波斯湾海域古生界胡夫组沉积特征与成藏规律

波斯湾海域古生界蕴藏着巨大的天然气资源。从区域构造演化出发,对该区古生界胡夫组的沉积特征进行分析,建立了"大型缓斜坡碳酸盐岩台地"沉积模式,提出了该区古生界"源-相-势"复合控藏的成藏规律,并指明了下一步勘探方向。研究表明,波斯湾海域胡夫组主要发育台地与台地边缘相区,从波斯湾西北部向东南部依次发育局限—蒸发碳酸盐岩台地、开阔碳酸盐岩台地、台地边缘浅滩—生物礁,纵向上主要为灰岩、白云岩和膏盐的互层沉积。开阔碳酸盐岩台地、台地边缘浅滩—生物礁为有利储层发育相带。波斯湾海域志留系古赛巴段热页岩烃源灶分布及规模控制着胡夫组油气分布与资源规模。胡夫组沉积相带控制油气平面富集区,膏盐盖层控制油气藏纵向与平面分布。热页岩生烃灶周围的低势能古基底高与盐拱构造是古生界主要的油气聚集带,同时,储层物性、油气运移与保存条件是古生界油气成藏的关键。根据资料分析,波斯湾海域南海湾盐次盆胡夫组发育大量盐拱背斜圈闭,且志留系古赛巴段烃源岩与胡夫组圈闭叠合性好,成藏条件优越。该盐拱构造带预测资源量巨大,为波斯湾海域古生界有利勘探方向。     

基于LSTM-RNN的海水表面温度模型研究

针对数值模式和统计学习方法在海表面温度(SST)建模中的不足,将长短时记忆循环神经网络(LSTM-RNN)应用于SST的建模。使用研究海区24 a月平均的SST和太阳辐射、风场、蒸发降水等物理参数,通过LSTM-RNN构建西太平洋研究海区SST时间序列变化模型,用于预报研究海区下个月SST。建立了两个模型model1和model2,model1仅使用SST数据作为model2的对照,model2使用SST和其他物理参数。结果表明:model2在验证数据中的MAE为0. 15℃,RMSE为0. 19℃,相关性系数为0. 978,和model1相比总体准确性提升31%,表明LSTM-RNN应用于SST建模是可行的; LSTM-RNN可以建立其他物理参数与SST的关系,从而显著提升海水表面温度模型的准确性。     

国产高分卫星遥感影像融合方法比较与评价

选择适宜的融合方法有利于卫星遥感影像融合产品更好地服务于生产实践及科学研究。本文在总结现有影像像素级融合算法原理的基础上,选用Pansharp、Gram-Schmidt、HPF、Ehlers、Subtractive、Modified IHS、Brovey、PCA、NNDiffuse等多种常用的影像融合方法对国产高分影像的全色和多光谱数据进行了融合处理,并从定性和定量的角度对融合结果进行了详细评价,试图寻找适用于国产高分卫星遥感影像的最佳融合方法。结果表明：针对国产高分一号卫星遥感数据,超分辨率贝叶斯算法融合效果在视觉效果与影像质量定量评价指标中综合表现最佳;Gram-Schmidt、NNDiffuse、Subtractive和HPF融合结果地物边界最为清晰;Modified IHS、PCA、Brovey融合影像色彩失真较为明显;NNDiffuse在可见光波段表现较突出;Gram-Schmidt在近红外波段表现效果最佳。     

辽西区巫闾山的隆升历史

本文利用裂变径迹年代学方法 ,结合其他同位素年代学资料 ,通过构造热演化的定量分析 ,认为医巫闾山山脉的隆升历史经历了 118～ 81Ma期间的第 1个快速隆升阶段、81～ 14Ma期间的缓慢隆升阶段和 14Ma以来的第 2个快速隆升阶段。医巫闾山的隆升历史与两侧盆地的沉降历史有着很好的对应关系。山脉隆升相对盆地沉降有一个滞后期 ,山脉的快速隆升阶段对应盆地快速沉降的后期和消亡阶段。现今的医巫闾山山脉是 14Ma以来第 2个快速隆升阶段的产物 ,其隆起时间距今大约有 4～ 5Ma。     

