SAS/ETS在变形监测数据处理中的应用

在综合考虑数学模型的预测精度与编程实现的可操作性基础上,提出了利用模块对变形监测数据进行时间序列分析,并概括介绍了该模块的3个主要命令使用方法,解决了时间序列分析在监测数据处理中实现起来非常繁琐的问题。最后通过与环境下动态灰色模型综合比较,证明了时间序列分析在变形监测数据处理中操作简单,模拟精度和预测精度都较高。     

动态灰色模型在变形预测中的应用

本文在引入序列算子成功构造灰色序列的基础上,详细讨论了灰色预测模型的基本内容和两种动态灰色预测模型的实现,并成功将其应用于广州地铁变形监测的数据预报。实践及理论证明,新陈代谢灰色预测模型由于实时加入系统的最新信息,提高灰区间的白度,预测精度最高;灰数递补模型通过引入灰数,一定程度上也提高了预测的精度。新陈代谢灰色预测模型实践证明预测精度可达到一级。     

北京市基本比例尺地形图一体化数据库建设与应用

本文结合实际工作,介绍了北京市基本比例尺地形图一体化数据库环境配置方案和创建方法。通过对数据库软硬件配置的调试,总结出满足空间数据更新要求的参数配置方案。通过对服务器连接方式的比较,分析出不同连接方法对入库速度的影响。通过和传统空间数据库的比较,分析出一体化实时更新机制的地理空间数据库具有更新节奏快、现势性强、数据提供方便、节省入库周期等优势。同时,这种数据库搭建方法有效地解决了数据的入库、更新、管理、应用等一系列问题,使内业入库、外业操作、数据库应用和管理方便高效。     

砂样图像岩屑自动分割提取方法

通过将砂样图像进行单颗粒分割,识别砂样成分,可显著提高砂样岩性分析的准确性和效率。现有的砂样图像分割方法主要以传统分水岭算法和卷积神经网络为主,但由于对单颗粒岩屑轮廓细节提取不足,误分割率高。本文提出一种以图像融合算法为桥梁,将卷积神经网络和分水岭算法相结合的单颗粒图像分割提取方法。首先利用改进的Mask R-CNN网络快速分割砂样原图,获得其初分割图像;然后,将初分割图像与砂样原图进行融合,再使用改进的分水岭算法对融合结果进行分割;最后,利用砂样原图坐标点匹配方法,将分水岭分割得到的结果图像进行修正,完成单颗粒岩屑图像提取。实验结果表明,本文的单颗粒自动分割提取方法准确率高达96.77%,且模型更轻量和精准,为岩屑图像分割提供了一种可行且有效的方法,可满足有效测算油藏层构造变化、查找潜在沉积物源及储层动态变化的需求。     

汝阳盆地早白垩世恐龙蛋壳的发现及其意义

汝阳盆地是豫西地区的一个中—新生代断陷盆地,自2006年以来发现了一个以巨型蜥脚类恐龙为代表的恐龙动物群。本文描述了近期发现于汝阳盆地下白垩统郝岭组中的若干恐龙蛋蛋壳碎片。基于以下对蛋壳宏观形态和显微特征的分析,这些蛋壳碎片可以归入长形蛋科(Elongatoolithidae)的长形蛋属(Elongatoolithus):蛋壳外表面具分散瘤点状或线性脊状的纹饰;蛋壳自内而外分为锥体层和柱状层,二层之间的界线不清晰;锥体层中锥体排列紧密;柱状层中具波浪状的平行生长纹。这一发现代表了长形蛋属在早白垩世地层中的首次记录,进一步拓展了该蛋属的地史和古地理分布。由以往已知的化石关联推测,这些蛋壳可能与该层位中的窃蛋龙类如刘店洛阳龙(Luoyanggia liudianensis)等具有相关性,表明汝阳盆地在早白垩世晚期具有适宜该类恐龙生存与繁殖的环境。     

