偕胺肟基聚丙烯腈/蒙脱土纳米复合材料海水铀的吸附规律研究

采用偕胺肟化聚丙烯腈/蒙脱土(APAN/MMT)复合纳米吸附材料对海水中的铀进行吸附,考察了吸附条件对APAN/MMT吸附铀量的影响,并对APAN/MMT吸附铀的动力学和热力学进行了探讨.结果表明:铀初始浓度、溶液温度较高、采用磁力搅拌吸附方式有利于吸附速率的提高,溶液pH对吸附性能有一定的影响,在pH为5时,平衡吸附...     

A Machine Learning-based Cloud Detection Algorithm for the Himawari-8 Spectral Image

Cloud Masking is one of the most essential products for satellite remote sensing and downstream applications. This study develops machine learning-based (ML-based) cloud detection algorithms using spectral observations for the Advanced Himawari Imager (AHI) onboard the Himawari-8 geostationary satellite. Collocated active observations from Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) are used to provide reference labels for model development and validation. We introduce both daytime and nighttime algorithms that differ according to whether solar band observations are included, and the artificial neural network (ANN) and random forest (RF) techniques are adopted for comparison. To eliminate the influences of surface conditions on cloud detection, we introduce three models with different treatments of the surface. Instead of developing independent ML-based algorithms, we add surface variables in a binary way that enhances the ML-based algorithm accuracy by ~5%. Validated against CALIOP observations, we find that our daytime RF-based algorithm outperforms the AHI operational algorithm by improving the accuracy of cloudy pixel detection by ~5%, while at the same time, reducing misjudgment by ~3%. The nighttime model with only infrared observations is also slightly better than the AHI operational product but may tend to overestimate cloudy pixels. Overall, our ML-based algorithms can serve as a reliable method to provide cloud mask results for both daytime and nighttime AHI observations. We furthermore suggest treating the surface with a set of independent variables for future ML-based algorithm development.     

基于情景模拟的天津市滨海新区2020年暴雨内涝风险评估

基于多灾种复合动态风险评估理论,依据滨海新区2020年人口规划、土地利用规划以及社会经济发展计划,根据地面沉降和海平面上升预测结果设计了最不利、适中和最理想化三种情景;在此基础上,自行开发了基于GIS的洪水淹没区计算模块,模拟计算不同重现期暴雨内涝的淹没范围、淹没深度及淹没损失。结果表明:2020年,发生1 000 a一遇、200 a一遇和50 a一遇暴雨时,在最不利的情景一下:天津市滨海新区分别将有32.73%,29.34%和26.01%的土地不同程度受淹,受淹人口分别为338万、305万和264万,淹没损失分别达220.89亿元、181.39亿元和139.12亿元。     

遥感影像混合像元分解中的端元选择方法综述

端元选择是进行遥感影像混合像元分解的首要步骤,也是最关键的步骤,其直接影响混合像元分解的精度。该文对遥感影像混合像元分解中端元产生的特定背景、当前存在的端元选择途径和端元选择方法进行综述,并通过对当前端元选择方法的分析,提出了选择或构造端元选择方法应遵循的几个原则。     

一种识别非典型气层的新方法——决策树的分类模型

非典型气层由于成因复杂,受储层厚度较薄、围岩的影响及测井仪器分辨率的限制,在测井曲线上表现出许多模糊性,致使三孔隙度和电阻率曲线在气层的敏感性降低,尤其是与气水同层、水层、干层的差异性不大,从而使一系列基于该资料的识别方法对非典型气层的识别无明显效果.而利用多参数测井信息对非典型气层的识别其实质是一个复杂的、非线性的、高维数的模式识别问题,因此可以采用模式识别方法对非典型气层进行识别.而决策树具有学习能力强、学习过程透明、结果可理解性强,能提供友好的人机交互机制,因此以多方面的测井信息为基础,利用决策树提取非典型气层的预测模型,并综合储层实际特征,对预测模型进行修正.实际应用结果表明,决策树提取的预测模型对非典型气层的识别具有较好的效果.     

香溪河流域岩溶洞穴发育与分布特征

结合1∶5万水文地质调查,对香溪河岩溶流域溶洞特征进行了探究,统计其溶洞的规模、形态、发育地层、发育方向及分布高程,结果表明:该区洞穴规模中等,受岩性的控制,溶洞的发育表现出对碳酸盐岩岩组类型的选择性,其中寒武-奥陶系地层溶洞发育程度最高;溶洞的发育方向多为北北东和北北西向,与区域构造线一致,同时受本区构造运动间歇性抬升的影响,溶洞集中发育于4个高程区;从溶洞发育的构造部位来看,溶洞主要分布在宽缓向斜的东南翼及向斜核部,平面分布表现出分带性;该区溶洞多发育至早期就停止进一步发育,其规模、类型、分布特征等与鄂西南地区溶洞均存在差异。      

GPS/Doppler导航随机模型的移动窗口实时估计算法

引进时间遗忘因子和观测冗余度因子,有效地平衡移动窗口内不同时刻的观测数据及其冗余情况对单位权方差估值的贡献,改进单位权方差的移动开窗实时估计算法.采用载噪比模型确定观测权阵,等价权抗差估计方法处理粗差.实测车载GPS/Doppler数据的处理结果表明:采用本文算法显著提高GPS/Doppler的导航精度与可靠性.     

广西某铅锌矿区水文地质及地下水重金属污染途径分析

文章在对广西某铅锌矿矿区水文地质条件分析的基础上,采用连通试验对地下水动态特征及其影响因素进行分析评价。实验结果表明,矿山区域地下水流经地下巷道携带大量重金属离子由废旧矿洞口排出地表,地表水流经地表废旧矿渣堆场携带大量污染物和矿洞水汇成溪沟,然后以地表径流方式污染长屯的土壤和水系,最终由长屯南伏流入口汇入洞零水库。尾矿库区域地下水通过地下岩溶管道和溶蚀裂隙向长屯洼地径流,经长屯南伏流入口,汇入洞零水库。     

江西相山邹家山-石洞断裂带及其控矿作用

邹家山石洞断裂构造带(又称邹石构造带)由几组大致平行的断裂组成,总体走向为30°~40°,倾向NW或SE,倾角65°~85°,深切基底达10 km,属区域性NE向走滑断层。根据断裂构造的发育程度、构造联合控矿作用等特点,自北向南将邹石构造带分为石马山段、邹家山段、书塘段和石洞段。研究构造带的铀矿化蚀变特征及构造控矿规律发现,邹石构造带在不同地段控矿形式不同,按容矿位置可分为两类,即主断裂容矿和旁侧次级断裂容矿。邹石构造带的铀矿化作用明显分为两期,邹石构造带附近的铀矿床均存在铀赤铁矿型矿化蚀变,表明邹石构造带对成矿的重要作用。相山矿田各矿床内矿带的展布表明,主要矿带走向的法线方向总是指向相山盆地的特定区域。在总结已知矿床规律的基础上,笔者认为邹石构造带仍然是相山盆地最具找矿潜力的地区之一,书塘地区是邹石构造带的首选找矿靶区。