华东稻麦轮作农田CH4、N2O和NO排放特征

利用同步自动观测系统对华东稻麦轮作农田的CH4、N2O和NO排放进行了长期连续观测,分析了这3种气体排放的季节特征及决定因素,结果表明,华东稻麦轮作农田的CH4、N2O和NO排放具有完全不同的季节变化形式。CH4的排放发生在水稻生长期,其他阶段排放不明显,土壤水分状况是决定整个轮作周期内CH4排放变化的主要因素。N2O排放具有"冬季无,水田少,旱地多"的季节变化特点,尤其以旱地阶段的排放为主,土壤水分状况和温度共同决定着N2O排放的季节变化形式。NO排放具有"冬季无,水田很少,春季旱地多于秋季旱地"的季节分布特点,轮作周期内97.3%±0.6%的NO排放都发生在除冬季以外的旱地阶段,NO排放的季节变化形式由土壤水分状况和温度共同决定。大多数情况下稻田CH4和N2O排放呈互为消长的关系,但在烤田期间,二者却有时甚至同时出现高排放。在N2O日平均排放通量小于5 mg.m-2.h-1时,稻麦轮作农田的N2O和NO排放呈明显的互为消长关系,但大于5 mg.m-2.h-1时,N2O排放很强,同时NO排放也很强。     

兴隆80cm TNT望远镜测光性能的研究

对兴隆80cm TNT望远镜CCD系统进行了测试和研究.观测了大批Landolt标准星定出了UBVRI宽带滤光片的星等系统转换关系,重点讨论了白光与R滤光片之间的关系,结果表明该系统与标准Johnson系统很接近,白光与R滤光片之间也比较接近.同时测定了兴隆站的夜天光.     

利用ArcObjects组件技术实现图层的分类符号化

ArcGIS的组件集合ArcObjects（简称AO）是基于COM技术所构建的一系列COM组件集。利用它可以开发出方便实用的GIS软件。本文首先介绍了AO技术,然后详细论述了利用AO组件技术对图层的分类符号化的实现。     

鄂尔多斯盆地侏罗纪西界分析

鄂尔多斯盆地西界,特别是其早—中侏罗世盆地西界,由于不同期次、不同性质的构造相互叠加而模糊不清,究竟是在贺兰山以西还是现在银川盆地以东的问题,至今尚无共识,极大地影响着矿产资源的评价和找矿战略的部署。本文在前人工作的基础上,通过针对性的野外工作,分析和筛分了不同时期的古构造,探讨了晚侏罗世和早—中侏罗世盆地的西界。文章认为,鄂尔多斯盆地西部巨大的近南北向挤压构造形成于晚侏罗世,而东西向的挤压构造则出现于晚三叠世。两期方向截然不同的挤压构造相互叠加,构成了鄂尔多斯盆地西部复杂的叠加构造和不规则的盆地西界。晚期挤压构造较为清晰,表现为近南北向的逆冲推覆构造带和纵贯盆地南北的“古脊梁”,使盆地西界退缩到桌子山东麓断裂、横山堡—磁窑堡断褶带以及马儿庄冲断裂和崆峒山断裂以东。早期挤压构造受后期构造的叠加改造,断断续续,时隐时现。近东西向挤压构造受古亚洲域的影响,是印支运动的产物,近南北向挤压构造转受滨太平洋域的作用,是燕山运动的表现。在古亚洲域向太平洋域转换过程中的早—中侏罗世,鄂尔多斯盆地西部出现了近东西向的拉张伸展,在盆地内部表现为近东西向隆起凹陷的古地形,使盆地西缘波状弯曲,而非平直,“银川古隆起”和“汝箕沟—鄂尔多斯盆地”两者并存,并不矛盾。早—中侏罗世盆地西界可能远至阿拉善地块。上述中生代构造又经新生代构造改造,变得更加复杂多样,甚至面目全非。如不注意构造筛分,中生代构造乃至盆地边界的研究就会被误导,从而得出错误结论。     

安徽绩溪伏岭岩体隆升时代的磷灰石裂变径迹证据

安徽绩溪伏岭岩体位于安徽省南部、黄山花岗岩体的东部。伏岭岩体裂变径迹（AFT）热年代分布于51±5～68±7 Ma之间,围限径迹长度为11.9～12.9μm。岩体形成之后,所在山系经历了速率波动较大的隆升过程,至55 Ma期间为一加速隆升过程,到55 Ma时速度达到最大的73 mm/ka;随后速度减缓,54 Ma左右时的平均抬升速率为60 mm/ka;54～51 Ma间又是一个快速加速隆升时期,到51 Ma时,速度达到70 mm/ka。研究区具有三个主要的冷却剥露阶段：130～116 Ma左右,冷却速率约为1.34℃/Ma;70～60 Ma左右,进入第二个较为快速冷却阶段,冷却速率约为25℃/Ma;在7～8 Ma左右发生突然加剧冷却事件,持续至今,速率达到8℃/km。总体来说,伏岭岩体经历了速率逐渐增加的冷却过程。由于黄山山体与伏岭岩体在大地构造位置、岩性特征及侵入时间上具有很大的相似性,二者的隆升时代、速率以及抬升剥蚀量是大致相当的。     

基于分类回归树分析的遥感影像土地利用／覆被分类研究

以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析(CART)从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较。结果表明,基于CART的分类方法的精度基本在80%以上,与另两种方法相比,有了较大的提高,而且该算法复杂性低,效率高。由此说明,利用CART算法构建决策树获取的分类规则是合理的。它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用/覆被分类中广泛应用的一项有效手段。     

