基于灵敏度分析的海洋油气资源BP神经网络预测模型的优化

作者针对BP神经网络结构设计中存在的问题,提出利用灵敏度分析方法对BP神经网络预测模型进行优化。通过BP算法与参数灵敏度分析的结合,寻找网络输入属性与输出属性之间的影响因子;在保证精度的前提下优选网络输入属性,简化网络结构,以增强网络的泛化能力,减少人为主观因素对网络设计的影响。最后以海洋油气资源预测为例,结合实测资料建立BP神经网络预测模型并进行了优化及预测精度评价,表明优化后的模型既能有效提高油气资源预测结果的稳定性,又不损失预测精度。     

Using landscape indicators and Analytic Hierarchy Process (AHP) to determine the optimum spatial scale of urban land use patterns in Wuhan,China

Quantifying land use patterns and functions is critical for modeling urban ecological processes, and an emerging challenge is to apply models at multiple spatial scales. Methods of determining the optimum scale of land use patterns are commonly considered using landscape metrics. Landscape metrics are quantitative indicators for analyzing landscape heterogeneity at the landscape level. In this study, due to their widespread use in urban landscape analyses and well-documented effectiveness in quantifying landscape patterns, landscape metrics that represent dominance, shape, fragmentation and connectivity were selected. Five metrics include Patch Density, Contagion, Landscape Shape Index, Aggregation Index and Connectivity. Despite a wide application of landscape metrics for land use studies, the majority mainly focuses on the qualitative analysis of the characteristics of landscape metrics. The previous models are limited in exploring the optimum scale of land use patterns for their lack of quantitation. Therefore, taking the City of Wuhan as an example, the land use unit was treated as a patch, and the landscape pattern metrics at different spatial scales were calculated and compared so as to find the optimum one. Furthermore, a mathematical model of landscape metrics was proposed to quantify the scale effect of urban land use patterns, generating a complementary tool to select the optimum scale. In addition, Analytic Hierarchy Process (AHP) was introduced to determine the respective weights of the chosen landscape metrics in this model. Fractal dimension was ultimately applied to verify the chosen optimum scale of our study region. The results indicated that 60 m is confirmed to be the optimum scale for capturing the spatial variability of land use patterns in this study area.     

尼泊尔低喜马拉雅推覆带油源对比及油气成藏

尼泊尔低喜马拉雅推覆带油气苗来源不清极大地影响了该区油气勘探.在地质-地球物理综合调查的基础上,利用油气地球化学、碳同位素及生烃史模拟对尼泊尔代莱克地区油源和成藏过程进行了研究.结果表明:①尼泊尔代莱克地区油苗产于Padukasthan断裂,可分两期,第一期呈含油断层泥产出,氯仿沥青"A"为149～231 μg/g,RR.为0.81％,氯仿沥青"A"的δ13C相对较重(-26.24‰～-27.10‰),族组分具有正碳同位素序列,发黄绿色荧光,为典型的低熟煤成油,第二期呈液态油产出并遭受微生物降解,金刚烷IMD指数为0.33～0.45,R.为1.24％～1.53％,3,4-DMD含量46％～47％,全油δ13C为-29.50‰～-29.45‰,族组分碳同位素趋于一致,发蓝色荧光,为海相成因高熟油;②第一期油来源于Surkhet群的Melpani组和Gondwana群煤系烃源岩,为Ⅲ型有机质低熟阶段的产物,第二期来源于Surkhet群的Swat组浅海陆棚相黑色页岩,为Ⅱ1型有机质生油高峰的产物,两期油与Lakharpata群过成熟黑色泥岩和Siwalik群未熟泥岩没有亲缘关系;③尼泊尔低喜马拉雅推覆带具有"多源多期、推覆增熟、砂体控储、披覆控聚"的油气成藏模式,油气成藏过程可划分为沉积浅埋、构造圈闭形成、深埋油藏形成、气藏形成和晚期改造定型5个演化阶段;④尼泊尔低喜马拉雅推覆有利于Gondwana群、Surkhet群深埋增温、持续快速生烃和晚期成藏,对比邻区巴基斯坦的含油气盆地,尼泊尔低喜马拉雅推覆带及相邻类似地区具备良好的油气成藏条件.     

鄂西地区二叠系孤峰组—大隆组沉积演化及其页岩气地质意义

鄂西地区二叠系发育孤峰组、吴家坪组和大隆组三套黑色岩系,为页岩气探勘新主力层系,其沉积背景、沉积环境及时空分布却不尽一致.本次在前人的研究基础上,通过野外剖面和最新的钻井资料综合分析,对该地区二叠系孤峰组—大隆组沉积演化进行了深入解剖,并通过岩相古地理图约束了富有机质页岩的空间分布特征,旨在为鄂西地区二叠系页岩气地质调查和选区评价提供基础资料.研究认为,鄂西地区孤峰组主要发育盆地相碳质硅质泥岩,局部地区发育外缓坡相富有机质泥质灰岩;吴家坪组炭山湾段主要发育潮坪相泥质粉砂岩夹煤层,并在利川地区发育陆棚相的碳质硅质泥岩;吴家坪组灰岩段主要为内缓坡相的生屑泥晶灰岩.大隆组主要发育盆地相碳质硅质泥岩,其次为外缓坡相富有机质泥质灰岩,利川见天坝可见发育内缓坡边缘点礁.综合前人对各层位研究的页岩气参数认为,鄂西地区孤峰组和大隆组具有有机质含量高(＞2％)、厚度大(＞20 m)、脆性矿物含量高(＞60％)等形成页岩气的基本地质条件,深水盆地相为有利相带;吴家坪组炭山湾段潮坪相的黑色泥岩较薄(＜10 m),连续性差,但利川地区吴家坪组炭山湾段深水陆棚相黑色泥岩厚度较大(～30 m),为潜在的页岩气勘探区域.     

