内蒙古倾斜面上太阳辐射资源的计算与分析

本文就倾斜面上太阳辐射资源的计算作了详细的阐述，给出了全区范围内不同倾斜面的辐射总量。经过不同倾斜面上辐射值的分析，以及与水平面的对比，引出了在不同纬度、不同季节的斜面应保持的最佳倾角。     

广东省高州水库春季蓝藻水华成因初步探讨

高州水库为广东省茂名市重要的饮用水源地,2009年和2010年春季相继出现蓝藻水华,给居民饮水带来安全隐患.对高州水库2009年和2010年春季水华情况进行分析,结果表明:两年浮游藻类细胞密度最高分别达4.08×107 cel1s/L和1.47 x 108cells/L,其中蓝藻所占比例分别为98.2%和98.7%,优...     

前言

我国北方雨水不够充盈,西北还严重缺水,形成了与之相应的气候类型、地理景观和生态系统,限制着自然生产力.同时,较频繁甚至严重的干旱、土壤风蚀、沙尘暴等自然灾害,以及与干旱相伴生的蝗灾等,又进一步给当地人民造成生存和生活的巨大压力,乃至巨大的损失和灾难.     

落实“十四五”行业规划 探寻高质量发展新路径

<正>住房和城乡建设部近期发布的《“十四五”工程勘察设计行业发展规划》（以下简称《“十四五”行业规划》）指出：“工程勘察设计行业在工程建设中的引领作用尚未充分发挥,设计创新能力不足,高端人才吸引力下降,复合型人才短缺,高端服务供给能力亟待提高,同质化低价竞争问题依然存在,国际竞争力有待提升,勘察设计品质与人民日益增长的美好生活需要还存在差距……”在百年未有之大变局与世纪疫情交织、国际地缘政治复杂演变的大背景下,     

论油气化探精查技术及其应用

油气化探精查技术是在盆地有利聚集区(带)进行化探和石油地质详查的基础上,对圈闭进行含油气性评价并优选钻探目标的化探精细调查技术.它是包含样品采集、实验测试、信息提取和解释评价等为一体的系列技术.简述精查技术产生的背景,在论述化探精查技术及其在中国中东部地区的应用效果的基础上,展望该项新技术在西部油气勘探中的应用前景.     

湿陷性黄土场地强夯处理一些值得研究的问题

通过对某湿陷性黄土场地强夯处理后各种检测方法和结果的综合分析,提出了一些值得研究的问题     

重磁资料在鄂尔多斯盆地西南缘基底研究中的应用

为了研究鄂尔多斯盆地西南缘基底特征,利用2016年在该地区获取的1∶5万高精度航磁资料和已有的1∶20万重力资料,推断了地壳断裂1条、基底断裂11条及中央古隆起的南部范围。采用重磁联合反演,大致了解了区内基底和盖层的埋深和厚度。应用欧拉反褶积和场源参数成像,分别用重力数据和航磁数据提取了区内奥陶系顶面的埋深信息和基底的埋深信息。研究表明:利用高精度航磁资料结合重力资料能够相对有效地识别基底特征。     

金属活动态测量在东戈壁钼矿找矿效果研究

戈壁覆盖区常常出现较厚的覆盖层和坚硬钙积层,采用常规地球化学测量方法找矿效果不理想,金属活动态测量法对该区域不同类型隐伏矿体有良好的指示效果,但对隐伏型钼矿床指示效果研究较少。以新疆东戈壁钼矿为例,对比研究弱胶结层土壤中Mo,W和Cu元素全量和金属活动态含量对矿体的指示效果,探讨元素在土壤中主要存在形式。研究发现,在剥蚀戈壁区采集-4~+20目粗粒级土壤样品,可有效指示隐伏矿体,在堆积戈壁区采集-160目细粒级土壤样品,并测试成矿元素金属活动态含量,可有效指示深部隐伏矿体。钼矿体上方弱胶结层细粒级土壤中存在活动态的二次叠加含量,其中活动态Mo,W元素主要赋存于水提取态中,活动态Cu元素主要赋存于铁锰氧化物态中。     

基于GIPL2模型的青藏高原活动层土壤热状况模拟研究

青藏高原活动层土壤热状况,对深入了解高原活动层的厚度变化特征、下垫面的热力作用以及对气候变化预测均有重要意义。利用GIPL2模型模拟青藏高原多年冻土区不同植被状况下活动层土壤热状况。模拟结果表明：模型在高寒草原（QT06）试验点模拟效果较好,高寒沼泽草甸（QT03）试验点的模拟效果较差,高寒草甸（QT01）、高寒荒漠草原（QT05）和高寒草原化草甸（QT04）试验点的模拟效果介于高寒草原试验点和高寒沼泽草甸试验点之间。QT01、QT03、QT04、QT05和QT06的土壤温度模拟值与观测值相比,均方根误差分别为0.67、1.29、0.73、0.7和0.56℃;相关系数分别为0.99、0.87、0.98、0.98和0.96;平均误差分别为0.37、0.61、0.31、0.45和0.16℃。QT06模拟结果较好,原因在于此点土壤质地变化不大,模型的分层与所取的参数更加接近此点的实际状况。QT03模拟结果较差,可能由于此地区土壤中存在砾石,在导热率参数化方案中没有考虑砾石含量,导致模拟结果偏差较大。总体而言,GIPL2模型对青藏高原活动层土壤热状况的模拟具有一定的优势,是一种模拟多年冻土区活动层土壤热状况较为理想的模型。     

基于Delaunay划分结合EM\MPM算法的图像分割方法

为了克服传统基于区域的图像分割方法对图像初始划分完全随机进而导致算法效率低下的缺点,本文提出了一种基于Delaunay划分并结合最大期望值(Expectation Maximization,EM)和最大边缘概率(Maximization of the Posterior Marginal,MPM)算法的图像分割方法。该方法首先提取图像特征点,并把特征点集作为构建Delaunay三角网的基础点集。利用Delaunay三角网的构建将影像划分成众多彼此连接的超像素,并假设这些超像素内的像素灰度值服从同一独立的正态分布,基于此完成特征场模型的建立,再运用EM\MPM方法分别模拟特征场模型和分割影像。为了验证本文提出的算法能够有效地分割图像,分别对模拟图像和真实图像进行分割测试,并和经典的初始划分完全随机的超像素影像分割算法进行对比,测试结果定性和定量地表明了该方法的有效性和准确性。