尼泊尔地震的NOAA卫星数据震前异常分析

发生地震时常伴随有地热辐射增强现象,这些异常信息隐藏于遥感卫星NOAA所捕获的地球射出长波辐射（OLR）数据中,目前多数研究还停留在对源数据的解读,缺乏有效的信息处理技术,致使大部分的OLR数据没有得到充分利用。因此,本文提出一种基于鞅理论的概率统计方法来识别异常特征算法,从有噪声的非结构化的源数据中提取出震前OLR数据异常变化特征序列,从时间序列和地域范围进行震前异常分析。本算法实验是以尼泊尔的在2014年9月至2015年7月期间（包括2015年4月25日Ms7.8大地震）发生的3次地震的OLR数据为例,实验结果显示震中区域的OLR数据在震前的2~3个月开始有显著的异常数据变化,通过分析发现数据显示数据异常在震前出现的时间长短与地震的大小相关,异常的发生区域与震区周围的地貌特征相关。这说明基于鞅理论的算法所提取的OLR数据异常点序列的确与地震发生的时间地点是有关系的。     

中国雄黄雌黄矿床成因类型及找矿方向

文章阐述了中国雄黄雌黄矿床的矿床分布、矿床类型、控矿因素、矿赋岩石及成矿物质来源,划分了5个成矿带,提出按成矿带寻找不同类型雄黄雌黄矿床的见解.     

国外城市群经济联系空间研究进展

城市群经济联系的复杂性空间规律已经成为城市地理学、区域地理学、经济地理学研究的重点范畴。现代意义的城市群经济联系空间发展研究始于50年代,城市群体化现象大规模出现,城市化进程迅速发展的时期。经过二战前的启蒙发展、二战后-60年代的初步发展、70-80年代的丰富深化、90年代的全面发展阶段,50多年来城市群空间研究领域不断深化、研究队伍不断壮大、研究成果不断涌现、研究范式不断丰富,呈现多视角、多层次、多尺度,理论与实证、定性与定量相结合的研究体系,研究内容上文章着重对国外大都市区、都市带等城市群经济联系的空间组织与结构研究进行总结,并指出当前研究的热点与焦点。     

西藏雅鲁藏布江缝合带西段发现高铬型和高铝型豆荚状铬铁矿体

豆英状铬铁矿按其矿物化学组分分为高铝型(Cr#值为20～ 60)和高铬型(Cr#值为60～80)两类(Thayer,1970),在全球已报道的豆英状铬铁矿中普遍为在一岩体内只存一种类型的矿体,而在同一岩体内发现两种类型的铬铁矿体较少见.位于雅鲁藏布江缝合带西段普兰岩体中首次发现同时存在高铬型和高铝型铬铁矿,岩体由地幔橄榄岩、辉长辉绿岩、火山岩等组成.地幔橄榄岩主要为方辉橄榄岩、纯橄岩和少量二辉橄榄岩.在方辉橄榄岩中发现7处透镜状的铬铁矿矿体露头,矿石类型主要有致密块状、稠密浸染状和稀疏浸染状等.矿体长2～6m,厚0.5～2m,矿体的最大延伸方向为北西-南东向,与岩体的展布方向一致,矿石的Cr#=52～88,高铬型铬铁矿包括Cr-2～5矿体,Cr#值为63～89,高铝型铬铁矿有Cr-1和Cr-6矿体,Cr#=52 ～55.矿石中脉石矿物主要为橄榄石、角闪石、蛇纹石等.普兰地幔橄榄岩的矿物结构显示,岩体经历了强烈的部分熔融以及塑性变形作用,地幔橄榄岩的地球化学特征显示岩体形成于MOR,后受到SSZ环境的改造.并且依据铬尖晶石-橄榄石/单斜辉石的矿物化学成分,识别出普兰地幔橄榄岩至少经历了3次不同的部分熔融,包括早期部分熔融(～10％)、晚期部分熔融(20％～30％)和局部的减压部分熔融作用(～15％).对比其他铬铁矿矿体和地幔橄榄岩的矿物组合,矿物化学和地球化学等,显示普兰豆荚状铬铁矿矿体与典型高铬型、高铝型铬铁矿具相似性,并存在较大的找矿空间.     

陕西穆家庄铜矿床后生成矿作用的流体地球化学证据

尽管秦岭泥盆系铅锌金多金属成矿带成矿作用均与热水喷流沉积作用有关,柞山地区却有别于凤太地区,具有独特的铜矿成矿背景。流体包裹体研究揭示了后生成矿流体的两阶段流体演化过程:第一阶段的成矿流体为中温,中高盐度岩浆热液含CO2的NaCl-H2O流体。均一温度为190～265℃,盐度12.5～35.34(wt%NaCl),压力12.8～21.3MPa,在同一寄主矿物中均一温度变化小,而盐度变化极大,是岩浆流体沸腾的产物;第二阶段成矿流体为中高温,中高盐度岩浆期后热液NaCl-H2O流体。均一温度为300～350℃,盐度7.4～41.59(wt%NaCl),压力10.8～19.3MPa。反映了岩浆期后热液流体的二次沸腾。应用流体地球化学的综合方法(包裹体流体组成、演化)识别出后生交代流体性质。穆家庄铜矿的成矿流体第一阶段为岩浆水,第二阶段的成矿流体为岩浆水加部分地层水(建造水)。氢氧同位素分析也支持上述结论。     

