低纬高原雹云识别物元可拓模型及效果检验

雹云识别是一个多参数的模式识别问题,应用物元可拓思想将单参数雹云识别的不相容性转化为相容性问题。在与成都地区雹云识别的物元可拓模型进行对比后,根据低纬高原地形及气候特点,通过适当增加参数,构造完成低纬高原雹云识别的物元可拓模型,以此进行雹云识别,准确率达86％以上。     

藏北高原双湖地区中侏罗统海相油页岩生物标志化合物分布特征及其意义

重点报道了藏北双湖地区中侏罗统海相油页岩的生物标志化合物特征,首次在该层位油页岩中检出丰富的正烷烃、类异戊二烯烷烃、萜类化合物及甾类化合物。正烷烃图谱呈单峰形,nC₁₅、nC₁₆或nC₁₇为主峰碳,轻烃组份占有绝对优势,OEP值 0.93～ 1.0 1,无明显的奇偶碳数优势分布;Pr/Ph值为 0.77～ 1.5 9,在剖面序列中呈波动分布,显示弱植烷优势或姥鲛烷优势;藿烷以C₃₀ 占优势,萜烷相对丰度五环三萜烷 >三环萜烷 >四环萜烷;规则甾烷∑ (C₂₇+C₂₈) >∑C₂₉,∑C₂₇/∑C₂₉值为 0.79～ 1.2 0,在剖面序列中下部C₂₇甾烷略占优势,上部C₂₉甾烷略占优势,重排甾烷C₂₇/规则甾烷C₂₇值为 0.5 1～ 3.6 3,在剖面序列中具有显著的波动性,同时检出了少量孕甾烷和 4-甲基甾烷。有机质母质构成中,既有丰富的藻类等低等水生生物,可能还有一定比例陆生高等植物输入混合的特点。油页岩处于成熟阶段,整个油页岩剖面序列具有一致的热演化程度。剖面中部油页岩具有极高的原始生产力,氧化-还原条件也是控制油页岩TOC和沥青“A”含量在剖面垂向变化的重要因素.     

Regional Fault Systems of Qaidam Basin and Adjacent Orogenic Belts

The purpose of this paper is to analyze the regional fault systems of Qaidam basin and ad-jacent orogenic belts. Field investigation and seismic interpretation indicate that five regional fault sys-tans occurred in the Qaidam and adjacent nment.qin belts, controlling the development and evolution of the Qaidam basin. These fault systems are: (1)north Qaidam-Qilian Mountain fault system; (2) south Qaidam-East Kunhm Mountain fault system;（3）Altun strike-slip fault system; (4) Elashan strike-slip fault system, and (5) Gansen-Xiaochaidan fault system. It is indicated that the fault systems controlled the orientation of the Qaidam basin, the formation and distribution of secondary faults within the basin,the migration of depocenters and the distribution of hydrocarbon accmnulation belt.     

基于自适应多分辨率奇异值分解的大地电磁数据处理

针对强电磁干扰极易掩盖微弱的大地电磁有用信号,本文结合奇异值分解在去噪方面的优越性,提出基于自适应多分辨率奇异值分解（Adaptive Multi-Resolution Singular Value Decomposition,AMRSVD）的大地电磁数据处理方法.首先对大地电磁数据构建Hankel矩阵,利用MRSVD得到不同分辨率的近似信号和细节信号;然后选用近似信号和细节信号的标准差差值,对大地电磁数据进行信噪辨识;接着结合MRSVD和相邻细节信号的标准差差值,提出先验信息未知情况下的AMRSVD法;最后对辨识出的强干扰运用AMRSVD去除噪声,重构有用信号.实验结果表明,该方法的处理效率高,能有效分离出相关性较强的噪声,时间序列和视电阻率-相位曲线均得到有效改善.

     

南海南部表层沉积物粒度分布特征及其影响因素

对取自南海南部的153个表层沉积物样品,进行了粒度、粒度参数计算和Q型聚类分析,探讨了表层沉积物的粒度分布特征、沉积类型及影响因素。结果表明,研究区沉积物主要粒级组分为黏土和粉砂,底质类型主要为泥,还有粉砂质砂、砂质粉砂和粉砂,平行于等深线基本呈带状分布;结合Q型聚类分析结果,研究区沉积物可分为外陆架及陆架坡折区粗粒沉积物(砂和粉砂)和陆坡区细粒沉积物(泥)两类,500 m等深线是两类沉积物的分界线;对比粒度分析结果,判定两类沉积物属于不同成因类型,外陆架及陆架坡折区是现代沉积和残留沉积的混合沉积,陆坡区是现代沉积;影响南海南部表层沉积物粒度分布的主要因素是物源、水动力条件、水深与地形及洋流。     

