一种高精度三通道强震动记录器的设计

为了适应中国数字强震动台网建设发展的需要,设计出了高精度三通道数字强震记录器,本文对该记录器作了简要介绍。高精度三通道数字强震记录器采用了高精度的Δ-∑类型的24位AD转换器,其有效转换位数达到17.5位。记录器支持本地串口通信、Modem远程拨号通信、TCP/IP网络通信等多种通信方式,仪器面板上有液晶屏、小键盘,直接支持自启动、参数设置等,并且实现了便携式低功耗设计方式,完全满足数字强震动监测网络建设发展的需求。     

1976年龙陵地震区断裂活动性研究

研究了1976年龙陵7．3、7．4级地震震区内的龙陵-瑞丽断裂、怒江断裂和腾冲断裂的第四纪构造环境和断裂活动性,得出腾冲火山断裂带具有新生火山、断裂构造作用,并对龙陵-瑞丽断裂、怒江断裂等的活动性产生影响和改造。提出了这一活动构造带内小型北西-北北西向断裂是龙陵强震发震构造的观点。     

贵州瓮福磷矿含磷岩系层序特征及黔中古陆控矿意义

新元古代末期震旦系陡山沱阶和早古生代早期寒武系梅树村阶是全球两大成磷时期.贵州瓮福磷矿含磷岩系—早震旦世陡山沱组磷矿a矿层与b矿层,是震旦系陡山沱阶成磷事件的典型代表.瓮福磷矿含磷岩系为在浅水陆棚地区沉积的一套与磷矿有成因联系的岩石组合,属于浅海台地相型;含磷岩系具备早期准备阶段、磷质富集阶段及晚期磷质贫化消失阶段的沉...     

瞬变电磁法三维模拟计算研究进展

瞬变电磁法应用于矿产资源、环境工程等领域.目前主流的瞬变电磁三维正演模拟方法包括积分方程法、有限差分法、有限体积法和有限元法.随着观测环境的复杂化以及探测精度要求的提高,有必要研究瞬变电磁法高精度三维模拟计算,以便推动数据处理解释方法的进步.本文系统介绍了瞬变电磁三维正演计算研究进展,分析了准静态差分方程的构建和发射源...     

短蛸对不同生物饵料利用的比较

为比较短蛸（Octopus ocellatus）对不同生物饵料的利用效果,以南美白对虾、肉球近方蟹、菲律宾蛤仔和玉筋鱼四种饵料进行了饲喂实验。结果表明：1）肉球近方蟹组短蛸增重率显著高于其他各组（P<0.05）,南美白对虾组脏体比显著高于玉筋鱼组（P<0.05）,各饵料组肝体比无显著差异;2）南美白对虾组和肉球近方蟹组短蛸肌肉的蛋白质含量显著高于菲律宾蛤仔组和玉筋鱼组（P<0.05）,肉球近方蟹组脂肪含量显著高于其余各组（P<0.05）,玉筋鱼组灰分含量显著低于其他各组（P<0.05）;3）南美白对虾组短蛸肝胰腺谷丙转氨酶活性显著高于其余各组（P<0.05）,肉球近方蟹组谷草转氨酶活性显著高于其余各组（P<0.05）,玉筋鱼组谷氨酸脱氢酶活性显著低于其余各组（P<0.05）,菲律宾蛤仔组酸性磷酸酶活性显著高于其余各组（P<0.05）,玉筋鱼组胃蛋白酶活性显著高于其他各组（P<0.05）。综上,投喂肉球近方蟹可以显著提高短蛸的增重率;不同饵料对短蛸肌肉的蛋白质、脂肪和灰分含量有影响,对其肝胰腺功能和胃蛋白酶活性也有显著影响。     

大洋铁锰结核的微生物成矿过程及其研究进展

深海铁锰结核作为世界上潜在的巨大金属宝库已成为当今开发海底矿藏的热点,因而深入了解铁锰结核成矿过程成为其开发利用的先决条件。研究发现多金属铁锰结核中的铁锰矿物不仅仅是由单纯的物理作用形成的,同时也包含了海洋生物驱动的生物矿化的过程。本文介绍了运用分子生物学、矿物学和地球化学等多学科的研究方法对大洋中铁锰的生物成矿过程和成矿特征的研究。深海铁锰结核的生长速率缓慢且其生长演化伴随着微生物群落的活动,因此结核的生长过程同时也记录着不同时期微生物群落结构的变化并生成了大量的微生物化石。在铁和锰的生物矿化过程中,细菌可以通过酶促反应氧化Fe（Ⅱ）和Mn（Ⅱ）,同时可能伴随生物能量的生成,此外微生物还可以通过非酶促反应的方式促进Fe和Mn的富集沉淀。这些研究表明生物矿化作用在大洋铁锰结核成矿过程中有巨大贡献,对大洋铁锰结核的生物成因过程提供更加全面准确的理解,从而为今后进一步充实大洋铁锰结核的生物矿化理论及其开发利用提供依据。     

1970—2016年阿尔金山冰川长度变化

长度是冰川的重要几何参数,对于认识冰川动态特征和模拟冰川厚度具有重要价值.基于阿尔金山第一次和第二次冰川编目数据及Landsat OLI遥感影像,利用冰川中流线方法提取了阿尔金山1970年、2010年和2016年的冰川长度数据,并结合气象资料分析了冰川长度对气候变化的响应.结果表明:2016年阿尔金山共有冰川507条,...     

长江三角洲全新世沉积物光释光测年研究

长江三角洲是研究古海岸沉积环境演化的理想区域。选取长江三角洲平原一支长岩芯钻孔上部55 m层位的沉积物进行光释光(optically stimulated luminescence,OSL)测年研究。根据沉积物粒度特性,在实验前处理过程中,提取100~200 μm或63~100 μm粗颗粒石英矿物进行OSL测年。测年样品的预热坪与剂量恢复实验表明选择180℃作为预热条件较为合适,石英OSL信号衰退曲线以快组分为主。条件实验结果、等效剂量分布以及各测片的循环比、热转移等方法学层面的实验结果表明,OSL测年技术对该孔的沉积物测年具有适应性和可靠性。通过年代—深度关系模型,建立该段地层中全新世以来的年龄框架。依据该孔的年代地层序列并结合前人工作,探讨全新世以来长江三角洲的沉积演化。     

利用水准数据的天津市地面沉降时空特征分析

地面不均匀沉降可能对城市的发展与人民的安全造成危害,天津市的地面沉降情况尤为严重。针对该问题,本文收集天津市2005—2012年、2016—2017年水准观测数据,以固定水准点位的沉降量、沉降速率、沉降加速率为状态向量,构建卡尔曼滤波模型,对天津市历年的水准观测数据进行滤波;根据滤波后的结果,本文利用多项式加权内插的方法,以距离、沉降速率、沉降加速率信息确定权值大小,对地面沉降情况进行内插;并以中误差作为精度评定参数,比较多种内插方法的精度。通过对内插结果的试验分析发现,2005—2017年天津市地面累计平均沉降量为394.477 5 mm,最大沉降量为1 143.5 mm;主要沉降区域为北辰、大港、塘沽等地区,且随着时间的增长,这些区域呈现漏斗式下沉。试验证明本文结合卡尔曼滤波与多项式加权内插的方式能够较好地反映地面沉降的时空特征分布情况并对未来一段时间的沉降情况进行预测,对天津市的城市发展及建设有一定的参考意义。     

复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。