全新世以来浙江地区史前文化对环境变化的响应

对浙江地区史前文化的时空分布进行比较研究, 发现4000 cal. a BP前本区史前文化遗址在空间上不断扩大, 较为显著的扩大曾发生过两次, 一次发生在马家浜-河姆渡文化时期, 另一次发生在良渚文化时期;同时以河流谷地为通道, 史前文化从西向东不断向沿海扩展。4000 cal. a BP后, 以马桥文化为代表的各史前文化地域明显收缩, 东向沿海扩散的趋势终止, 同时伴随有南北两种不同模式的生产方式和经济形态转变。浙江地区史前文化分布与全新世海面波动有显著的关系, 尤其是杭州湾两岸的史前文化遗址分布与海面变化的关系最密切, 7000 cal. a BP 以来的低海面-海退成陆过程为史前居民提供了广阔的陆地生存空间。浙江地区史前文化变迁与环境变化在时相上具有一致性, 对比天目山千亩田泥炭和东海内陆架泥质沉积的环境演变记录表明, 4000 cal. a BP前浙江地区史前文化的东向地域扩展是在全新世气候适宜期背景下进行的, 是农业文明和海洋文明共同作用下的扩展和延伸;而4000cal. a BP后史前文化的地域收缩是在气候干冷和沿海海洋环境恶化的背景下发生的。以上初步证明浙江地区史前文化的发展、扩张和收缩与环境变化呈显著的正相关, 而气候环境变化正是引起上述这种变化以及生产方式和经济形态变化的深层次原因。因此, 气候环境成为浙江史前文化变迁的重要影响因子, 其对文化的分布、传播、扩展和演变等都产生了重要影响。     

江湖关系演变对洪湖湿地的生态影响与对策

从区域角度谈江(长江)湖(洪湖)关系的演变,将其划分为江湖一体、逐步阻隔和人为调控3个阶段。详细阐述了江湖关系演变给洪湖湿地带来的不利生态影响。主要表现在:加剧围垦、改变江湖水系格局、加重自然灾害以及土壤潜育化、沼泽化,破坏了江湖复合生态系统平衡。在此基础上,探讨了重建江湖联系的必要性和对策,为长江中游江湖关系治理及生态环境建设提供借鉴与决策支持。     

2022年1月8日青海门源6.9级地震机器学习地震预警震级估计与现地阈值报警的回溯验证

2022年1月8日1时45分青海省海北州门源县发生6.9级地震, 周边地区普遍有感, 并导致多条高铁线路临时停运. 本文利用这次地震获取的大量烈度计加速度记录, 基于正在进行系统研发的机器学习地震预警方法模块, 对地震预警震级估计与现地阈值报警进行了回溯验证. 结果表明: 在地震发生后3.1 s, 震级估计为6.5级, 且震级估计误差不受信噪比和震中距变化的影响, 随着首台触发后时间的增加, 震级估计逐渐接近实际震级. 对于现地地震动速度峰值PGV(Peak Ground Velocity)预测, 各个台站在P波到达后3 s时, 预测PGV与观测PGV呈现1:1线性关系, 随着P波到达后时间窗的增加, 预测PGV逐步接近观测PGV, 且PGV预测误差不受信噪比和震中距变化的影响. 现地台站仪器烈度阈值设置为Ⅵ度时, 报警成功、误报、漏报的百分比分别为99.53%、0%、0.47%, 平均预警时间为19.62 s, 且地震烈度Ⅵ度区内没有发生误报和漏报; 现地台站仪器烈度阈值设置为Ⅶ度时, 报警成功、误报、漏报的百分比分别为99.77%、0%、0.23%, 平均预警时间为9.69 s, 且地震烈度Ⅶ度区内没有发生误报和漏报. 此次回溯验证结果表明: 机器学习方法在这次地震中可以得到鲁棒的震级估计和现地阈值报警结果, 并为该方法的在线测试以及中国地震预警系统升级提供可行性依据; 其次, 在这次地震事件中, 烈度计可为预警提供额外的作用, 这也为烈度计在未来地震预警的研究和应用中提供了更多的可能性.

     

基于反射机制的MVC业务模块简化方案

简要介绍了MVC设计模式，对开发框架FrameServer的MVC实现过程进行丁研究，结合实例讨论了如何利用反射机制开发MVC业务模块，最后阐述了反射机制的优缺点。     

弹性特征约束下的矿物成分页岩脆性评价方法研究

脆性评价对页岩储层可压裂性评估、设计压裂层段、提升压裂改造效果具有重要意义.但传统基于矿物成分的脆性评价方法将不同矿物成分对脆性指数贡献程度进行平均化, 忽略了不同矿物对岩石脆性影响的差异性.本文采用数字岩石物理实验来标定不同矿物成分对岩石脆性整体特征的影响程度, 定量分析了岩石弹性参数随矿物组分含量的变化关系, 采用基于弹性参数的脆性指数来建立不同矿物成分对页岩脆性的差异性影响关系, 建立不同矿物组分相较于黏土矿物与脆性指数的相对关系及敏感因子, 在弹性参数脆性指数的约束下确定了不同矿物成分在脆性指数中的权重, 提出了基于矿物成分贡献程度自适应变化的脆性评价方法.矿物脆性评价结果与弹性参数脆性评价结果的相关性分析及下寺湾地区岩样脆性评价测试表明, 考虑不同矿物成分的差异性所构建的脆性评价方法更加合理有效.

