振幅、年相位在青藏高原北部区域存在明显异常,与GRACE的相关性很低。从长趋势质量变化来看, GLDAS新、旧模型在不同区域的差异为-6.4~4.5 Gt/a量级,而在青藏高原主体区域,新模型的质量趋势偏低10.4 Gt/a。     

改进的最小生成树自适应空间点聚类算法

针对传统的最小生成树聚类算法存在使用全局不变阈值确定噪声边,聚类需要用户根据经验确定初始化聚类参数,如“边权值倍数容差”,“边长变化因子”等,聚类不能发现局部噪声的问题,本文提出了一种改进的最小生成树自适应空间点聚类算法。该算法在无需用户输入参数的前提下,克服主观因素的影响,根据最小生成树边长的数理统计特征定义裁剪因子。算法首先从宏观层面对最小生成树进行首轮删枝操作,消除全局环境下的噪声边,进而根据各子树的边长统计情况,自适应设定局部裁剪因子,进行第二轮删枝操作,消除局部环境下的噪声边。最后,采用1个模拟数据和1个实际应用验证算法的有效性,结果表明本文提出的改进算法在无需人为提供经验参数的环境下能够发现任意形状、不同密度的簇,能够准确的识别出空间点中的噪声数据,从而能够实现空间点数据背后隐藏信息的自动挖掘。