基于水位波动关联度的济南西部与济南泉群地下水关系研究

济南市以"泉城"闻名,近年来城市化进程的加快及地下水开采量的增大,对济南市区泉群喷涌产生了一定程度的影响。对2014～2017年济南西部玉符河下游的杜家庙、南八里、朱家庄等地及市区泉群的趵突泉、黑虎泉的岩溶水位波动规律进行分析,在地下水位波动幅度计算的基础上,利用灰色关联分析方法,从一个新的评价指标"水位波动关联度"的角度探寻济西与济南市区泉群地下水间的联系,为济南市保泉供水提供探索依据。以15d为地下水位均值计算周期,先计算全年的水位波动关联度,再将关联度的计算结果划分为:4～7月、8～11月和12月至次年3月三个时段,分别分析济西各岩溶井水位与泉水位的波动关联度。结果表明,12月至次年3月关联度的计算结果受外界干扰最小,这一时段济西与市区泉群水位波动关联度的均值为0.854,属高关联度,两者地下水位变化规律极其相似,两个地下水系统在统计学上存在着极强的联系。     

基于"双评价"的哈尔滨市国土空间开发利用现状研究

"双评价"作为国土空间规划编制的基础性工作,明确了农业生产和城镇建设最大规模及适宜性空间.本文基于哈尔滨市"双评价"国土空间开发适宜性评价结果,运用ArcGIS软件中空间叠加分析方法对哈尔滨市国土空间开发利用现状和冲突空间分布情况进行分析;结合承载规模评价结果和国土空间开发利用现状,对哈尔滨市农业生产和城镇建设超载规模进行分级;针对国土空间开发利用突出问题和风险,分析国土空间布局优化的路径及具体措施.     

太阳黑子和ENSO对日本吉野川流域水文要素影响

剖析"太阳-气候-水资源"体系作用机制对区域水资源科学管理具有重要科学意义。利用相关分析、主成分分析和小波分析方法,探究太阳黑子运动和厄尔尼诺（ENSO）对日本吉野川流域降雨、地表径流和地下水位影响。研究结果表明:太阳黑子活动和ENSO对研究区域水文过程显著影响分别发生在11 a和2~7 a周期上;太阳黑子运动能量以ENSO为"媒介"作用于流域降水和河川径流,但对地下水位波动影响不明显;太阳黑子活动在不同时频域对研究区域水文过程产生"直接"和"间接"影响,太阳黑子的"直接"影响可能通过调制ENSO外的气候模态来实现,其"间接"作用则通过"ENSO-西太平洋副高-东亚环流-水汽运动"系统作用实现。     

生物多样性信息学及其在地质学研究中的应用

对生物多样性信息学做了简要介绍,并说明了其在生物学与地质学交叉领域研究中的应用现状,指出了生物多样性信息学发展过程中存在的困难及其在地质学研究中的应用前景.生物多样性信息学在生物多样性信息数据库和生物多样性信息处理程序2方面取得了很大的进展,而古生物学、生物与环境协同演化、地质生态学等研究领域的一些课题已经应用了生物多样性信息学的成果.     

西太平洋富钴结壳超微化石与分子化石地层划分及对比

对具典型三层构造的西太平洋海山群富钴结壳样品进行了钙质超微化石地层学研究,获取了富钴结壳从内层致密层、中间疏松层到外层较致密层的生长时代:CM1D03为晚古新世-早始新世、始新世中期、中中新世-更新世;CM3D06分为晚古新世-早始新世、中始新世-晚中新世、上新世-更新世。对富钴结壳壳层的甾烷系列分子(C27、C28、C29)进行了检测并计算了相对含量,结果表明,两块富钴结壳的甾烷分布构型在结壳生长时代上具有一致性:晚古新世-早始新世,呈反"L"型分布;中始新世呈C27优势的"V"型分布;中新世-更新世呈C29优势的"V"型分布。甾烷分布构型的变化与古海洋环境演化造成的海底甾烷输入波动有关,具有一定的时代特征钙质超微化石和分子化石地层学划分方法在富钴结壳层主要生长时代及生长间断的界定上具有一致性,可以用于富钴结壳的地层划分和对比。     

黔南-桂中地区泥盆系层序地层格架中的储集体特征研究

通过对黔南坳陷和桂中坳陷的地层对比和分析,识别出了8种层序界面标志,共划分两个超(二级)层序SS1和SS2,并讨论了各体系域特征。在层序格架中对研究区内的储集体类型进行了总结,主要包括生物礁(滩)储集体、白云岩储集体和缝洞型储集体等3种类型。对层序格架中储集体的成因类型进行了总结归纳:有利的储集体主要有TST礁滩灰岩储集体、HST礁滩灰岩、白云岩储集体。     

Possible Sources of Forecast Errors Generated by the Global/Regional Assimilation and Prediction System for Landfalling Tropical Cyclones. Part Ⅱ: Model Uncertainty

This paper investigates the possible sources of errors associated with tropical cyclone (TC) tracks forecasted using the Global/Regional Assimilation and Prediction System (GRAPES). In Part I, it is shown that the model error of GRAPES may be the main cause of poor forecasts of landfalling TCs. Thus, a further examination of the model error is the focus of Part II. Considering model error as a type of forcing, the model error can be represented by the combination of good forecasts and bad forecasts. Results show that there are systematic model errors. The model error of the geopotential height component has periodic features, with a period of 24 h and a global pattern of wavenumber 2 from west to east located between 60°S and 60°N. This periodic model error presents similar features as the atmospheric semidiurnal tide, which reflect signals from tropical diabatic heating, indicating that the parameter errors related to the tropical diabatic heating may be the source of the periodic model error. The above model errors are subtracted from the forecast equation and a series of new forecasts are made. The average forecasting capability using the rectified model is improved compared to simply improving the initial conditions of the original GRAPES model. This confirms the strong impact of the periodic model error on landfalling TC track forecasts. Besides, if the model error used to rectify the model is obtained from an examination of additional TCs, the forecasting capabilities of the corresponding rectified model will be improved.     

流体因子关系分析以及新流体因子的构建

目前流体因子(ρf),泊松阻抗和,λρ,μρ等属性常用来进行流体识别和岩性预测.这些方法都能在流体识别中发挥作用,但是由于信息量比较单一,所以在地质情况比较复杂的时候不是很有效.本文以流体因子(ρf)和泊松阻抗(PI)为基础,构建了新的流体因子公式,提高了流体识别和岩性预测的敏感性.将构建的新流体因子属性应用到数值模拟...     

大地电场观测深埋铅电极测量系统试验

为使用铅电极替代不极化电极,以解决滨海地区大地电场观测系统稳定性差的问题,先后开展了浅埋的铅电极与不极化电极的大地电场对比观测,以及深埋铅电极与浅埋铅电极的对比观测试验。结果表明:铅电极与固体不极化电极的观测数据在短期内有较好的一致性;深埋铅电极的大地电场观测资料在长期稳定性上优于固体不极化电极;而观测数据的内在观测质量也高于浅埋铅电极。     

基于灰色支持向量机的地铁沉降滚动预测

为了确保地铁隧道主体结构和周边环境安全,必须对地铁隧道结构进行沉降监测,对监测数据进行及时分析与反馈,并对以后的沉降情况作出预测,对防止事故发生有着重要的现实意义。本文结合灰色系统理论和支持向量机(SVM)的基本原理,采用滚动预测的方式建立灰色支持向量机沉降预测模型,以提高沉降预测精度。通过工程实例的预测结果对比表明,组合模型与灰色和SVM两个单独预测模型相比能够更准确的反映实际的沉降过程,具有很大的应用价值。