2020年6月26日新疆于田6.4级地震前中期和短期预测依据与启示

2020年6月26日新疆于田6.4级地震发生在2020年度全国地震危险区内,震前作出了较好的中期（年度）和短期（月尺度和周尺度）预测,是少有的地球物理观测能力较低地区的强震前中期和短临预测较好震例。本文梳理了中期和短期预测的主要依据及其预测效能,研究表明,震前中期异常主要有流动地磁、多方法组合、5.0级地震平静打破、6.0级地震的准周期活动等;短期异常有4.0级地震活动图像、中源地震影响、于田垂直摆倾斜EW、于田GNSS基准站EW位移、和田GNSS基准站EW位移等。在总结震前分析预测过程的基础上,提出针对地球物理观测密度低地区的地震危险区论证和短临跟踪的建议,为该类地区的地震危险区判定及跟踪工作提供宝贵经验。     

水位动态周期性干扰的小波方法分析研究

1 小波分解与重构 对任意信号,离散小波变换是将信号分为低频部分和高频过程.近似主要是系统的低频成分,细节是高频成分.本研究中,对水位数据出现周期性变化的数据进行小波分解和重构,得到剔除干扰后的曲线,并对重构后的水位数据进行再次分解,得到其噪声特征信息.     

深度学习重建算法在上腹部CT成像中的应用

目的:通过分析比较自适应统计迭代重建（ASIR）算法和深度学习重建（DLIR）算法在上腹部CT成像中的图像质量,探讨DLIR算法在上腹部CT成像中的应用价值。方法:回顾性纳入75例患者上腹部CT平扫图像,利用自适应统计迭代重建算法ASIR（30％、50％、70％、90％）和深度学习重建算法（DL-L、DL-M、DL-H）重建图像,共7组。测量每组图像肝脏、胰腺、竖脊肌的CT值和SD值,并计算信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）,采用单因素方差分析对各指标进行客观评价;同时由两位放射医师对图像质量和噪声评分,采用Friedman M检验进行比较。结果:①七组重建图像的SD值、SNR、肝脏CNR差异有统计学意义。②DL-L与ASIR 50％、DL-M与ASIR 70％、DL-H与ASIR 90％ 间各ROI处CT值、SD值、SNR值、CNR值无差异。③三种深度学习重建算法间随等级升高,SNR值升高,差异有统计学意义;且DL-H 算法的SNR值高于ASIR 30％、ASIR 50％,SD值低于除ASIR 90％ 外的其余5组重建算法。④七组图像主观评分差异有统计学意义,算法DL-H具有最佳的图像质量和最低的噪声,DL-M、ASIR 90％、DL-L、ASIR 70％、ASIR 50％、ASIR 30％ 图像噪声依次增加。结论:深度学习重建算法能够降低上腹部图像噪声,提高图像质量,且随等级升高,图像噪声降低、质量提高、信噪比升高。      

"建构·解构·重构"试题讲评模式探究

试题讲评是地理教学和教学评价的重要组成部分之一.笔者以江苏省2021年1月新高考适应性考试地理卷第23题为例,依据《普通高中地理课程标准(2017年版2020年修订)》(以下简称"新课标")和《中国高考评价体系》的要求,将认知结构迁移理论和建构主义理论应用于试题讲评中,对"建构·解构·重构"的试题讲评模式进行实践探究,旨在发挥试题讲评对教学的促进作用.     

我国市县地球物理监测资源评估

我国地球物理监测站网主要由GNSS、定点形变、重力、地电、地磁、地下流体六大观测站网组成,由国家站、省级站和市县站构成基本监测单元。市县站观测手段多、站点数量庞大,是地球物理监测站网的重要组成部分。为摸清市县站监测资源底数、统筹利用市县监测数据,中国地震局历时2年完成了我国市县地震监测资源评估工作。基于此项工作,本文从观测环境、观测系统、数据质量和预报应用四个方面对我国市县地球物理监测资源进行简要分析,评估结果显示: 37.8%的测项评估为合格,可直接纳入国家地球物理数据库管理,47.9%的测项评估为基本合格,可纳入国家市县数据库管理,14.3%的测项评估为不合格,需要停测或者优化改造。针对评估结果,简要分析了市县监测运维工作存在的主要问题并提出具体可行的解决建议,为提升市县站监测质量提供参考。     

兰坪金顶白草坪矿区天青石工艺矿物学特征及可选性研究

天青石是制取各种锶化合物的主要原料.本文通过显微镜观察、扫描电镜能谱分析、化学多元素分析、摇床重选等手段,研究了云南兰坪县金顶白草坪天青石矿工艺矿物学特征和可选性.结果表明,矿石中天青石为锶元素赋存的目的矿物,呈板状,粒度为中-粗粒级,含锶高达50.24％.采用摇床重选工艺和-0.2mm的入选细度可有效富集天青石.     

