主检测深线系统误差的探测与实现

针对海道测量中测深成果系统误差的评价问题,介绍了一种利用主、检测深线测深数据探测系统误差的方法,以实现测深中系统误差的科学评估。     

世界海洋油气资源与勘探模式概述

描述了全球海洋油气储量的总体情况、海洋油气资源的地域分布以及海洋油气产量的状况与增长趋势。简略阐述了海洋油气勘探的阶段划分、海洋地质调查、海洋地球化学勘探、海洋非地震地球物理勘探以及海洋地震勘探各方法的基本特点、关键技术和常用手段等。对海洋油气勘探的前景,尤其是深水区和天然气水合物的勘探前景作了展望。     

青藏高原农区农户的家庭能源消费研究

农村能源转型是能源消费革命的重要组成部分。基于问卷调查和入户访谈,对青海省10个县(区)的318户农区家庭用能信息进行调查,辨识了青海省农区不同收入分层家庭的能源消费模式,并通过建立典型家庭能源流模型,总结了家庭能获取-消费-废弃过程的形态变化。结果显示:青海省农区家庭能源消费以煤炭、薪柴和秸秆为主,非商品能源消费占比为49.6%,清洁能源使用率低。煤炭消费在5类家庭中均占比最高,薪柴和秸秆消费在低收入家庭占比较高。高收入家庭能源消费类型更多,消费量也大,能源流动更复杂。最后,根据青海省的经济地理特征,提出相应政策建议。     

农机投入对农业GTFP影响及门槛效应的区域差异分析

按照粮食的产销情况,将全国划分为3类粮食功能区域,利用固定效应模型和门槛效应模型分析了农机投入对农业绿色全要素生产率(GTFP)的影响及门槛效应的区域差异。结果表明:农机投入对农业GTFP的影响程度存在区域异质性,农机投入对粮食主销区农业GTFP提升的促进作用最大,粮食产销平衡区次之,粮食主产区最小;农机投入对农业GTFP的影响路径亦存在区域差异,粮食主产区和产销平衡区的农机投入通过促进农业技术效率和农业技术进步进而推动农业GTFP提升,粮食主销区的农机投入通过促进农业技术进步推动农业GTFP提升;农机投入对粮食主产区农业GTFP的影响存在双门槛效应,对粮食主销区和产销平衡区农业GTFP的影响存在单门槛效应。     

美国出口管制下中国外贸风险的省域地理差异

从总贸易、出口、进口、外资和人员5个视角构建对美风险系数,测度和比较各省区市对美外贸风险的地理差异。结果表明:上海、浙江和福建与美国的进出口贸易规模最大,对美国市场的依赖程度最高,面临的综合外贸风险最大;河南尤其需要防范对美国的出口风险;海南、新疆、天津和西藏等需要加强从美国进口的风险管理;重庆除了需要防范对美出口风险外,还因为实际利用美资最多且依赖程度最大,亟需加强外资风险管理。宁夏和山西虽然从美国的引资规模不大,但是对美资的依赖程度最高,亟需提升外资多元化水平。从人员跨境流动风险来看,上海、北京和浙江面临的风险最大。中国各省区市在应对美国出口管制时应该加强外贸风险的识别和管理,针对不同的风险采取差别化的防范和化解措施。     

海面环境下舰船目标的RCS测试建模分析

在分析国内外海面环境下舰船目标电磁散射特性测试建模技术研究现状和海面环境下舰船目标电磁散射特点的基础上,提出了一种"半确定性"的海面环境下舰船目标的电磁散射特性建模仿真计算方法.该方法可以在不具备外场全尺寸测试或造浪条件下电磁缩比试验条件时,以一定的置信度获取海面舰船的耦合电磁散射特性,为研究海面舰船雷达隐身设计验证提...     

