GIS与小波神经网络下热带气旋路径的预测

提出了一种应用GIS技术与神经网络相结合进行热带气旋路径预测的方法。首先在GIS的时空数据库基础之上建立热带气旋数据库。针对待预测的热带气旋,利用GIS的空间分析功能对历史气旋数据进行筛选形成样本数据。用样本数据对小波神经网络进行训练从而完成神经网络的建模,并利用此模型对热带气旋的路径进行预测。试验表明该方法可以得到较好的预测结果。     

GIS支持下绿洲生态敏感性研究——以伊犁河谷为例

为探索绿洲生态环境保护方法,解决绿洲生态环境与社会经济发展的矛盾,本文选取7项生态敏感性评价因子,结合层次分析法和均方差决策法确定各因子权重,对伊犁河谷生态敏感性进行评价分析;选取4项社会经济指标,利用莫兰指数进行空间自相关性分析,研究伊犁河谷生态敏感性与社会经济的相关性。结果表明：(1)海拔因子和植被因子对伊犁河谷生态敏感性影响最强烈。(2)伊犁河谷生态敏感性总体适中,主要受垂直地带性影响,敏感性与海拔、坡度呈正相关关系;受自然环境影响,敏感性与水体和植被呈负相关关系。(3)伊犁河谷生态敏感性与社会经济呈负空间相关性。研究生态敏感性与社会经济的相关性,为未来伊犁河谷生态保护、国土空间规划、社会经济发展等提供了一定的理论指导和参考。     

水泥土强度室内与芯样试验结果对比分析

连临高速路江苏段地基土层为滨海相软土,路基采用水泥土搅拌桩加固.现场取土进行室内水泥土改性试验发现,水泥土强度随水泥掺量和龄期的增加而增大.现场水泥土搅拌桩抽芯样试验发现,相同龄期条件下,水泥土室内试验强度一般要比抽芯样强度高0.2至0.8兆帕.两种实验中,该地基第一层土的水泥土强度均大于第二层土,表明土层性质对水泥土强度影响很大.受搅拌不均匀影响,芯样试验强度比较离散,随芯样夹土厚度增加,水泥土芯样波速和强度下降.     

中国内陆高原不同海拔地区雷暴电学特征成因的初步分析

通过分析中国内陆高原西藏那曲、 青海大通、 甘肃中川和平凉4个不同海拔高度地区雷暴的电学特征发现, 不同地区间雷暴电学特征有其共性, 但也存在一定的差异。根据过顶雷暴的地面电场演变特征, 内陆高原地区雷暴可以分为特殊型和常规型两类\.特殊型雷暴在当顶阶段地面电场呈正极性, 即雷暴下部存在范围较大的正电荷区（LPCC）, 且特殊型雷暴所占比例随海拔高度的增加有所增加; 常规型雷暴在当顶阶段地面电场为负极性, 与低海拔地区常规雷暴引起的地面电场类似。结合4个地区的地面气象要素以及探空资料的分析, 发现不同地区对应的部分热动力参量以及大气层结参数存在显著差异\.分析表明, 地气温差和暖云区厚度对雷暴云LPCC的强弱有显著的指示意义, 当地气温差越大、 暖云区厚度越薄时, 雷暴云LPCC的强度相对较大; 反之, 雷暴云LPCC的强度及范围都较小。数值模拟结果表明, 特殊型雷暴云内最大上升气流区存在的范围以及总比含水量大于常规型雷暴, 上升气流的强弱以及WCD的大小在很大程度上决定了云内水成物粒子的浓度。     

济阳坳陷异常高压和异常低压特征及成因分析

关于异常高压的成因 ,前人已做过大量的研究。异常高压的产生机制主要有 :(1)欠压实作用 (Magara ,196 8;Os borne等 ,1997) ;(2 )水热增压作用 (Barker,1972 ;Osborne等 ,1997) ;(3)烃类生成作用 (Spencer,1987;Osborne等 ,1997) ;(4)蒙脱石脱水作用 (Powers ,196 7;Osborne等 ,1997)和 (5 )附加地应力作用 (Sleep ,1992 ;Osborne等 ,1997) 5种观点。东营凹陷压力场纵向上表现出异常高压特征。浅层为静水压力 ,压力系数值在 1.0左右。随着埋深增加 ,地层压力逐渐偏离静水压力 ,埋深 2 2 0 0～ 35 0 0m主要表现为异常高压 ,压力系数值在…     

尼罗河三角洲盆地油气地质特征与勘探方向

尼罗河三角洲盆地已经进行了60余年的勘探实践,但是近年来随着勘探研究和钻探活动的继续深入,仍然不断有新的问题产生和新的勘探领域被发掘,显示出新的生命力和良好的勘探前景。尼罗河三角洲盆地虽然是一个世界级的富油气区,然而由于种种原因,中国油公司甚少涉及该盆地的研究,鲜见相关文献发表。通过对尼罗河三角洲盆地构造演化与沉积充填、烃源岩、储层等石油地质条件的研究,分析了尼罗河三角洲盆地的油气成藏特征与勘探潜力,并结合现今勘探现状指出了尼罗河三角洲盆地未来主要勘探领域与勘探方向：浅水区勘探程度较高,生产设施完善,经济门槛低,是实施滚动勘探的最佳区域;中深水—深水区渐新统是今后10年中—大型天然气田发现的主要潜力区;超深水区存在中新统和上新统大型生物气藏勘探潜力。     

基于Sentinel-2 MSI影像与面向对象相结合的红树林树种精细化分类方法研究

红树林是最典型的滨海生态系统之一，红树林种间类型的精确识别对于红树林生态系统保护、修复及碳储量评估具有重要意义。遥感是开展红树林种间类型识别的有效手段，但传统的遥感红树林分类方法多是基于像元开展的，分类结果“椒盐”现象严重且精度还有很大提升空间。因此，本研究以东寨港红树林保护区为例，基于Sentinel-2 MSI影像，在传统遥感分类方法的基础上引入图像分割技术，分别构建了面向对象的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和随机森林（Random Forest,RF）分类法，并在此基础上对各模型的分类精度和适用性进行了分析。模型对比结果表明：（1）图像分割技术的引入能有效改善分类结果的“椒盐”现象，提升红树林种间类型的识别精度，基于像元使用SVM和RF分类算法总体分类精度分别可达78.82%(Kappa=0.75)和82.94%(Kappa=0.82)，面向对象的SVM和RF模型分类总体精度分别可达81.5%(Kappa=0.78)和92.67%(Kappa=0.88)，相较于以像元为分类对象的模型而言，后者精度分别提高了2.68%和7.43%;(2)从4个模...