M31的观测与研究进展

介绍了本星系群中最大的旋涡星系M31(仙女星系)的基本观测性质。与银河系结构类似，M31的基本成分包括：核、核球、盘和晕。对以上各个成分的观测和研究进展分别作了综述，重点是盘的星族成分和恒星形成历史，以及球状星团的分布和晕的形成历史。同时与银河系的各种观测特征和形成机制作了详细的比较。     

基于二次曲面的Shepard拟合法在GPS水准中的应用

针对GPS水准中常用拟合方法的不足,给出一种基于二次曲面的Shepard拟合法。通过某测区GPS水准实测数据,采用二次曲面拟合法、Shepard拟合法、多面函数法和基于二次曲面的Shepard拟合法对测区高程异常进行拟合,结果表明,基于二次曲面的Shepard拟合法计算得到的高程异常的精度和可靠性最高。     

联合多源重力数据反演菲律宾海域海底地形

对比分析重力-海深的“理论导纳”和实际数据的“观测导纳”,获得研究海域有效弹性厚度理论值为10 km。联合重力异常和重力异常垂直梯度数据,应用自适应赋权技术,采用导纳函数方法构建菲律宾海域1'×1'海底地形模型。试验发现,当重力异常垂直梯度反演海深结果与重力异常反演海深结果的权比为2∶3时,所构建的海深模型检核精度最高。同时,联合多源重力数据反演海深能够综合重力异常和重力异常垂直梯度在对待不同海底地形上的反演优势,生成精度优于单独使用重力异常数据和重力异常垂直梯度数据反演的海底地形模型。以船测数据作为外部检核条件,反演模型检核精度略低于V18.1海深模型,而相较于ETOPO1海深模型和DTU10海深模型检核精度分别提高了27.17%和39.02%左右;反演模型相对误差的绝对值在5%范围内的检核点大约占检核点总数的94.25%。     

L1范数和分裂Bregman的遥感影像变分融合模型

目前,一些基于变分的Pan-sharpening方法是通过梯度下降法极小化能量泛函来实现融合,但梯度下降法在靠近极小值时收敛速度会减慢。若变分模型中包含有L1范数的不可微项时,梯度下降法存在鲁棒性不高、计算复杂的问题。该文根据L1范数能保持图像的几何纹理、分裂Bregman对含有L1范数的泛函收敛速度快的特点,在已有的变分模型基础上,将L1范数加入到模型中,构建能量泛函代价函数,并通过分裂Bregman迭代极小化能量泛函。在Worldview-2数据集上的融合结果表明,该方法可以生成同时具有高光谱和高空间分辨率的图像。     

珠江三角洲不同成土母质发育水稻土镉活动性差异及其影响因素

随着我国经济社会的快速发展,土壤重金属的超标问题越来越突出,尤其是Cd。土壤Cd活动性受到各种因素的影响,但成土母质对土壤Cd活动性影响的研究成果还鲜有报道。以珠江三角洲为研究区,系统采集了由第四纪沉积物、酸性侵入岩和陆源碎屑岩3种不同成土母质发育形成的水稻土样品235件,查明了土壤理化特征,探讨了Cd全量及其活动态的影响因素。结果表明：不同成土母质发育形成的水稻土理化性质、Cd全量及其活动态的影响因素存在差异。第四纪沉积物发育形成的水稻土CaO、K₂O、Na₂O、TFe₂O₃、阳离子交换量(CEC)、pH、有机质、黏粒平均含量显著高于酸性侵入岩和陆源碎屑岩,Cd超标最为严重,不同方法提取的Cd活动态含量也最高;陆源碎屑岩发育形成的水稻土中Cd全量与土壤理化指标的相关性均强于其他两类成土母质;酸性侵入岩发育形成的水稻土中Cd全量与土壤理化指标的相关性较弱。Cd全量对其活动态含量有重要影响,此外,第四纪沉积物发育的水稻土中Cd活动态含量与pH、有机质和TFe₂O₃     