塔里木盆地多期改造-晚期定型复合构造与油气战略选区

受关键构造变革期制约,叠合盆地具有分期差异变形特征。从变形角度分析,塔里木盆地可以追溯出5期主要的构造改造作用,即加里东中期、加里东晚期-海西早期、海西晚期、印支-燕山期和喜马拉雅期,并影响塔里木盆地的发展演化历史。通过对塔北、塔中和库车已知油气聚集区解剖表明:古生代多期改造形成的断裂、褶皱、隆升、剥蚀和岩溶作用,对台盆区巨型海相碳酸盐岩古岩溶油气藏的形成具有重要的控制作用;中、新生代多期改造过程,对前陆褶皱-冲断带大规模油气聚集成藏具有重要的控制作用;这些已知油气聚集区带都是在喜马拉雅晚期最终定型的,总体构成多期改造-晚期定型复合构造油气聚集模式。综合分析了塔里木新区分期差异构造变形特征,在此基础上,依据叠合盆地多期改造-晚期定型构造模式,对塔里木新区进行了区块评价和油气战略选区,认为巴楚隆起、麦盖提斜坡和西昆仑山前褶皱-冲断带是近期油气勘探突破的首选地区,塔东地区、塘古巴斯坳陷和阿瓦提断陷具有良好的油气勘探前景。     

岩心中的天然缝与诱导缝的识别与分析——以鄂尔多斯盆地延长组岩心裂缝为例

由于取心成本昂贵, 从岩心中获得天然缝、诱导缝和其他构造特征的准确信息显得尤为重要。岩心裂缝识别中的一项重要任务是判识天然缝和诱导缝。文中综合论述了天然缝和诱导缝的物理特征, 重点分析了天然缝形态及发育过程和诱导缝的多种成因模式, 并以鄂尔多斯盆地延长组岩心中裂缝为例进行分析。文中引用了国外对裂缝研究常用的专业术语, 指出裂缝面形态结构是追踪模式Ⅰ裂缝(节理)从扩展初始点到终止处的运动学的关键, 这在岩心裂缝和露头裂缝分析中是非常有用的。     

天然钛榴石的穆斯堡尔谱及晶体化学分析

本文收集了一组钛榴石样品,作了穆斯堡尔谱和化学分析。采用各对应双峰等值限制拟合。拟合结果,统计误差X~2均较小。文中还分析了钛榴石结构的阳离子占位情况,并对其五对双峰谱指派如下:Fe~(3+)在[Y]位和(Z)位,Fe~(2+)在{X}和[Y]位,而另一对双峰指派为Fe~(2+){X}→Fe~(3+)(Z)的电荷离域。从化学分析和穆斯堡尔谱数据求出二种方法Fe~(2+)/∑Fe的差值,说明钛榴石中有Ti~(3+)的存在,用此简便方法估算了Ti~(3+)的含量,得出了四面体中阳离子的占位择优为Fe~(3+)>(Al~(3+),Ti~(4+))的结论。     

Spatial prediction of soil water content in karst area using prime terrain variables as auxiliary cokriging variable

In karst areas, accurately measuring and managing the spatial variability of soil water content (SWC) is very critical in settling numerous issues such as karst rocky desertification, ecosystem reconstruction, etc. In these areas, SWC exhibits strong spatial dependence, and it is a time and labor consuming procedure to measure its spatial variability. Therefore, estimation of this kind of soil property at an acceptable level of accuracy is of great significance. This study was conducted to evaluate and compare the spatial estimation of SWC by using ordinary kriging (OK) and cokriging (COK) methods with prime terrain variables, tending to predict SWC using limited available sample data for a 2,363.7 km² study area in Mashan County, Guangxi Zhuang Autonomous Region, Southwest China. The measured SWC ranged from 3.36 to 26.69 %, with a mean of 17.34 %. The correlation analysis between SWC and prime terrain variables indicated that SWC showed significantly positive correlation with elevation (r is 0.46, P < 0.01), and significantly negative correlation with slope (r is ?0.30, P < 0.01); however, SWC was not significantly correlated with aspect in the study area. Therefore, elevation and slope were used as auxiliary data together for SWC prediction using COK method, and mean error (ME) and root mean square error were adopted to validate the prediction of SWC by these methods. Results indicated that COK with prime terrain variables data was superior to OK with relative improvement of 28.52 % in the case of limited available data, and also revealed that such elevation and slope data have the potential to improve the precision and reliability of SWC prediction as useful auxiliary variables.