新疆呼图壁地下储气库的InSAR形变监测与模拟

利用TerraSAR-X卫星2013-08~2014-08的17景雷达影像,采用小基线集（small baseline subset,SBAS）InSAR技术获取呼图壁(HTB)地下储气库（underground gas storage,UGS）运行期间的地表形变序列,并结合UGS注（采）气井口的压力数据,采用多点源Mogi模型,对HTB UGS的形变场进行模拟。结果表明,整个UGS区域的形变特征为非连续分布,形变与注（采）气压力变化具有较好的相关性;注（采）气期间沿卫星视线向(LOS)的形变峰值分别为10 mm和-8 mm;采用自适应前向搜索法,基于多点源Mogi模型初步模拟注（采）气期间的形变过程,当UGS的注（采）气平均气压为18 MPa和15 MPa时,LOS的形变可达7 mm和-4 mm,地表形变的大小与注（采）气井口密度有关;UGS的储气分布呈非均匀状态,即地下气库结构复杂多变。     

北京岩溶水资源勘查评价项目工程监理

以“北京市岩溶水资源勘查评价工程”项目工程监理为例,通过岩溶水勘查施工监理与建筑工程、市政及水利水电、石油钻井等项目监理工作进行对比分析,针对岩溶水勘查施工监理工作特点,结合以往监理经验,提出了岩溶水勘查施工项目监理与工程控制内容及注意事项,确保了北京岩溶水资源勘查评价项目钻探施工监理工作的顺利实施,为该类项目监理及工程控制提供思路和借鉴。     

基于IEM模拟的干旱区多时相数据含水含盐量反演模型及分析

根据干旱区的一些自然地理特征，利用IEM模型生成干旱区的多时相（少雨期、多雨期）后向散射数据，然后对数据进行统计分析。一方面印证了多雨期与少雨期后向散射差（αwet^0-αdry^0）与土壤介电常数高度相关的实验观察；另外一方面根据大量的模拟数据找到确切的（αwet^0-αdry^0）与土壤介电常数的关系。最后对盐渍化干旱区的情况（有的干旱区有严重的盐渍化）进行了探讨，发现后向散射系数差（αwet^0-αdry^0）与大介电常数虚部差成较好的线性关系，这为反演土壤含盐量提供了一定依据，但由于介电常数虚部是由含水含盐量两个量决定的，所以要直接反演出含水含盐量还需要进一步研究。     

全球1.5℃和2.0℃升温对中国小麦产量的影响研究

采用部门间影响模式比较计划（ISI-MIP）的气候模式,确定全球升温1.5℃和2.0℃出现的时间,并结合农业技术转移决策支持系统（DSSAT）模型模拟小麦的产量,最终选取4套数据对比研究中国小麦区温度和降水变化特征以及各区域小麦产量变化趋势,综合评价了不同升温情景对中国小麦产量的影响。结果表明：(1)在全球升温1.5℃和2.0℃背景下,我国小麦生育期内温度相对于工业革命前分别升高1.17℃和1.81℃。两种升温情景下我国春麦区升温幅度大于冬麦区升温幅度。春麦区中新疆春麦区升温幅度最大,西北春麦区升温幅度最小;冬麦区中温度变化最大和最小的麦区分别为西南冬麦区和黄淮冬麦区。(2)在全球升温1.5℃和2.0℃情景下,我国小麦生育期内降水相对于历史时段(1986—2005年)分别增加9.1%和11.3%。从各麦区来看,两种升温情景下春麦区降水增加幅度略大于冬麦区的增加幅度。所有麦区中只有新疆春麦区降水低于历史时段降水。春麦区降水增加幅度最大的麦区为北部春麦区。冬麦区中降水增加较大的麦区为北部冬麦区和黄淮冬麦区,降水增加较小的麦区为华南冬麦区和西南冬麦区。(3)两种升温情景下,我国小麦单产相对于历史时段(1986—2005年)平均减产分别为5.2%和4.6%,两种升温情景对中国小麦产量并没有显著的差异。在全球升温大背景下我国春小麦主要呈现增产趋势,冬小麦主要呈现减产趋势。减产幅度较大的麦区为华南冬麦区和青藏春麦区,增产幅度最大的麦区为西北春麦区。从各麦区产量减产面积比例上看,我国各麦区减产面积所占比例趋势为从北向南由多变少再变多,其中华南冬麦区减产面积所占比例最大,北部冬麦区最小。     

基于深度学习的太阳F_10.7辐射通量的短期预报研究

F_10.7太阳辐射通量作为输入参数被广泛运用于大气经验模型、电离层模型等空间环境模型,其预报精度直接影响航天器轨道预报精度.采用时间序列法统计了太阳辐射通量F10.7指数和太阳黑子数(SSN)的关系,给出了两者之间的线性关系,在此基础上提出了一种基于长短时记忆神经网络(Long and Short Term Memory,LSTM)的预报方法,方法结合了54 d太阳辐射通量指数和SSN历史数据来对F_10.7进行未来7 d短期预报,并与其他预报方法的预报结果进行了比较,结果表明:(1)所建短期预报7 d方法模型的性能优于美国空间天气预报中心(Space Weather Prediction Center, SWPC)的方法,预测值和观测值的相关系数(CC)达到0.96,同时其均方根误差约为11.62个太阳辐射通量单位(sfu),预报结果的均方根误差(RMSE)低于SWPC,下降约11%;(2)对预测的23、24周太阳活动年结果统计表明,太阳活动高年的第7 d F10.7指数预报平均绝对百分比误差(MAPE)最优可达12.9%以内,低年最优可达2...