A novel set pair analysis method based on variable weights for liquefaction evaluation

To ensure the safety of structures, high-speed railway and highway founded on liquefiable soils, liquefaction evaluation is a primary task. Herein, a dynamic set pair analysis method based on variable weights is introduced to assess liquefaction. A concept of connection degree of set pair consisting of the evaluation sample and the classification standard was described to interpret the uncertainty of liquefaction and relationship. Moreover, based on reward and penalty mechanism, state variable vectors were presented to assign composite weights of evaluation indicators in order to take into account impacts of indicator variation. And the integrated connection degree to each grade was calculated to evaluate liquefaction of the evaluated cases. Results from practical example and comparison with field investigation and extension method indicated that this proposed model used to evaluate liquefaction is feasible and effective. In addition, it can quantitatively describe liquefaction hierarchy of evaluated samples.     

原子探针层析技术及其在矿床研究中的应用

原子探针层析技术（APT）是一种能够以亚纳米分辨率提供定量的三维元素和同位素分析的测试分析技术,具有极高的空间分辨率和低的检出限。虽然原子探针主要用于材料科学和半导体领域,但随着近年来在矿床研究中应用的不断增加,正逐渐成为矿床研究的有用手段。与传统的地质分析技术相比,原子探针具有独特的技术优势,可以测量体积＜0.0007μm3的矿物的元素组成,能够在纳米尺度上揭示矿物成分的复杂性,为理解地质演化过程提供全新的认识。本文在简述原子探针层析技术的基本原理、样品的选择和处理以及针尖样品制备的基础上,重点从成矿元素赋存状态、纳米尺度包裹体和稳定同位素组成三个方面阐述了原子探针在矿床研究中的代表性应用成果。迄今为止,原子探针在矿床学中的应用主要集中在成矿元素赋存状态的分析上,尤其是与金矿相关的黄铁矿或其他化学组成相对简单的矿物。而在纳米尺度包裹体和稳定同位素组成方面,原子探针应用成果虽不如前者丰富,但也取得了一些重要的全新认识,表现出良好的应用前景。原子探针在矿床学领域迅速发展的同时,也存在一些亟需解决的问题,如复杂质谱峰的标定、三维重建失真等。尽管如此,相信随着技术的不断进步,原子探针将逐渐成为矿床研究的重要工具。     

海水声速剖面基函数的重构性能分析

海水声速剖面通常使用经验正交函数（Empirical Orthogonal Function,EOF）进行稀疏表示,然而基函数会受到数据完备性和数据测量时间的制约,其代表性误差会导致声速剖面重构精度受限。为了提高声速剖面的重构精度,本文利用模糊C均值聚类对BOA_Argo历史数据集进行聚类分析,探讨不同聚类空间的训练集数据对实测声速剖面重构精度的影响。研究表明,声速剖面具有明显的时空聚集特性,聚类后的历史声速剖面集生成的基函数和平均声速剖面具有最优的重构性能。本文研究结果有助于为历史声速剖面训练集的选取提供实际指导意义,进而提高声速剖面重构精度乃至反演精度。     

The first extra-large helium-rich gas field identified in a tight sandstone of the Dongsheng Gas Field,Ordos Basin,China

Science China Earth Sciences - Helium gas is a scarce but important strategic resource, which is usually associated with natural gas. Presently, only one extra-large helium-rich gas field has been...     

植被生态遥感参数定量反演研究方法进展

植被参数是生态遥感定量反演的热点和难点,也是生态系统研究的基础性参数。本文在广泛阅读国内外公开发表的文献资料基础上,将现有的植被生态遥感参数概括为物理类、生化组分类、能量和功能类3大类,系统梳理了每类参数定量反演的主要模型方法,进行优缺点和适用性分析,对现阶段存在的不足和未来发展趋势进行了探讨。物理类植被生态遥感参数主要介绍了植被覆盖度、生物量、叶面积指数、树高等研究进展,生化组分类植被生态遥感参数主要介绍了植被含水量、叶绿素含量和光合能力等研究进展,能量类植被生态遥感参数介绍了光合有效辐射、植被吸收光合有效辐射等研究进展,功能类植被生态遥感参数主要介绍了植被生产力和碳交换量等研究进展。存在的主要问题包括混合像元分解、病态反演、物理模型应用过程中的误差传递、数据融合的尺度效应和空间变异性、模型耦合的最优方案确定问题。     

“雅安天漏”研究 III：特征、物理量结构及其形成机制

本文的这一部分首先进一步分析了第二部分的预报结果,结果发现,在本文第二部分所建立的模式,不仅较好地预报出了24小时总降水量,而且也较好地预报出了“雅安天漏”的降水特征和降水中的物理结构。模式基本上抓住了形成雅安降水的主要影响因子。然后通过一系列精心设计的数值模拟试验得到了形成雅安降水的可能机制。     

白龙江流域上游径流年内分配变化规律分析

在气候变化与人类活动双重影响下,河川径流的年内分配特征随着发生变化。本文根据白龙江上游4个站点的实测月径流量资料,分析了年内分配不均匀性,集中程度与变化幅度等指标。结果表明:在1965~1969年、1971~1984年和2002~2006年,径流年内分配不均匀性较强;白龙江上游集中度较小,集中度随时间的增加均呈现降低趋势。流域自上游向下游,在不同年代集中期均表现为逐渐缩短的变化趋势。Cm、Cm-max和ΔR随时间增加而减小,Cm-min随时间增加而增大。总体上看,随着时间的推移,白龙江上游径流年内分配不均匀性越来越低,逐渐由不均匀向相对均匀转变。     

海盐气溶胶和硫酸盐气溶胶在云微物理过程中的作用

利用大气气溶胶和云分档模式研究海盐气溶胶和硫酸盐气溶胶在云微物理过程中的作用, 计算结果表明:云中液态水含量随高度的分布并不随海盐、硫酸盐的数目以及云团上升速度的变化而变化; 随着云滴数目的增加, 云滴的有效半径会减小; 硫酸盐对云滴数目影响起主导作用, 海盐在水汽相对充足情况下增加了云滴数目, 在水汽相对不足的情况下减少了云滴数目; 硫酸盐粒子浓度特别强的情况下 (人类活动污染比较严重时), 如果水汽相对不足, 云滴数目会明显小于硫酸盐粒子浓度; 而海盐粒子的存在, 加剧了水汽的供应不足, 从而可以在很大程度上进一步降低云滴数目。也就是说, 在有些情况下, 如果不考虑海盐气溶胶的作用, 硫酸盐气溶胶对云特性的影响会被过高估计。     

不同方法对冬小麦地块级估产的适用性研究

为了探究不同估产模型对冬小麦估产的精度和适用性,提高像元级和地块级冬小麦估产精度。利用机器学习方法支持向量机（SVM）模型、随机森林（RF）模型和深度学习方法长短期记忆（LSTM）模型,对冬小麦进行产量预估。结果表明：在像元级上,LSTM模型、RF模型估产精度高于SVM模型,LSTM模型不仅能够表征作物在生育期的生长变化,还能降低人为因素干扰,估产结果更加客观真实,而SVM模型、RF模型易受到特征共线性和过拟合的影响,因此SVM模型、RF模型更适用于区域性小范围估产。在地块级上,SVM模型、RF模型和LSTM模型地块级估产精度比像元级估产精度均有提高,且LSTM模型估产精度明显高于SVM模型和RF模型,因此LSTM模型更适用于地块级估产,且LSTM模型泛化能力强、普适性高,适用于大范围农作物估产。