射电望远镜天线增益测量方法的综述

本文对射电望远镜天线增益Ｇ的几种主要实测方法：包括用标准角锥嗽嗽叭增益理论值的“过渡法”和用已知流量的射电源作准源的“射电天文法”进行了综述和评价。给出了应用这些方法对云台射电望远镜天线增益的实测结果和精度。     

GPS解求测点正常高的实用方法

本论述了GPS求正常高时以建立基准GPS三维控制为平台．应用数据库技术、高程拟合、三维约束平差技术、GPS三维成果转换等多项技术探索出一条独具特色的解求测点正常高的实用方法．经实践证明具有广泛实用价值，并在应用中取得了良好的效益。     

基于高频GNSS的2014年于田MS7.3级地震的同震位移研究

After the Yutian M_S7.3 earthquake,the authors instantly collected 1Hz high frequency data of the 4 reference stations within 350 km around the epicenter,and calculated the GNSS data with the TRACK module. The results showed that:( 1) The co-seismic displacement of Yutian station,about 54 km from the epicenter,is the most obvious,particularly in the EW component,with a change of about 52.5 ± 11mm,which is more than three times the mean-square error of calculating precision.( 2) In the Yutian reference station,the biggest variation in the EW component appeared within 1 minute after the earthquake.( 3) The change in the NS component is not great.     

某化工厂土壤与地下水Cr6+污染分布及健康风险

为掌握某化工厂Cr⁶⁺污染状况及风险水平,在研究区布设土壤与地下水采样点各19个,测定Cr⁶⁺含量,分析污染特征与成因,并开展健康风险评估。结果表明：表层土壤(0～0.5 m)Cr⁶⁺超标率为42.11%,其浓度随深度增加总体上降低,但在地下水位附近(15～20 m)回升,主要因长期淋溶作用使污染物向下迁移至含水层位富集。浅层地下水Cr⁶⁺超标率为73.68%,深层地下水超标率为37.50%。整体而言该区土壤和地下水Cr⁶⁺污染形势不容乐观,应开展水土协同治理。空间上表层土壤Cr⁶⁺分布受人类活动影响,与投产期厂内功能区的划分相关性较低。地下水Cr⁶⁺受水动力场影响,表现为西北高东南低,污染羽中心向下游方向迁移。土壤致癌风险均值为1.85×10^-6,介于10^-6～10^-4,风险中等,应引起必要重视。非致癌风险低于1,无慢性毒害影响。经口摄入土壤为主要暴露途径。地下水致癌...     

济阳坳陷古近系多级控砂机制分析

济阳坳陷古近系砂体形成和分布受到多种因素的控制,主要包括:①断陷类型;②构造带类型;③坡折带类型;④体系域类型;⑤沉积相类型。在不同类型断陷中发育的沉积体系相差较大,在不同规模箕状断陷中发育的沉积体系也具有差异性。同时,断陷类型控制着构造带的发育,构造带类型又决定着坡折带的发育部位,坡折带类型则影响着湖盆沉积体系域的发育程度和分布范围,而沉积相类型对砂体的特征具有直接的控制作用。显然济阳坳陷砂岩体的形成和分布遵循“多级控砂”的特征,5种因素共同影响并逐级控制着砂岩体在断陷湖盆中的形成与分布。     

基于Sentinel-2A的红树林提取机器学习方法比较

红树林和生态环境保护、生态平衡和生物多样性息息相关。使用Sentinel-2A数据获取海南省东寨港红树林保护区的遥感影像,对数据进行预处理,提取光谱特征、纹理特征和湿度特征,基于K近邻（K-nearest neighbor,KNN）、随机森林（random forest,RF）、决策树、支持向量机（support vector machine,SVM）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）方法,通过多次实验提取出海南省东寨港红树林区域,并探讨了机器学习方法中不同类型分类器在提取红树林过程中的优缺点。结果表明：(1)Sentinel-2A的Band8A、Band11、Band12波段组合能够较好突出红树林特征,结合湿度特征和纹理特征可以提高红树林的分类精度;(2)基于机器学习方法能够准确提取红树林区域,其中,SVM分类精度最高,达到92.31%,BPNN、RF分类精度分别为88.46%、90.38%,Kappa系数表明分类结果具有良好的一致性;(3)比较不同机器学习方法对红树林的分类效果,发现SVM和BPNN等非线性方法能提取出更准...     

地震形变的断层分层、分段活动模式

采用横向分段、纵向分层的断层位错模式研究了美国加州帝国河谷地区四期三角复测资料,确定了1940年该河谷地区的M_ W=7.1级地震的断层活动方式及震后不同时期的滑动速率。 模式的要点是:大震间歇期发震层(孕震层)是闭锁或接近于闭锁状态,地表浅层和地壳深层可以发生无震滑动(蠕动);地震发生时,浅层与发震层产生滑动,且滑动量沿断层呈非均匀分布。