射电类星体黑洞质量和射电特性的研究

收集了117个类星体(20个射电宁静类星体和97个射电噪类星体)的红移、热光度、H_β发射线宽度、5 100 A的单色光度、射电噪度.利用反响映射法计算了样本的黑洞质量和爱丁顿比,利用总的5 GHz流量密度计算出射电光度.分析了它们之间的相关性,得到的结论如下:(1)射电宁静类星体的黑洞质量和热光度、射电噪度、射电光度之间具有弱相关性,而射电噪类星体黑洞质量和热光度、射电噪度、射电光度之间具有强相关性;(2)射电宁静类星体热光度和射电光度、5 100 A的单色光度之间具有弱的相关性,而射电噪类星体热光度和射电光度、5 100 A的单色光度之间具有强的相关性;(3)射电宁静和射电噪类星体的黑洞质量、发射线宽度和爱丁顿比分布有差异.基于这些结果得到:射电宁静和射电噪类星体发射线宽度的差异可能是导致它们黑洞质量不同的原因;射电宁静和射电噪类星体本质的不同是由于内秉物理性质的不同造成的;黑洞质量、黑洞自旋、爱丁顿比和寄主星系形态是解释射电噪度起源和双峰状分布的重要参量;射电喷流和盘的吸积率之间具有紧密的关系.     

利用GRACE数据联合新型尺度因子校正法提高陆地水储量变化准确性

本文围绕GRACE数据在信号处理过程中存在泄露误差开展了探索性研究.第一,在传统尺度因子法的基础上,根据模型与CSR-SHc数据的均方根误差和相关性赋予权重,构建了新型尺度因子校正法.第二,以长江流域为例,评估该方法的校正效果,研究结果表明:新型尺度因子校正法校正结果综合GLDAS(Global Land Data Assimilation System)水文模型计算的尺度因子校正结果空间分布趋势的优点,避免了 CSR(Center for Space Research)官方提供的尺度因子、WGHM(Water GAP Global Hydrology Model)尺度因子和迭代恢复法校正结果空间分布趋势不均匀的现象.在长期趋势上,该方法校正结果优于GLDAS水文模型计算的尺度因子校正结果;在周年振幅上,新型尺度因子校正法校正结果明显优于迭代恢复法和CSR Mascon数据的结果.第三,基于该方法校正结果显示,长江流域、上游和中下游在2002年4月-2017年1月水储量呈现上升趋势,分别为0.29 cm·a-1、0.14 cm·a-1和0.49 cm·a-1,相比于校正前CSR-SHc数据在长江流域、上游和中下游上升趋势0.21 cm·a-1、0.07 cm·a-1和0.40 cm·a-1,分别提高了 38％、100％和23％.长江流域水储量上升趋势主要集中在中下游.     

2021年青海玛多Ms7.4地震的重力挠曲均衡背景与震前重力变化

本文综合利用EIGEN6C4布格重力异常、SIO V15.1地形和流动重力观测数据,研究2021年玛多Ms7.4地震的重力挠曲均衡背景和震前重力变化特征.首先,基于岩石圈挠曲均衡模型,结合布格重力异常和地形数据,采用有限差分方法计算了震中及周边地区(青藏高原东北部)岩石圈有效弹性厚度(Te)和挠曲均衡重力异常.结果表明,青藏高原东北部Te为0～100 km,横向差异明显,且与块体构造关系密切.巴颜喀拉块体以北的柴达木块体Te值高达50～80 km,以南的羌塘块体大部分区域的Te大于20 km,五道梁以南出现局部大于30 km的高值区,玉树—德格地区出现局部大于40 km的高值区.巴颜喀拉块体Te为0～20 km,较其南北块体明显偏小,更易于发生形变,从而在南北"夹持"下发生物质东向运动,是青藏高原中部物质东流的主要区域.地震易发生在岩石圈强弱变化的过渡地带(Te变化梯度带),以及Te较小区域的断裂带上.本次地震即发生在巴颜喀拉块体内部Te低值区,震中附近有效弹性厚度约为15 km.震前流动重力变化分析表明,2015年以来3～5年的累积重力变化自西向东呈负-正-负的区域性变化特征,大致以震中为界形成了垂直于断裂带的重力变化高梯度带,主要反映了震前青藏高原物质东流过程中出现的深部构造运动态势.2018年以来的重力变化主要呈围绕震中形成西正-东负的弱区域性变化特征,显示震中地区已处于高应力应变的"固化"状态,地震即发生在重力变化零值线拐弯部位.     

地震随机噪声压缩感知迭代压制方法

复杂地表和复杂介质条件下,随机噪声往往严重影响着复杂地震信号的信噪比,同时深层地球物理目标探查中弱地震信号总是被随机噪声所掩盖,如何有效地压制随机噪声干扰、恢复有效地震信号仍然是高精度地震勘探中的关键问题.压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的限制,利用有效地震信号的可压缩性和稀疏性,提供了从不可压缩随机噪声中进行有效信号分离的数据原理.本文系统分析压缩感知框架下地震随机噪声压制的稀疏优化反问题,提出了基于迭代软阈值算法的"采集-重建-修复"方案对该问题进行求解.在实现高度稀疏表征的基础上进行地震数据的压缩感知随机观测,通过迭代反演对有效地震信号进行重构,有效提高复杂地震数据的信噪比,同时,当求解稀疏优化问题时,如果出现正则化项引起重构信号衰减现象,可以匹配除偏对衰减的有效信号进行修复.通过与工业标准 f-x预测滤波方法进行比较,理论模型和实际数据处理的结果表明,压缩感知迭代噪声压制方法对复杂地震数据中的随机噪声有较好的压制效果,可以有效恢复出被较强非平稳随机噪声干扰的时空变同相轴信息.