南海上层中尺度涡统一三维结构

本文基于归一化合成分析的方法,利用卫星高度计资料和CTD观测资料,在满足静力平衡和地转平衡条件的假设下研究了南海中尺度涡的三维结构,给出了南海中尺度涡归一化之后的三维结构,并与全球大洋中尺度涡统一的三维结构进行对比。结果显示,在1.5倍涡旋半径以外,南海中尺度涡水平结构的收敛速度大约为全球大洋中尺度涡水平结构收敛速度的2.5倍,前者比后者的影响范围要小约1.5倍涡旋半径。由于数据原因,我们仅合成了南海0至800m水深中尺度涡的垂直结构,从垂直结构的合成结果来看,由于受到背景层结和科氏参数的影响,南海与全球大洋各海区中尺度涡的垂直结构具有明显的不同,随着深度的增加,南海中尺度涡垂直结构的衰减速度明显更快。     

RNA干扰蚤状溞(Daphnia pulex)doublesex1基因的表达研究

为了探索doublesex1(dsx1)基因是否在蚤状溞的生殖转换过程中发挥作用,利用蚤状溞滤食摄食的特点将体外合成的dsx1双链RNA(ds RNA)通过浸泡得方法分别摄入不同生殖状态的溞体中,实现dsx1基因的表达沉默。随后采用荧光定量PCR(q PCR)以及整体原位杂交分别检测不同生殖状态下蚤状溞在RNAi前后体内dsx1的表达水平变化,进而研究dsx1在蚤状溞生殖转换过程中的作用。结果表明:雄性溞、两性溞、孤雌溞在RNAi后均出现了dsx1 m RNA表达水平的显著下调,且下调量具有显著性差异(P0.05)其中在孤雌溞中下调68%,在三种生殖状态中最为显著,其次是雄性溞(56%)和两性溞(20%)。同时发现,干扰前能够在溞的第一触角、第一胸肢和复眼上检测到明显的信号位点,而在RNAi后,仅在溞体的第一触角上发现少量dsx1基因表达位点,且第一胸肢及复眼上未检测到相关信号。结合未干扰前dsx1在不同生殖状态溞的表达定量以及定位结果,我们推测dsx1可能在蚤状溞的生殖转化基因调控过程中扮演关键角色,并且在维持雄性蚤状溞性别特征的机制中发挥重要作用。     

MJO与热带风场、海温日变化的关系

利用CCMP的风场、NOAA地表日均太阳辐射通量等资料,研究了MJO与风场和海表温度日变化的关系。结果表明:MJO不同位相时,风场及海表温度日变化有明显不同。当夏季MJO处于发展位相(位相1—4)时,赤道印度洋经向风场的日变化偏弱;而西太平洋经向风场的日变化偏强;当MJO处于成熟位相(位相5—8)时,赤道印度洋和西太平洋的经向风场日变化与发展位相时相反。MJO对于海表温度场日变化的调制,冬季比夏季表现得更加明显。同时使用Dynamo的实测资料证明了在经验公式中赤道地区驱动海温日增暖的主要因子是风场的变化,辐射场对其影响远不如风场的变化。     

水声目标识别中的K-D树KNN-SVM分类器研究

常规的KNN-SVM联合分类器中K-近邻算法没有充分挖掘训练样本的信息,使用遍历的方法来计算待识别样本与训练样本之间的距离,特别是在训练样本巨大时,存在大量的冗余计算。针对该问题,将训练样本训练成K-D树的结构,设计了K-D树KNN-SVM分类器,该分类器可以大大减少这些多余的计算,从而提高了搜索效率,有效缩短了搜索时间。进行了仿真和实验研究,分别设计了KNN、SVM、KNN-SVM分类器对两类水下目标进行了分类识别,并对相关参数的选取进行了优化。实验结果表明:在选定了最佳参数后的KNN-SVM联合分类器较其它两类分类器在识别率和识别效率方面都是最佳的;采用了K-D树结构的KNN-SVM联合分类器中KNN部分识别效率要比常规的高约7.5倍。     

基于模糊数学和改进层次分析法的海水入侵程度评价

基于模糊数学基本思想,将海水入侵程度作为评价对象,选择Cl–、Br–、SO42–、K+、SAR等5项能敏感反映海水入侵过程的水化学指标作为评价指标,通过采用改进层次分析法计算各指标权重和运用模糊数学进行综合评价,构建海水入侵程度综合评价的数学模型。以山东省招远市作为研究区,运用评价模型对该地区海水入侵程度进行评判,评价结果较单一指标评价法更加合理准确,具有较好的实用性,可为当地海水入侵防控提供科学依据。研究表明,该模型是海水入侵程度评价的一种简易高效、科学合理的方法,可推广应用。