自适应顺序采样Kriging方法及其在增量动力分析中的应用

复杂结构的增量动力分析（IDA）对于结构的抗震设计和分析有着重要意义,但需对结构进行大量的非线性时程分析,计算量成本高。本文结合Kriging元模型和自适应顺序采样并用于结构增量动力分析以提高其计算效率和精度,其中:Kriging元模型用于预测结构的地震响应,顺序采样根据候选点的熵值补充非线性时程分析逐步增加Kriging模型的预测精度。借助本文方法,IDA曲线可通过少量的时程分析实现较高的精度。为了校验本文方法的可行性与有效性,对二层和九层钢框架结构模型应用直接IDA、hunt&fill方法和本文方法分析并比较了上述三种方法的计算误差、计算效率和IDA曲线差别。在此基础上本文将自适应顺序采样Kriging方法用于考虑结构不确定性参数的IDA分析,并和传统的蒙特卡洛方法进行比较。结果表明:该方法具有较高的计算效率,可以保证IDA曲线的精度。     

中国干旱-半干旱区表土bGDGTs与气候环境因子数据再分析

文章通过收集中国北方干旱-半干旱区域已发表的bGDGTs数据,重新计算了不同地区表土bGDGTs各组分与温度及pH等环境因子之间的相关关系。主要获得以下认识：1)不同于干旱区,半干旱区bGDGTs的异构体指标与土壤pH表现为强相关,在4个异构体指标(IBT、 CBT′、 IR′_IIa、 IR′_IIIa)中CBT′、 IR′_IIIa计算的pH结果精度较高;2)半干旱区f（5 me）与pH表现为强相关（-0.847）,指示了基于5-甲基bGDGTs的指标同样具有重建半干旱区pH的潜力。但是目前缺乏CBT′_5ME-pH之间的转换函数;3)全球温度校正方程计算得出的温度误差普遍大于中国区域校正方程（中国北方、青藏高原等区域）获取的温度误差。通过整合数据重新计算发现4个区域温度校正方程(MBT′_5ME、 Tmr、 MAATsr、 Index 1)计算的温度结果具有较小的误差,且在半干旱区重建的温度结果更为精确;另外MAATsr、 Index 1的区域温度校正方程也适用于干旱区的温度重建,...     

基于机器学习的锆石成因分类研究

锆石是在自然界中多种温压条件下能够稳定保存,并记录原岩年龄信息的副矿物。锆石微量元素能完整记录地质演化过程信息。通过微量元素分析锆石成因的研究已久,通常利用Th-U图解和La_N-(Sm/La)_N图解等二元图解对锆石进行分类研究。然而,随着锆石研究的深入,以及二元图解无法呈现数据高维度信息的局限性,传统图解已经不能满足对锆石类型进行准确判别,且对已知类型的锆石出现判定偏差。因此,本文将地质大数据与机器学习相结合,训练出高维度锆石成因分类器。文中收集了3 498条不同成因类型的锆石微量元素数据,并通过测试和运用随机森林、支持向量机、人工神经网络和k近邻等4种机器学习算法,最终得出准确率为86.8%的线性支持向量机锆石成因分类器,用于锆石类型的判定与预测。这项工作为锆石分类研究提供了更高维度的判别手段,极大提高了微量元素分析成因结果的精度。将锆石微量元素数据与机器学习方法相结合,是大数据分析与机器学习技术在地球化学研究中的积极探索。     

黄河三角洲浅层地下水盐分来源及咸化过程研究

黄河三角洲地下水咸化已成为区域最突出的生态环境问题之一。识别地下水补给及盐分来源是有效控制和改善地下水咸化问题的关键。本研究采集了研究区浅层地下水、地表水和海水等不同类型水样,利用离子比、Piper三线图、吉布斯图等方法对八大离子浓度、δD和δ¹⁸O 组成、Br和Sr 浓度等进行地下水补给研究与盐分来源辨析。结果表明:(1)黄河三角洲浅层地下水以总溶解性固体(TDS)为338 g/L的咸水为主,地下水水化学类型较为单一,主要为Cl-Na型。(2)三角洲区域地下水以大气降水补给为主,并且在补给过程中经历了不同程度的蒸发作用的影响,黄河现行流路区域地下水主要来源于河水侧渗补给,但浅层地下水含水层水平渗透性较差限制了黄河侧渗补给范围。(3)海洋是黄河三角洲浅层地下水盐分的主要来源,黄河现行流路区域及近岸地下水盐分来源于海水混合,三角洲北部刁口河等古河道区域地下水盐分主要来源于海相蒸发盐淋滤溶解。