象山港余流特征数值研究

基于Delft3D-Flow模块建立了象山港海域的三维斜压潮流数值模型,结合实测水文资料,研究了象山港的潮(余)流特征,对欧拉余流场的时空分布进行了定量的比较和分析,并与潮流测站计算分析得到的欧拉余流分布对比,很好的模拟了象山港的余流特征。结果表明:由湾外至湾顶,余流呈减小的趋势,湾外余流最大为33 cm/s,湾顶最小,余流平均仅5 cm/s。垂向上,表层余流大于底层余流,表层余流指向湾外,而底层余流则指向湾内。对比斜压、正压两种模式下的欧拉余流分布,可以看出湾顶附近主要受径流控制,两种模式得到的结果基本一致,口门至西沪港区域受径流和潮流的共同影响,斜压模式更准确地模拟出了水体层化和垂向余环流结构。     

数字滤波技术在潮汐观测中的应用研究

潮汐是重要的海洋物理要素。瞬时变化的海面高度信息除了包含潮汐信息外,还包括波浪等高频干扰信息,因此需要对干扰信息进行滤除。如何从获取到的海面瞬时高度变化中提取出潮汐信息就成为一个关键问题。海洋学中通常是通过低通滤波来获取低频的潮汐信息。通过分析常用的3种低通数字滤波的方法,即滑动平均法、快速傅里叶变换法和小波变换法,对3种低通滤波方法应用于潮汐数据处理的效果进行了比较分析,得出滑动平均法在潮汐信息提取中具有较高应用价值的结论。     

综合物化探方法在深冲矿区铀多金属矿勘探中的应用

通过研究深冲铀矿区γ能谱铀异常、氡浓度异常特征和激电异常特征,探索矿区范围岩体、断裂构造和蚀变带与物化探信息显示特征的关系。据此,结合矿区地质特征,总结物化探方法应用效果,矿致异常综合特征。     

西城区不动产登记预约和信息发布系统建设

从不动产登记现状出发,为满足北京市西城区智慧服务大厅的建设需求,依托微信平台和信息化大屏,采用超文本标记语言的最新修订版本5.0(HyperText Markup Language 5.0,HTML5)、"互联网+"、网闸等主流技术,搭建了"北京西城不动产登记"微信公众号、大厅信息发布管理系统,并对大厅现有的自助预约、自助取号、叫号等系统进行升级改造.系统的建成和应用简化了大厅办事流程,提供了多元化与便民化服务,助力了北京市营商环境的改善与优化.     

西藏盐湖沉积物：一种潜在的铷、铯资源

铷、铯是我国战略性关键矿产资源。西藏盐湖卤水中赋存着丰富的铷、铯资源,但是品位普遍低于10 mg/L。根据热泉与盐湖锂、铷、铯等元素的补给关系和含量差异特征及铷、铯极易被黏土矿物吸附等特点,推测盐湖沉积物中赋存一定规模的铷、铯资源。为验证该推测,本文选取西藏拉果错、聂尔错、依布茶卡、当穹错、扎布耶茶卡等5个典型盐湖,采集卤水和沉积物样品各5件,开展水体中铷、铯含量和沉积物矿物成分分析,结合沉积物分相淋滤实验,得出如下结论：西藏拉果错、当穹错、聂尔错盐湖卤水铷、铯含量和资源量与其补给量差异显著,大量的铷、铯资源消耗于盐湖沉积物中;盐湖沉积物中的铷、铯含量远高于卤水。铷、铯在沉积物水溶相、碳酸盐相中含量较低,主要以吸附形式赋存于黏土矿物(主要为伊利石),吸附点位包括基面位置、难解吸的磨损边缘及层间位置。盐湖沉积物铷、铯资源量远超大型矿床规模,黏土矿物中铷、铯含量高达100 n×10-6,超过固体盐类矿产综合评价指标,相较于现有盐湖钾产品中的铷资源、含铯硅华中的铯资源开发,具有较好的开发利用性,是一种潜在的铷、铯资源。本研究成果有助于完善盐湖铷、铯富集成矿机制,并为高效开发盐湖中的铷、铯资源提供理论支撑。     

空间特性约束的县域耕地生产效益评价——以紫云苗族布依族自治县为例

本文以紫云苗族布依族自治县为试点,首先利用地理信息空间分析技术,分析评价耕地空间特征、农业物资运输配套设施空间分布、农业灌溉资源空间分布等因子对耕地生产效益的影响。然后从地理国情普查、耕地地球化学质量调查等成果数据中甄选影响因子,构建影响因子样本集,提出梯度距离概念,计算等级耕地经济效益权重,并构建偏最小二乘回归模型,评价各因子对耕地生产效益的影响。最后从地理空间角度提出了提升县域农业生产效益的改良措施。     

柴达木盆地土壤盐渍化程度快速动态监测

针对柴达木盆地土壤盐渍化的时空变化问题,该文采用了反演土壤盐度指数的方法快速评估了该地区的盐渍化程度变化及其空间分布,并且选择2015年利用土壤采样方法获取标本验证SI在研究区的适用性,集成RS技术和GIS空间分析的优势,综合利用空间分析和时序分析技术对柴达木盆地2000-2015年的盐渍化程度和分布面积进行了时空变化分析.研究结果表明了 SI值在研究区的适用性,同时发现2000-2015年,柴达木盆地土壤盐渍化的面积和程度整体上均有明显降低趋势,尤其在重度盐渍化区域更为明显,但中、低度积盐面积,程度均有所增加.研究可以为柴达木盆地土壤盐渍化程度的快速评估提供参考.     

利用树轮宽度重建黄河源区1618—2009年5—6月最高气温

利用采集自青海省雪山乡的祁连圆柏建立树轮宽度标准年表,将标准年表与黄河源区内4个气象站各气象要素作相关分析,结果显示整个源区5—6月最高气温与标准年表相关性最显著,相关系数为-0.65。根据相关分析结果,重建了黄河源区1618—2009年5—6月最高气温距平序列,重建方程经过逐一剔除检验,方差解释量达42.2%,具有一定的可靠性。重建序列在近400年间先后经历了8个较暖时间段和8个较冷时间段,暖期时段有1644—1656、1727—1746、1786—1797、1817—1835、1860—1885、1916—1934、1952—1968和1992—2005年,冷期的时段分别为1632—1643、1657—1696、1747—1764、1798—1816、1836—1859、1898—1915、1935—1951和1969—1991年。对比本次重建序列与杂多、青藏高原东部以及长江源的气温重建序列,发现以上序列在公共时段变化趋势一致,另外,一些文献和历史记载也证实了此次重建的可靠性。     

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。