地质专业图书馆的藏书建设与发展浅论

对地质专业图书馆的藏书建设与发展进行了浅显的论述。指出地质专业图书馆目前藏书和组织存在的一些问题,并根据实际情况提出了地质专业图书馆的发展对策。     

基于MODIS数据的2002～2006年中国陆地NPP分析

对2002～2006年MODIS数据进行处理,统计得出5 a间全国年均陆地植被净初级生产力(NPP)为1.5 PgC;5 a全国NPP组成分析显示,NPP绝大部分集中在0～300 gC/m2区间,所占比例约为70%～85%;全国大部分地区年NPP呈现出减少的趋势,受城市扩张、新增工业用地等人类活动影响显著。     

浅谈非常规数字测绘产品在新农村建设中的应用

利用现有测绘资料进行加工和处理,快速提供测绘服务是全国新农村建设中的共性问题。在西安市新农村建设中,经过试验,大批量提供全域的非常规数字线划图和影像地形图,解决了低成本、短周期的问题,能够提供及时的测绘保障服务。介绍了新农村规划用图的生产工艺流程和技术方案,以及相应的规划应用。     

云南师范大学启园绿地植物资源调查评价

绿化工作是高校校园建设的重要组成部分,研究校园绿地植物有助于优化校园绿地植物引种以及配置。运用植物群落样地调查和统计方法,就云南师大启园绿地植物的种类组成、产地、生长型、适应力、多样性、绿地成本以及造景满意度等做了调查和分析。结果表明:启园绿地植物种类较多,共57科,89属,132种,但引种的乡土树种种类较少,仅占18.89%。部分植物适应力较差,长势不良,引种成本较高,而植物景观功能性较差等。今后启园绿化应加强规划,合理配置乔、灌、草等植物,充分应用乡土树种,营造和谐而富有地域特色的校园景观。     

不透水地基上均质土坝渗流自由面的有限元计算

为了保证土坝安全,水利工程中需要对土坝进行渗流计算,首先需要确定自由面。根据达西定律和渗流连续方程,以及水头和流量边界条件,建立了不透水地基上的均质土坝渗流的计算模型。利用Geoslope软件,采用有限元离散的方法计算了土坝的渗流自由面,并分析了土坝在不同的渗透系数情况下的自由面位置的差异。最后,解析解计算的自由面结果验证了有限元计算自由面方法是正确的。     

"FY-2C"卫星云图导出产品在天气分析中的应用

对"FY-2C"卫星云图部分产品的生成原理及特点作了简要说明;通过对其在局地雷阵雨、对流性强降水及稳定性降水天气过程的分析应用,说明了TBB、云导风、OLR、6小时雨量估计等资料在天气发生前、过程中的分布及移动变化特征;探讨了"FY-2C"云图导出产品在场区天气分析和预报中的应用前景.     

水井测温在地热普查中的应用

利用水井测温方法确定恒温层温度,以恒温层的温度值作为湖顶地热异常区的下限值,用内插法勾绘温度等值线图,高于该下限值范围的即为地热异常区。曹县庄寨地区的地热普查证明该方法是快速有效的。     

渤海湾盆地西部凹陷南段成岩相分析与优质储层预测

储层实测孔隙度、普通薄片、铸体薄片和扫描电镜的资料表明,渤海湾盆地辽河坳陷西部凹陷南段新生界储层在纵向上发育三个次生孔隙带。从而在一个普遍低孔渗背景下,形成了孔隙度相对较高的优质储层。优质储层的形成和分布主要受沉积微相和成岩作用的影响与控制。他们形成于河口坝、辫状分流河道以及心滩沉积微相,目前处于早成岩阶段B期—中成岩阶段A1亚期,发育溶蚀成岩相。该文通过模拟古地温、镜质组反射率、甾烷异构化率和自生石英含量随时间的变化规律,预测了西部凹陷南段成岩阶段和成岩相的横向展布。通过成岩相图和沉积相图的叠合,预测了沙三中亚段优质储层的分布。预测结果表明,优质储层主要发育于斜坡区的中部。     

Mastersize 2000 型激光粒度仪分析数据可靠性检验及意义——以洛川剖面S4层古土壤为例

黄土、古土壤剖面中物质粒度是恢复古环境的重要指标之一。精确地测定粒径的大小,是准确而可靠获取气候变化信息的基本前提。通过对洛川典型黄土剖面古土壤S 4及相临黄土层高密度、连续样品多次重复粒度测试结果经统计分析表明:粒径测量的误差主要来自于两方面,即仪器测量与前处理过程,其中前处理过程的影响是粒度测量中误差的主要来源。同时证明,单次测量结果具有不确定性,因此可靠的粒度参数需经多次测量平均获得。但是,此过程会导致某些快速变化信息的丢失和因峰态的平滑而造成粒度变化所反映的变化幅度弱化。     

基于NRS-ISSA-SVM的砂土液化判别模型

针对砂土液化判别中影响因素与砂土状态间映射关系的不确定性及模糊性等问题,在邻域粗糙集(Neighborhood Rough Set, NRS)因素约简的基础上,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)参数C和g,构建了SVM砂土液化判别模型。以吉林松原地区的42组实例作为总体样本集,其中35组作为训练集,另外7组作为测试集,利用邻域粗糙集对9个影响因素约简得到4个因素,然后输入ISSA-SVM模型进行预测,并进行了约简得到的因素敏感性分析。结果表明：因素约简剔除了冗余属性,降低了模型复杂度;ISSA算法具有极强的探索性、收敛性和局部逃逸能力;相比于其他模型,NRS-ISSA-SVM砂土液化判别模型精度更高,泛化能力更强;建议要判别砂土的液化状态,需要准确查明水位埋深、地震烈度、标准贯入击数,非液化土层厚度这4个因素,尤其是前三个因素。通过易获取的影响因素建立NRS-ISSA-SVM砂土液化判别模型,不仅可准确地判断该区域其余未知点的砂土状态,...