最新1/400万中国活动构造空间数据库的建立

以ArcGIS和MapInfo为软件平台,对邓起东院士多年来潜心研究和汇总的中国活动构造数据进行了数字化处理,采用统一的坐标系统、一致的投影方式和合理的数据库逻辑结构建立了中国活动构造空间数据库,实现了活动断裂、活动盆地、活动褶皱等活动构造及其各类相关参数的有效管理和系统集成,实现了图形数据和属性数据的相互查询,为各地震相关研究部门和工程建设部门利用这些数据提供了极大的方便     

GPS观测数据的建模与仿真

在研究GPS系统的基础上建立了GPS观测数据的仿真模型,编制了相应的计算机程序。仿真模型包括卫星参数模型、动力学模型和观测误差模型。仿真计算表明,卫星参数模型和动力学模型真实地反映了卫星的运动规律;误差模型反映了观测环境对信号传播的影响。同时可以调节和选择仿真模型的参数,仿真选择了地面静态和地面低动态的观测数据,这对于论证GPS定轨、导航算法、设计GPS接收机等有一定的实用价值。     

长江中下游河道冲淤演变的防洪效应

近年来长江中下游来沙量持续减少,河道面临长距离、长历时的冲淤调整,河道蓄泄关系发生变化,对防洪造成影响。在长江中下游河道冲淤及其蓄泄能力变化预测成果的基础上,对比计算了现状和未来河道蓄泄能力条件下,遇1954年洪水,长江上游水库防洪调度和中下游地区超额洪量的变化情况。结果表明,未来随着长江中下游河道进一步冲刷,河道槽蓄容积增加,相同防洪控制水位下的河道安全泄量增大,三峡水库在进行防洪调度时可下泄流量增大,总拦蓄洪量减小,长江中下游地区总超额洪量减小,但超额洪量在地区分布上存在从上游向下游转移的情况。     

季节性低温胁迫下陇东黄土高原油污土壤环境因子对耐冷混合菌场地生态修复的响应

为了揭示季节性低温胁迫下陇东黄土高原油污土壤环境因子对耐冷混合菌场地生态修复的响应机制,利用自主筛选构建的耐冷石油降解混合菌在甘肃省庆阳市庆城县马岭镇长庆油田陇东油泥处理站开展了为期7个月的场地修复实验,采用常规方法测定了不同季节土壤理化特性、酶活性和微生物群落特性等环境指标。结果表明：（1）在季节性低温胁迫下（9-11月）M2组（耐冷混合菌处理组）月平均降解率明显增加（P<0.01）,JZJ+M1组（金盏菊联合常温混合菌处理组）和M2组累计TPH降解率分别为15.37%±3.51%和28.64%±4.12%。（2）M2组土壤脱氢酶和多酚氧化酶在低温季节（LT）活性最高,且温度和处理存在显著交互作用（P<0.01）。在土壤营养元素方面,无论何种处理方式（JZJ+M1和M2）二者含量均为RT（常温季节）高于LT（P<0.05）,同时明显高于CK组（P<0.05）。（3）M2组土壤微生物群落Shannon-Wiener指数和均匀度指数在LT高于RT（P<0.05）。（4）NMDS和Pearson相关性分析结果显示,M2组在低温季节具有较高TPH降解率主要与土壤多酚氧化酶、脱氢酶、单月TPH降解率（μ2）和Shannon-Wiener指数有关,且均呈极显著正相关关系。通过分析环境因子的季节响应,优化场地修复在低温环境的降解条件、加速低温期石油烃降解速率,以期为陇东地区低温耐冷混合菌场地生态修复技术的推广应用提供参考和基础数据资料。