多接口地图符号库的设计与实现

本文简要介绍了信息时代地图产品的主要表现形式,并针对地图出版软件系统存在的不足,论述了多接口地图符号库设计和应用的必要性。在分析相关技术的基础上,提出了一种地图符号库多接口的架构方式,实现了针对地图不同输出目标,使用同一套地图符号库,输出GDI、EPS、PDF和SVG等不同文档格式的方法。     

胜坨地区沙四上亚段物源体系分析

物源问题的研究对于了解和确定研究区有利沉积相带及储集砂体的分布、寻找有利油气储集层具有重要意义。胜坨地区沙四上勘探程度相对较低,前人关于目的层段的物源体系的研究成果很少。为了进一步查清研究区沙四上沉积时期砂体成因和物源方向,更好地预测砂体的分布,本文综合运用地震、测井、地球化学等资料,采用古地貌分析法、沉积砂体岩屑类型对比法、砂岩百分含量法和沉积物特征元素等方法探讨了胜坨地区沙四上亚段砂体的物源方向,并结合特征元素物源指数判别公式对沙四上亚段物源体系实现了定量评价。综合分析认为研究区沙四上亚段具有多物源体系特征,除了直接来自于胜北断层和坨94断层上升盘的物源外,还有沿着胜北断层与坨94断层转换带处的物源体系。     

深地震探测的分辨率分析——以南海北部OBS数据为例

多次深地震探测结果表明南海北部陆缘地壳结构在走向和倾向上都有明显的变化.在一些相隔很近的测线上,探测的深部地壳结构却相差较大,为了分析这些探测结果中差异的原因和地壳结构变化的可靠性,本文以东沙东侧海域测线和东沙西侧海域测线为例,对采集的海底地震仪记录进行了时间、位置校正和初至波走时拾取,利用有限差分地震走时层析成像进行了走时反演,获得所在剖面的地壳速度结构,并分析了模型的横向分辨率,剔除模型中短波长的横向速度变化.分辨率检测结果表明,模型的横向分辨率随着深度快速下降,0～8 km深度范围可以分辨10 km的横向变化,8～17 km的范围能够分辨10～40 km,而17～33 km的范围只能分辨40～80 km.因此,折射波的横向分辨能力不高,在地壳深部难以分辨较小的横向速度变化,前人探测的南海北部6 km宽、延伸至莫霍面的滨外断裂带并不能清晰的识别.     

上海市多层结构地下水系统准三维模型的改进

本文论述了地质构造在建立模型中的重要性,分析了上海市地下水系统准三维模型的优越性和所存在的问题,建立了反映上海地区水文地质特征的、对准三维模型有所改进的完整三维模型。      

北部湾大陆边缘地壳结构特征

文章利用天然地震的ＰＳ转换波研究了北部湾陆缘地区的地壳结构特征。ＰＳ转换波测量表明：本区地壳内部在４个明显的转换界面：ＰＳＣ、ＰＳＧ、ＰＳＭ、ＰＳＭ１,分别代表上地壳、中地壳底界以及Ｍｏｈｏ面（下地壳底界）和上地幔顶的第一转换面。计算结果表明,本区上地壳厚约１２ｋｍ,中地壳厚约９ｋｍ,下地壳厚约１１ｋｍ,Ｍｏｂｏ面深约３２ｋｍ。地壳厚度（或Ｍｏｂｏ面深度）由海向陆变厚（或变深）,由内陆的灵山到海陆     

基于计算机模拟模型LESS的落叶松林木质元素影响分析

目前大部分植被辐射传输模型在模拟太阳辐射与植被之间的相互作用过程时,将植物结构进行了简化,只保留了叶片的结构和空间分布特征,而忽略了木质元素(枝干等)对冠层反射特性的影响.计算机模拟模型LESS能够充分考虑植被的多种组分光谱和结构特征,精确模拟植被冠层内部的光散射和辐射过程.本文以地面实测数据为基础,发展了以单木为基本...     

基于分析方法的太湖叶绿素a反演研究——以MODIS数据为例

目前, 针对太湖水体的叶绿素波段敏感性的分析, 大多集中在实测的高光谱反射率数据或者图像提取反射率与叶绿素浓度的统计分析结果上, 缺乏基于水体光学特性的研究, 并且两者之间的一致性也一直缺少论证。研究中采用2004 年4 月和2007 年8 月的两期数据, 首先从水质参数的生物光学特性入手, 基于生物光学模型, 利用叶绿素和其他水质参数的吸收和后向散射系数, 模拟计算其他水质参数不变, 叶绿素浓度处于不同水平时的水面反射率, 分析实测反射率对叶绿素浓度变化的响应; 利用MODIS 的波段响应函数把实测光谱模拟成宽波段的MODIS 反射率, 以此作为桥梁进而对实测的高光谱反射率和MODIS 图像提取反射率与叶绿素浓度的相关程度的一致性进行分析, 为利用MODIS 图像进行水质参数反演时的反演因子选择提供了依据。     

融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法

测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。     

孔鳐卵壳形成及其排卵的初步观察

孔鳐(Raja porosa Gnther)属软骨鱼类板鳃纲(Elasmobranchii)下孔总目(Hypot-hemata)鳐目(Rajiformes)鳐科(Rajidae)。俗名“老板鱼”为习见种类,主要分布于黄海、东海,产量很大,尤其是黄海,为具有经济价值的近海底栖鱼类。Clark(1922)曾报道过英国普利茅斯港产11种鳐卵的形态、排卵与孵化。石山礼藏(1950)就日本北海道产10种鳐类的卵壳形态、组织学结构,及其与地理分布的关系作了比较观察和报道。被誉之为“水手的钱袋”和“人鱼的别针箱”的鳐卵,它的卵壳在