人类从哪里来？——（5）北京直立人真的是东亚人的直系祖先吗？

简要介绍了北京周口店北京直立人发现的过程、已发现的化石材料、现存的化石材料及首批复制的头盖骨模型。描述了北京直立人的主要形态特征,讨论了直立人与现代人在形态特征上的差异,认为包括北京直立人在内的东亚地区直立人是一个灭绝的支系,没有留下后代,不是现代东亚人或中国人的直系祖先。大约在2.0 Ma前,直立人起源于非洲的匠人或能人,而后走出非洲扩散到欧洲和亚洲。非洲的直立人约在90万a前演化为先驱人,约在60万a前演化为海德堡人,约在30万a前演化为尼安德特人、丹尼索瓦人和包括现代人在内的智人。推测从非洲向欧洲扩散的海德堡人后来有可能演化为尼安德特人,而向亚洲扩散的海德堡人后来可能演化为丹尼索瓦人和智人。讨论了北京直立人的分类位置和名称有效性问题,认为亚种不可能单独存在,必须有2个或2个以上的亚种才有效。当前需进一步深化研究北京直立人,探讨周口店的直立人与爪哇岛的直立人究竟有无差别。如果二者没有差别,那么周口店发现的直立人北京亚种（Homo erectus pekinensis）就不是有效名称,应直接归于直立人（Homo erectus）,称为“发现于北京的直立人”（Homo erectusunearthed from Beijing）。如果二者差异明显,有2种处理方法：一是直接提升为种,称为“北京人”（Homo pekinensis）;二是保持现状,仍然称为“直立人北京亚种”（Homo erectus pekinensis）,但印尼爪哇岛发现的直立人学名需作变动,应称为“直立人直立人亚种”（Homo erectus erectus）。     

Hadoop环境下基于SparkSQL海量自动站数据查询统计初探

在Hadoop分布式计算和存储架构下,自定义ETL数据清洗规则将海量自动站小时单站文件按所属年和站号合并为大文件流转存储至HDFS中,并运用SparkSQL并行计算框架进行统计处理生成常用气象要素日统计值。结果表明,数据处理和获取时效较关系型数据库方式有显著提升。采用SparkSQL并行计算框架对多气象要素多站点和长时间序列进行数据统计处理查询均能达到秒级别响应,并随着统计站点数的不断增加和时间跨度的延长其优势更为明显,能更高效地支撑此类气象数据服务,为海量气象数据处理从关系型数据库到大数据分布式架构的转换处理提供了新思路。     

放牧对浑善达克沙地丘间低地植被群落及土壤的影响

为探究放牧对丘间低地植被群落及土壤的影响,分析了浑善达克沙地丘间低地在重度和轻度放牧下植被的地上生物量、物种重要值、物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数、Simpson生态优势度指数及0~10 cm土壤中黏粒、粉粒、砂粒、有机碳和全氮含量。结果表明：（1）植被地上生物量、土壤黏粒、粉粒、砂粒、土壤有机碳和全氮含量在不同放牧程度下存在极显著差异（P<0.01）,物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数在不同放牧程度下差异不显著（P>0.05）,Simpson生态优势度指数在不同放牧程度下差异显著（P<0.05）。（2）放牧区植被以禾本科为主,禾本科植被地上生物量占整个植被群落的54.88%~57.76%;重度放牧区植被地上生物量为63.59 g·m^-2,比轻度放牧区低26.61%。（3）羊草（Leymus chinensis）和狗尾草（Setaria viridis）是放牧区的优势种,其重要值依次为14.16%（重度放牧区）和19.10%（轻度放牧区）、13.40%（重度放牧区）和15.42%（轻度放牧区）,重度放牧下雾滨藜（Bassia dasyphylla）、克氏针茅（Stipa krylovii）和猪毛蒿（Artemisia scoparia）的重要值较显著高于轻度放牧区,而羊草则低于轻度放牧区。（4）重度放牧加剧了土壤沙漠化,使砂粒含量增加,草地生产力下降,土壤有机碳和全氮含量降低。     

浅谈测绘监理在第三次国土调查中的运用 ——以益阳市第三次国土调查监理为例

从1988年建设部颁布《关于开展建设监理工作的通知》算起,在我国工程建设领域推行工程监理制度已有三十多年历史.工程监理在工程建设过程中发挥了重要作用,我国目前在工程领域建立了完善的监理法规及标准体系,形成了较为完整的工程监理机制.但在测绘领域,全面推行测绘监理仍尚需时日,有待健全.湖南省各市州第三次国土调查项目引入了监...