GPS网起始数据的误差分析

应用5种GPS控制网起算点坐标误差的分析方法,分析了某地铁二号线西延伸线工程GPS控制网的起算点坐标误差,成功地剔除了误差超限的起算点。     

北京市蔬菜和菜地土壤砷含量及其健康风险分析

通过对北京市蔬菜和菜地土壤砷含量状况进行大规模调查,研究了蔬菜和土壤砷含量及其健康风险,并筛选出抗砷污染能力强的蔬菜品种。根据蔬菜的消费量并兼顾品种多样性的原则,在北京市规模化蔬菜栽培基地 (采集蔬菜及土壤样品) 和蔬菜批发市场 (蔬菜样品) 共采集93种蔬菜400多份蔬菜样品和39个土壤样品系统地分析其砷含量。研究发现：北京市菜地土壤砷含量范围和平均含量分别为4.44~25.3和9.40 mg/kg,明显超过北京市土壤砷背景值;北京市蔬菜砷含量最高达0.479 mg/kg,平均含量为0.028 mg/kg,均未超过《食品中砷限量卫生标准》(GB4810-94) 的限量值,但其中有2个蔬菜样品 (萝卜和大蒜) 砷含量超过WHO/FAO制订的限量标准。北京市蔬菜砷含量在东偏北方向 (偏转11^o-30^o) 存在明显的"U"型趋势分布。裸露地蔬菜砷含量显著高于设施蔬菜。油菜、萝卜、小白菜、大葱、芥菜、黄瓜、大白菜和甘蓝抗砷污染能力较弱,而辣椒、云架豆、冬瓜、茄子、菠菜、西红柿、芹菜等抗砷污染能力则较强。北京市居民从蔬菜中摄入砷平均值为0.016 mg/(人·d),蔬菜砷对北京市部分人群存在一定的健康风险。     

燕山地区新元古界青白口系沉积层序与地层格架研究

燕山地区是中国新元古界青白口系出露最好、层序较为完整的地区。从沉积特征研究入手,确定了各种沉积相、微相及沉积序列,在区内青白口系划分出4种沉积体系及5种沉积相、12种沉积亚相、16种微相。对副层序的主要类型及其特征进行了分析,结合层序界面和最大海泛面的研究,将区内青白口系划分出3个层序。在层序划分和对比基础上建立了燕山地区青白口纪的地层沉积格架并对其古地理演化进行了探讨。认为燕山青白口纪的沉积为华北陆块上真正的盖层沉积。     

海洋脊椎动物甲状腺系统的研究与应用

甲状腺（Glandula thyreoidea）是海洋脊椎动物体内重要的内分泌腺,从海洋脊椎动物开始,才有了独立的甲状腺结构。海洋脊椎动物的甲状腺一般为实质性的组织。实质由甲状腺滤泡组成,构成滤泡的上皮细胞合成、贮存和分泌的甲状腺激素是调节机体生长发育的关键激素。从海洋脊椎动物开始才有了独立的甲状腺结构。对于动物甲状腺的研究多集中在甲状腺形态及甲状腺与生长发育关系方面,而对海洋脊椎动物的甲状腺的研究则越来越多的集中于环境因素所引起的甲状腺病变方面,环境因素对甲状腺功能的影响也逐渐成为科学研究的重点。海洋水体污染导致的甲状腺机能受损,使海洋脊椎动物不能正常生长发育,数目与种类骤减之时,我们不得不重视对海洋脊椎动物甲状腺的研究。     

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料,利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值,与原始 WRF 预报相比,利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上,利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度,分析了关键的预报订正因子。     

农户对禁牧政策的行为响应及其影响因素研究——以新疆策勒县为例

以新疆策勒县为例,对当地农牧民在封育禁牧影响下的经济行为响应及其影响因素利用对数线性模型进行定量分析,以研究不同背景条件的农牧民在进行行为选择时的规律性因素。研究表明,农户所属区域及其拥有的资本水平是农户对禁牧行为响应的显著影响因素;农户所属区域及当地的技术服务培训等政策配套水平是农户对禁牧态度的显著影响因素;农牧民畜牧生产观念的转变和草场承包责任制的落实是实施禁牧政策的先决条件。建议政府针对区域及农户的资本差异进行分类补偿;当地政府可整合利用各相关部门的项目资源和资金进行禁牧的政策前期和推广工作。     