     

融合多源海洋大地测量数据的南海海底地形多层感知机反演

本文融合SIO(Scripps Institution of Oceanography)发布的垂线偏差、重力异常和垂直重力梯度数据及NCEI(National Centers for Environmental Information)发布的船载测深数据, 利用多层感知机神经网络(Multi-Layer Perceptron, MLP)建立南海海域(108°E—121°E, 6°N—23°N)分辨率为1'×1'的海底地形模型(MLP_Depth).首先, 将642716个船载测深控制点的位置信息与周围4'×4'格网点处的地球重力信息(垂线偏差、重力异常、垂直重力梯度)作为输入数据, 将船载测深控制点处实测水深值作为输出数据, 训练MLP神经网络模型, 训练结束时决定系数R²为99%, 平均绝对误差MAE为39.33 m.然后, 将研究区域内1'×1'格网正中心点处的输入数据输入于MLP模型中, 可得格网正中心点处的预测海深值.最后, 根据预测海深值建立研究区域范围内分辨率为1'×1'的MLP_Depth模型.将MLP_Depth模型预测水深与160679个检核点处实测水深对比, 其差值的标准差STD(75.38 m)、平均绝对百分比误差MAPE(5.89%)与平均绝对误差MAE(42.91 m)皆优于GEBCO_2021模型、topo_23.1模型、ETOPO1模型与检核点实测水深差值的STD(108.88 m、113.41 m、229.67 m)、MAPE(6.11%、6.94%、18.37%)与MAE(47.33 m、52.24 m、130.08 m).同时, 为了研究不同区域内利用该方法建立的海底地形模型的精度, 本文在研究区域内分别建立了A、B区域的海底地形模型(MLP_Depth_A、MLP_Depth_B).经过验证得: MLP_Depth_A、MLP_Depth_B相比于MLP_Depth模型具有更高的精度, 更能反应海底地形的变化趋势.

     

Species Abundance Distribution Patterns of a Toona ciliata Community in Xingdoushan Nature Reserve

With the goal of model fitting species abundance distribution patterns of the tree, shrub and herb layers of the natural Toona ciliata community in Xingdoushan Nature Reserve, Enshi Autonomous Prefecture, Hubei Province, we used the data collected from the field survey and employed different ecological niche models. The models tested were the broken stick model (BSM), the overlapping niche model (ONM) and the niche preemption model (NPM), as well as three statistic models, the log-series distribution model (LSD), the log-normal distribution model (LND) and the Weibull distribution model (WDM). To determine the fitted model most suitable to each layer, the fitting effects were judged by criteria of the lowest value of Akaike Information Criterion (AIC), Chi-square and the K-S values with no significant difference (P>0.05) between the theoretical predictions and observed species abundance distribution values. The result showed: (1) The fitting suitability and goodness of fit of the tree, shrub and herb layers by using the three ecological niche models were ranked as: NPM>BSM>ONM. Of the three statistical models, by accepting the fitting results of the three layers, WDM was the best fitting model, followed by LND. By rejecting the fitting tests of the herb layer, LSD had the worst fitting effect. The goodness of the statistical models was ranked as: WDM>LND>LSD. In general, the statistical models had better fitting results than the ecological models. (2) T. ciliata was the dominant species of the tree layer. The species richness and diversity of the herb layer were much higher than those of either the tree layer or the shrub layer. The species richness and diversity of the shrub layer were slightly higher than those of the tree layer. The community evenness accorded to the following order: herb>shrub>tree. Considering the fitting results of the different layers, different ecological niche models or statistical models with optimal goodness of fit and ecological significance can be given priority to in studying the species abundance distribution patterns of T. ciliata communities.     

Ocean Model Open Boundary Conditions with Volume,Heat and Salinity Conservation Constraints简

Open boundary conditions （OBCs） for a regional ocean model that can be integrated stably over a long timeframe, as well as satisfy the volume, heat and salinity conservation constraints, were developed. First, the idea that the inward and outward flux information can be treated separately in the OBCs was adopted. Second, in order to maintain the property that the volume, heat and salinity remains conserved in the simulation domain, conservation constraints were added to the OBCs, and an inverse method utilized to solve the constraint equations. Ideal experiments were designed to investigate the conservation property, and the OBCs were found to work efficiently to maintain the volume, heat and salinity conservation. It was found that simulations were comparable to observations when the OBCs were applied to a regional ocean model.     

重金属铜污染植被光谱响应特征研究

重金属铜污染植被的反射光谱特性会发生明显改变。在本研究中,采用不同程度的铜污染土壤作为培养基质,选择春小麦、上海青两种农作物进行铜胁迫实验,获取了4个不同生育期、10个不同铜污染强度下的植被叶片的反射光谱,并采用铜污染叶片7个特征波段和光谱角的方法研究了铜污染叶片的光谱特征。结果表明,铜污染叶片光谱差异与作物时期和作物类型有关,可以采用叶片光谱角描述铜污染叶片与健康叶片的光谱差异。该方法只需与阈值做简单的比较,方法简便易行,而且对轻度及重度铜污染十分敏感。叶片光谱辐射传输模型反演结果表明铜污染叶片内部结构参数N明显变大,这也证明了铜污染使叶片内部结构更加散乱无序。在此基础上进一步建立了N与红肩处反射率值的线性关系,相关系数为0.978。本文为铜污染叶片光谱反射模型的建立提供了初步的数据基础与理论支持。     

IKONOS影像在矿山环境遥感监测中的应用——以白银煤矿区为例

选取以地下开采方式为主的白银煤矿区为研究区,以IKONOS卫星影像数据为主要信息源,在遥感解译与野外验证的基础上,对研究区内矿山环境的现状进行了分析。研究表明IKONOS融合图像对于煤矿区的监测效果理想,较好地实现了对矿业活动占地情况、矿山地质灾害以及矿山周边环境的监测。