基于Ward聚类法的中国业务集合预报系统的产品开发

为开发中国新一代业务集合预报系统的聚类产品,系统地介绍了集合预报技术先进国家的集合预报聚类分析方法,并采用Ward聚类法开发了中国集合预报系统的聚类产品。针对重大天气过程初步分析了中国集合预报系统的聚类产品的业务预报能力。结果表明,Ward聚类法以凝练预报信息和给出发生概率的形式,有效地划分出最有可能出现的环流形势类型,为预报员提供了有价值的预报参考信息,也为科学合理地使用集合预报产品提供方便。     

基于反射地震资料探讨泥河湾盆地的新生代和中生代地层

查明泥河湾盆地新生界及中生界地层序列及基底的分布与赋存形态是研究泥河湾盆地形成机制的基础性工作。本研究在泥河湾盆地桑干河与壶流河交接处附近采集了四条测线的反射地震数据,通过对精细处理后的地震剖面进行详细分析,在剖面上厘定了三个具有明显强反射标志的地层,即古近系的玄武岩、侏罗系上统的含煤地层和侏罗系下统的含煤地层;其中,新近系沉积层与古近系玄武岩界面在地震剖面上出现的双程旅行时为0.3~0.6s,深度范围为300~500m,而第四系泥河湾组底界由南西到北东逐渐加深,其界面深度为200~300m;侏罗系上统含煤地层在地震剖面上出现的双程旅行时在0.8s上下波动,其深度约为1200m,探测出侏罗系上统顶界面的深度范围为800~1100m;侏罗系下统含煤地层在地震剖面上出现的双程旅行时为1.0~1.4s,深度范围为1800~2000m,由此推测出中生界侏罗系与古生界寒武系地层分界线的深度为2000m左右;根据地震反射波阻抗差别推测出新元古界和太古界地层的分界面在地震剖面上出现的时间约为2.5s,其深度为4000m左右。本研究通过四条反射地震测线的数据基本上查明了泥河湾盆地位于探测区处第四系泥河湾组底界面的深度分布范围及起伏形态、侏罗系上统顶界面和下统底界面的大致埋深,为查明泥河湾盆地新生界及中生界地层序列提供了基础性的参考信息。     

构造和气候共同控制下的藏南热隆盆地中更新世以来的演化

热隆盆地是亚东－谷露裂谷系南部, 由宁金抗沙西麓断裂控制的断陷盆地, 根据野外地质调查、 遥感(RS)和数字高程模型(DEM)分析, 盆地内发育有三期洪积扇, 形成时代分别在中更新世中期(第一期)、 中更新世中期至晚更新世早期(第二期)、 晚更新世晚期(第三期)。 这三期洪积扇的发育分别对应于间冰期和间冰阶的高温大降水时期, 表明在第四纪以来, 由于间冰期与间冰阶期的到来, 温度升高, 降雨量增加, 地表径流作用增强, 先成洪积扇被破坏, 新洪积扇形成。 盆地内自中更新世中晚期以来剥蚀程度自北向南减弱, 表明在整体抬升的背景下, 由于宁金抗沙西麓断裂的活动, 使得盆地北部基岩抬升速率大于南部, 形成自北向南的掀斜。     

基于内涝模型的西安市区强降水内涝成因分析

利用西安市近10～40年降水资料、市政信息资料,采用统计学方法,分析了强降水内涝的成因.结果表明:短时强降水或过程量偏大的降水天气过程是引发西安市内涝的直接气象因素;排水能力的强弱是发生内涝关键因素;随着城市化的发展,极端雨强的强度及大于10 mm/h降水的总时次数均有上升趋势,强降水发生概率的提高加强了内涝灾害发生频率及强度,城市效应是内涝加强的主要原因.用西安市强降水内涝仿真模型来进行模拟试验表明:西安是一个内涝发生降水雨强临界值偏低的城市,小时雨强3 mm/h、13 mm/h是发生内涝、严重内涝的临界值,天气预报、雨情监测重点及市政防御关键部位是西北区.总体上缩小井距效果好一些.     

基于偏最小二乘回归的冬季北太平洋风暴轴指数的特征诊断

针对现有风暴轴指数分析大多采用相关分析等较为简单方法,难以对风暴轴指数变化有效诊断分析的问题,引入偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)的线性方法和核偏最小二乘回归方法(Kernel Partial Least Square Regression,KPLS),对冬季北太平洋风暴轴指数变化进行了特征诊断研究,并与传统的线性无偏最小二乘回归结果进行了试验比对。结果表明:偏最小二乘回归方法的诊断结果能够更好地反映风暴轴内部变化规律,并有效降低诊断误差。对于PNYI(北太平洋风暴轴纬度指数),采用r0. 2的因子筛选方案(r为因子与风暴轴指数的相关系数)并应用KPLS算法时,预测效果最佳;对于PNXI(北太平洋风暴轴经度指数)和PNII(北太平洋风暴轴强度指数),采用全因子方案并应用KPLS算法时,预测效果最佳。