利用多元回归分析反演西南印度洋区域海底地形

针对海底地形与重力异常和重力异常垂直梯度在相应频段呈现强线性相关的特点,引入多元回归分析技术,提出并详细推导了联合多元重力数据的海底地形建模方法。然后,在西南印度洋SWIR(Southwest India Ridge)所在部分海域开展了海底地形反演试验及地形地貌分析研究。试验结果表明:6种海深模型中,基于多元回归分析技术构建的海深模型(BDVG模型)检核精度最高,相较于S&S V18.1模型和ETOPO1模型精度分别提高了11.51%和57.81%左右;2000 m以上水深海域,各个海深模型的检核精度较高,相对误差波动较小,反映了深海海域具有良好的反演效果;地形起伏剧烈海域或者浅海海域,BDVG海深模型,相较于以重力异常和重力异常垂直梯度作为单一输入源建立的BDG模型和BVGG模型相对误差及相对误差波动变化较小,反映了BDVG模型拥有更好的稳定性,从而体现了联合反演的必要性和优势。Indomed FZ—Gallieni FZ上唯一轴部缺失裂谷洋脊段(27洋脊段)目前属于岩浆供应充足阶段,构造作用的海底扩张对其影响较小;同时由于对称裂离方式影响,27洋脊段沿轴南北对称分布有地形隆起。     

规则池塘群的复杂直线模式识别

针对现有面要素直线模式识别方法难以解决规则池塘中破碎区域的问题,提出了一种规则池塘群的复杂直线模式识别方法。首先,分析了规则池塘群的空间特征和认知特点,提出了“主次关系→并列关系→直线模式→复杂直线模式”的多层次认知顺序;其次,设计了主次关系池塘组、并列关系池塘组、直线模式池塘群的识别方法;最后,构建了复杂直线模式池塘群的识别模型。试验表明:本文方法能够消除破碎区域对规则池塘群直线模式提取的不利影响,有效提升复杂直线模式识别的质量。     

O2-O2云反演算法及其在TROPOMI上的应用

利用遥感技术对大气环境污染进行监测时,云是影响痕量气体反演精度的重要因素,因此在痕量气体反演中需要对云的影响进行校正,通常使用的云参数主要是有效云量和云压。本文基于O₂-O₂ 477 nm吸收波段构建了O₂-O₂云反演算法：首先,根据有效云量和云高与连续反射率和O₂-O₂斜柱浓度之间的对应关系,结合假定的云模型利用VLIDORT辐射传输模型建立关于有效云量和云压的查找表;然后,通过差分吸收光谱技术拟合卫星载荷观测的大气层顶辐射,获得O₂-O₂斜柱浓度并计算连续反射率;最后,结合辅助数据,根据查找表进行插值反演获得有效云量和云压。通过将算法应用到OMI观测数据,将反演结果与OMCLDO2产品进行对比验证,有效云量和云压空间分布一致,相关系数R均超过0.97;并还将该算法应用于下一代大气成分监测仪器TROPOMI,与FRESCO+产品对比,有效云量和云压空间分布基本一致,当地表类型为海洋时,有效云量相关系数R大于0.97,云压相关系数R大于0.94,云压反演结果存在一定的区别;通过将O₂-O₂云反演算法和FRESCO+云压反演结果与CALIOP Cloud Layer产品进行对比,结果表明,在低云情况下,O₂-O₂云反演算法线性回归方程斜率为0.782,截距为198.0 hPa,相关系数R为0.850,算法表现优于FRESCO+。而在高云情况下,FRESCO+反演结果更接近CALIOP云压结果。在OMI和TROPOMI上的应用表明O₂-O₂云反演算法在大气云反演中具有较高的准确性和可行性,可以为大气痕量气体反演的校正提供云参数,并为中国同类型卫星载荷的云反演算法提供算法参考。     

中国居民食物消费碳排放时空演变趋势及其驱动机制分析

食物生产是影响温室效应气体排放的重要方面,由于食物类型不同其碳排强度存在较大的差异,因此当前中国居民食物消费快速演替必然会对生态碳环境产生重要影响。论文利用洛伦兹曲线和基尼系数,研究1997—2016年中国城乡居民食物消费在生产过程中碳排放时空演变及其主要驱动因子。主要结论如下：① 在数量上,中国居民食物消费碳排放总量和人均量整体都呈现逐渐的增长刚性,但仍属于低碳消费模式;② 在结构上,各类型食物碳排放演变呈现显著的分异态势,整体上动物性食物碳排放增长速度快于植物性食物碳排放减少速度;③ 在城乡差异上,城镇和乡村居民食物消费碳排放在数量、结构和趋势上表现出显著的城乡二元属性,但近年城乡差异表现出减缓趋势;④ 在空间上,各地食物消费碳排放呈现较显著的民族性、地域性、集聚性和中心“塌陷”的特征,碳排放密度高值主要分布在直辖市和沿海经济相对发达地区;⑤ 在驱动力上,结构演替是全国居民食物消费碳排放总量整体变化的主要驱动因素,而人口数量是各地地域空间差异分布的主要驱动因子。