新疆境内塔拉斯-费尔干纳断裂早侏罗世走滑的古地震证据

在野外考察过程中,于新疆乌恰地区早侏罗世康苏组沼泽相砂岩层中,发现并识别出软沉积物液化变形层,变形包括负载构造,球-枕构造及卷曲变形构造。通过模拟试验的对比研究认为,该软沉积物变形机制与液化作用有关,触发沉积物液化的动力是古地震,并且根据地震震级与液化最大震中距的关系,推测出造成早侏罗世软沉积物变形的里氏地震震级为6相似文献   

注浆堵漏止水技术在基坑工程中的应用

总结了用潜孔锤成孔,注入水泥浆、水玻璃双浆液封堵基坑面以上的明水,并利用袖阀管压力注浆封堵基坑面以下暗水的设计方案与施工方法.     

超低频电磁探测信号能量的计算及其地质应用

被动式超低频电磁探测技术是一种有效的探测地下地质体和资源的手段,但采用现有的处理方法得到的探测曲线较容易受到各种噪声的干扰,影响了对所获得的探测曲线的解释。笔者将信号能量引入到超低频电磁探测信号的处理中。首先根据信号能量计算原理,计算不同深度的超低频探测信号的能量值．获取能量曲线。同时,根据具体应用目的,分析其曲线特征,并将信号能量曲线与现有的信号曲线,如最大值曲线、最小值曲线等进行对比分析。结果表明,与现有方法相比,笔者所提出的信号能量曲线方法能更准确地反映地下岩层特征,有利于曲线的地质解译。     

河北省坡底、西台峪小流域水土流失影响因素分析

以河北省南部太行山区2个小流域实验站监测资料,在不同自然地理类型流域上,分析流域泥沙与降雨特性的关系、流域植被对产输沙的影响以及地形因子、土壤因子等的影响.结果表明,在不同类型流域.流域输沙模数与降雨侵蚀力之间存在着相当好的线性正相关关系;在土壤因子、坡度因子比较相近的情况下,植被和地貌发育程度等下垫面环境因素对流域产输沙量起着十分重要的控制作用.     

基于贡献权重叠加法的滑坡风险区划

贡献权重叠加法是对滑坡本底因子和承灾体因子在滑坡发育中的贡献率进行统计后,通过贡献率均值化、规一化处理,利用权重转换模型计算出每一个因子内部的权重——自权重和因子相互之间的权重——互权重。将滑坡因子、承灾体因子和两者的自权重、互权重分别相乘叠加,得到滑坡危险度和易损度区划结果,再将2项结果相乘得出滑坡风险区划结果。     

中韩无居民海岛及海岸带发展管理现状比较研究

海岛和海岸带是国土资源的重要组成部分，提升其综合管理水平对促进沿海地区社会经济和海洋可持续发展具有重要意义。文章以中韩建交30周年和“联合国海洋科学促进可持续发展十年”为契机，通过对中韩无居民海岛及海岸带发展管理现状进行比较研究，探讨中韩两国在发展管理方面的异同和存在的问题。研究结果表明：在无居民海岛方面，中国以《中华人民共和国海岛保护法》为基本制度框架建立管理体系，韩国通过综合立法建立管理体系，海岛不合理利用是两国存在的共性问题；韩国重视无居民海岛的宣传，中国更加重视无居民海岛的分类。在海岸带方面，两国均采取综合管理的方式，但在实施程序上采用不同的方式，韩国由中央政府主导并交由地方政府实施综合管理，中国在综合管理体制下交由地方政府自行主导。基于研究结论，提出有针对性的管理措施和建议，促进两国海洋经济的可持续发展。     

渤海区域地质信息管理系统数据库设计方案

数据库是GIS的基础。以渤海区域地质信息管理系统数据库为例，阐述了基于GIS的海洋地学管理信息系统中数据库的组织方法，及所包括空间数据库与属性数据库数据分类、分层方案，命名及编码规则，以及二者之间的联接。     

太平洋波高熵的分布变化规律研究

使用1992年IO月到1998年12月连续共75个月、230个重复周期的Topex／Poseidon卫星高度计有效波高资料，对南、北太平洋波高熵的空间分布特征和时间变化规律进行了研究。统计分析了太平洋波高熵的多年的空间分布特征和多年各月的时间变化规律。结果表明，太平洋波高熵呈现出中间低、南北高的马鞍形空间分布特征和明显季节变化的规律，与太平洋的平均有效波高和气候分布特征和变化规律相一致。给出了南北太平洋模拟波高熵的计算公式及计算稳定性检验。     

转“全鱼”溶菌酶基因大菱鲆的研究

用大西洋条鳕(Macrozoarces americanus)抗冻蛋白启动子opAFP promoter和牙鲆(Paralichthys olivaceus)c型溶菌酶基因构建“全鱼”溶菌酶基因元件opAFP—ly，首次应用电脉冲精子介导法将该基因片段导入到大菱鲆(Scophthalmus maximus)受精卵内，获得原代转基因大菱鲆。先后采用单因子方法和正交实验方法，重复实验确定了最适导入条件：脉冲电压为400V／cm，脉冲次数为5，脉冲宽度为25ms，外源DNA浓度为50mg/L。利用最适导入条件，实现基因元件大规模转移。采用PCR技术对1月龄的原代转基因大菱鲆仔鱼的染色体DNA进行分析，结果表明外源基因的整合率可达28％。     

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。