国家自然科学基金资助体系下的地下水科学领域发展总结和分析

地下水属于基础性、战略性水资源,其科学开发利用和保护关系到人类社会与生态系统的协同健康发展。因此,地下水一直是自然科学关注的热点和焦点之一。笔者统计分析了1986~2022年期间国家自然科学基金委对地下水科学领域的资助情况,从受资助项目的学部学科分布、项目类型和主要研究方向入手,总结了地下水科学研究现状,揭示了目前存在的短板和瓶颈问题,并分析了地下水科学发展趋势。研究结果表明：①地下水科学领域资助项目的数量和类型均呈快速增长态势;②地下水科学领域与其他学科领域的交叉融合越来越频繁、紧密,涉及多个学部和学科,申报与资助均呈现“多点开花”态势;③地下水科学作为地球科学的分支学科,面临新的机遇和挑战,许多重大科学问题亟待解决,需进一步提高重大项目支持力度;④地下水科学研究具备与更多相关领域交叉渗透的潜力,如海洋学、化学、气象学和大气科学等,国家自然科学基金委可为地下水科学与其他学科交叉提供培育平台。     

南海神狐海域水合物一维速度结构研究： 基于中—低饱和度水合物区的约束

高精度OBS探测作为目前研究水合物的常用技术手段,可以获取水合物矿体精细速度结构,在研究天然气水合物饱和度、水合物资源的预测与开发等方面具有重要指导意义。然而正演模拟OBS速度结构是繁琐漫长的过程,构建合理的初始模型是后续精细结构快速成像的重要前提。本研究基于全球18个已探明地震波速度的水合物区,分析了水合物矿体内纵波速度的共性特征和影响因素,拟合了水合物矿体带纵波速度与海水深度、沉积物厚度的经验公式。综合经验公式、OBS数据与多道地震剖面,建立了神狐水合物区横向均匀初始模型,并通过射线追踪与走时拟合模拟了神狐海域的一维纵波速度结构。结果表明,神狐水合物矿体带具有高纵波速度(1.83~1.92 km/s）,游离气层具有低P波速度（1.60~1.70 km/s）,此外,基于全球的水合物速度经验公式对神狐海域速度结构模拟具有重要参考意义,有望为获取神狐海域二维/三维精确速度结构提供可靠的初始模型,进而指导水合物精细勘察与资源评估。     

基于可见—近红外反射光谱的典型农田重金属污染风险分类研究

对于人为因素或自然因素造成的农田土壤重金属元素污染,需要进行大面积的土壤环境质量调查和分类管控,然而传统的采样测试方法存在工作量大、代价高等问题。可见—近红外（Vis-NIR）反射光谱是一种快速低成本获取土壤理化信息的手段。为研究Vis-NIR反射光谱预测模型划分土壤重金属污染风险类别的能力,文章以典型人为污染地区（浙江温岭）和典型地质高背景地区（广西横县）的390份农田土壤为样本,测定8种重金属元素（As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn）的含量和pH值,并测定土壤Vis-NIR光谱。使用偏最小二乘（PLS）和支持向量机（SVM）算法建立回归模型,对土壤重金属含量和pH值进行预测,并基于预测值进行土壤重金属污染风险分类。结果显示,温岭土壤主要污染元素Cd和Cu的光谱模型回归预测偏差（RPD）分别为1.23和1.19,预测机制与有机质有关。横县土壤主要污染元素As和Cd的RPD分别为1.98和1.93,预测机制与铁氧化物和粘土矿物有关。地质高背景土壤重金属与铁氧化物的正相关性普遍较强,使得光谱模型对重金属含量预测准确度较高。温岭和横县土壤pH值的光谱模型RPD分别为1.76和1.68。土壤重金属污染风险光谱分类的总体 准确度分别为75.0%~100%（温岭）和80.0%~100％（横县）。将Vis-NIR光谱与遥感技术相结合,对农田土壤重金属污染风险进行快速分类总体是可行的。     

青藏高原壳幔结构构造的基本特征

青藏高原是新生代以来由于印度板块与欧亚板块碰撞而迅速隆起,平均海拔超过4000 m的高原,是研究碰撞过程和形成演化的理想窗口。有关青藏高原的碰撞过程及印度板块岩石圈北缘界线,至今仍然存在较大争议,这可能主要是由于不同研究方法获得认识的差异性和局限性所导致。基于此,本文利用前人深部结构资料,讨论了高原岩石圈的壳幔构造及物质组成等,并从新的地质视角讨论了班怒带的大地构造属性。通过梳理前人的深部结构资料,认为青藏高原的壳幔岩石圈结构较为复杂,如高原内部岩石圈厚度显著大于周缘地区,中下地壳及上地幔广泛分布着低速高导层,这些特殊的地质地球物理结构是印亚板块碰撞的结果。此外,本文进一步对比分析了班怒带的地质与地球物理结构,揭示该构造带两侧存在显著的差异,认为其是印度岩石圈的北缘,这对于认识青藏高原的形成演化具有重要的意义。