基于物质量评估的贵州南部地区生态系统服务及其县域差异比较

以贵州南部地区为例,对涵养水源、固碳释氧、净化大气环境、保育土壤和生物多样性保护5个功能类别共14项指标的生态系统服务物质量进行了区域尺度和县域尺度上的估算。结果表明：① 贵州南部地区林草生态系统年调节水量145.41×10⁸m³,年固碳量和年释氧量分别为819.96×10⁴t和1 538.48×10⁴t,年提供负离子达2.32×10²⁵个,年吸收二氧化硫(SO₂)、氟化物(F)、氮氧化物(NO_X)分别达到58.07×10⁴t、1.29×10⁴t和7.76×10⁴t,年滞尘量1.04×10⁸t,年固土总量9.07×10⁸t,年保育N、P、K以及有机质量分别为184.81×10⁴t、59.26×10⁴t、1 138.80×10⁴t以及4 045.85×10⁴t,平均生物多样性综合评价指数为54.87;② 各类生态系统服务物质量均表现出明显的空间分布趋势,整体表现为东高西低,南高北低;③ 县域尺度上,黎平县、榕江县、从江县和望谟县提供的生态系统服务物质量最多,普定县、三穗县、长顺县和丹寨县则最少;就生态系统服务供给能力而言,雷山县、望谟县、榕江县和从江县最强,兴仁县、普定县、长顺县和贞丰县则最弱。     

二维复合极值模型在暴雨多变量联合分布中的应用

为了更好地描述暴雨多变量特征,构建以GPD为边缘分布的泊松-二维Copula复合极值模型,并将其应用于成都温江站暴雨雨量和暴雨雨峰的联合概率分布计算,研究表明该模型:理论联合频率与经验联合频率吻合较好,能用于暴雨联合分布的计算;考虑了暴雨过程出现的频次,增加了概率模型的物理内涵,选取独立的暴雨过程极大值作为样本,克服了GPD阈值选取的随意性;可以推广应用于连续分布为其他的Copula函数的情形,具有广泛的应用前景。     

中扬子区晚印支期三级层序充填特征及沉积古地理格局

晚印支期是中扬子区结束海相沉积开始转向以河流湖泊为主的陆相沉积新格局的重要过渡时期。应用陆相层序地层学和沉积学的基本理论,在中扬子区各次级盆地建立若干基干剖面,采用分辨率较高的露头分析,进行三级层序划分、对比与沉积相分析及古地理恢复。发现中扬子区晚印支期陆相沉积体系最多可识别出3个三级层序,但地层不发育或剥蚀导致一般仅可识别出1～2个三级层序,西部地区三级层序数量总体多于东部地区。各三级层序主要为一套夹丰富煤线（层）与古植物残片的陆相碎屑沉积,全区岩相古地理总体由曲流河及其三角洲和残留湖泊、辫状河及其三角洲和残留湖泊两套沉积相组合构成,其中前者占主导。区内存在多沉降沉积中心,但荆当盆地与中扬子西缘地区为最主要的沉降沉积中心,沉降机制主要来自中扬子陆壳继承性向北俯冲的挠曲沉降与强烈的陆内挤压褶皱变形,秦岭-大别山碰撞带及中扬子陆内挤压变形形成的隆起为邻近的次级盆地沉积作用提供了物源。     

江西永丰—崇仁盆地上白垩统砾石岩性和磨圆度列联表分析及其对物源的指示

江西永丰—崇仁盆地上白垩统(包括河口组、塘边组和莲荷组)砾岩地层十分发育,是构成丹霞地貌的物质基础。利用砾石的岩性和磨圆度进行列联表分析,可以为沉积盆地物源判断提供依据。利用列联表分析方法对永丰—崇仁盆地上白垩统砾岩进行研究。砾石成分主要包括石英、酸性岩浆岩、变质岩和砂岩以及少量的泥质岩和灰岩。为了统计方便,将砾石磨圆度分组为棱角状和次棱角状(A+B)、次圆状(C)、圆状和极圆状(D+E)。若棱角状和次棱角状砾石观察值小于期望值,而圆状和极圆状砾石观察值大于期望值则说明砾石经历了较长的搬运距离;反之,则说明砾石搬运距离较短。通过联列表分析,结果显示:河口组砾岩具有多物源的特点,主要来自盆地边缘、鸡笼山、相山和玉华山以及盆地西北的长垅地区;塘边组砾岩主要来自盆地北部的尖顶峰山、玉华山一带以及盆地东南的丰山、新大山地区;莲荷组砾岩主要来自于金华山和嶂岭等盆地边缘地区,盆地北侧的鸡龙岗、松树岭以及东北部的灵谷岭地区。物源分析结果为该地区晚白垩世红盆的形成和演化规律的探讨提供了重要依据。     

基于GNSS+R裸土延迟多普勒图理论研究

侧重散射机理研究,以GPS相关函数和相关功率模型为基础,主要通过对双站雷达散射截面计算模型进行修改,得到裸土的GPS散射信号模型。其中裸土的双站圆极化雷达散射截面采用双站随机粗糙面散射模型计算得到,利用极化合成的方法使模型具备全极化计算功能。通过修改后的模型,模拟分析不同极化下裸土参数（土壤水分和地表粗糙度）对延迟多普勒图DDM（delay Doppler map）的影响。该理论模型研究有助于机载/星载GNSS-R接收机数据解释、GNSS-R实验设计以及后向反演算法的开发。同时,延迟多普勒图模型的研究结果也为GNSS+R土壤水分遥感研究提供了一定的理论依据。     

基于CNN-GAN组合模型的可控源电磁反演方法北大核心CSCD

提出一种基于卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)组合模型的可控源电磁反演方法。为突出异常体信息,将总场进行差分预处理,同时修改损失函数以增强GAN的稳定性。将差分总场送入CNN,得到地面接收电场与地下异常体电导率数据之间的结构化因果关系;输出异常体的粗略电导率模型,再将其作为GAN的输入,在GAN中提取特征进行训练,得到高精准和高对比度的电导率反演结果,以达到工程应用的要求。通过将CNN-GAN组合模型与传统神经网络模型的预测结果进行对比发现,CNN-GAN组合模型优于传统神经网络模型,能够更好地预测地下异常体的电导率模型,相似度高达94.38%,比传统CNN和GAN模型分别提高约48%和78%。     

环境RNA技术在水生生态系统生物多样性监测中的应用

随着人类活动在全球范围内的不断增强，水生生态系统的生物多样性丧失，群落结构发生巨大变化。因此，进行准确可靠的生物多样性监测来确定目标区域的物种丰度和群落结构对生态保护和资源可持续利用至关重要。环境DNA技术（eDNA）作为一种非入侵性的新手段，正在迅速发展，然而，eDNA技术易出现假阳性，从而导致实时生物多样性监测不准确的现象仍然普遍存在。与eDNA技术相比，环境RNA技术（eRNA）的快速降解使得它具有减少eDNA监测结果假阳性的潜力。本文概述了eRNA技术在水生生态系统的生物多样性监测中的可行性，主要从eRNA技术在水生生态系统中的可检测性和提高检测分辨率的潜力两个方面来介绍；综述了eRNA技术目前在水生生态系统生物多样性监测方面的研究进展；指出了eRNA技术目前存在的问题并分析了未来的研究方向。本文对未来将eRNA技术实际应用于水生生态系统的生物多样性监测、生态保护和资源可持续利用具有一定的参考价值。