无人机影像在测绘1∶500海岛地形图中的应用

通过介绍无人机航摄系统的优点,结合无人机航摄系统高效快捷、地面分辨率高、成本低等特点,对无人机影像采集、影像处理、制作成图的流程进行了归纳;通过虎平岛的实例,对无人机在海岛1∶500地形图测绘中的应用进行了全面的分析和精度比对,进而说明无人机影像可应用于海岛大比例尺地形图的制作。     

基于可靠性的海洋立管疲劳安全系数研究

综合考虑了立管疲劳安全系数取值的相关因素——立管的安全等级、设计寿命、检验周期、载荷和损伤计算方法等的不确定性,提出了基于可靠度的疲劳安全系数确定方法,筛选了用于计算波致疲劳和VIV(涡激振动)疲劳的随机变量,给出了立管波致疲劳与VIV疲劳安全系数的计算流程,并以某SCR(钢悬链线立管)为例进行了安全系数计算。结果表明,该方法的计算结果优于传统的安全系数确定方法,尤其适合于特殊工程方案或新颖设计的立管疲劳校核。     

卫星高度计绝对定标中海面高梯度的计算

给出了通过平均海面高模型计算海面高梯度的具体方法,选择DTU13、CNES_CLS15、WHU2013 3种模型计算了不同海域近岸比较点海面高梯度值,随机选择的30个近岸比较点处的计算结果表明:使用3种模型计算得到的海面高梯度值之间的标准差均值为0.19cm/km。在卫星高度计定标的具体应用中,由海面高梯度得到的海面高差改正量的误差应不超过0.3cm。     

不同应力状态下地层渗透系数的变化及其对流体运移影响的数值模拟研究

本文选择地层渗透系数受应力影响而变化作为研究流体运移的基础。压实固结和构造作用所产生应力对渗透系数影响的有限元数学模拟研究表明,平均有效应力与介质渗透性能呈负相关的变化趋势,应力驱动流体由应力高值区向应力低值区运移。     

吉林夹皮沟金矿床主成矿时代的确定及找矿方向

夹皮沟金矿床主成矿时代一直悬而未决，矿区及外围找矿始终处于排徊阶段。通过构造、岩浆岩、脉岩和标型矿物等综合地质分析，结合４４条脉岩ＫＡｒ年龄的统计和含金石英脉石英流体包裹体ＲｂＳｒ同位素测试等表明，夹皮沟金矿带主成矿时代为燕山期。燕山期正是太平洋板块向欧亚大陆俯冲，造成华北地台东部强烈岩浆活动、深大断裂和环太平洋成矿带形成的最佳期。找矿靶区应重点选定在夹皮沟大砬子深大断裂两侧中生代构造系统和脉岩体附近。     

特提斯洋壳在青藏隆升中所起的作用

地幔对流使特提斯洋壳显示为刚性的整体性,并以“抽屉式”插入到青藏陆壳之下,使之第一次隆升,之后受四川盆地,鄂尔多斯盆地和柴达木盆地刚性地块的阻抗,发生强烈的褶,断,叠作用,使青藏陆壳第二次隆升,同时,莫霍面下沉,褶断,从而形成了今天整个青藏高原的地质特征和地理形态。     

能源基地重点地区水资源危机及应采取的对策

主要对基地8个重点地区的水资源问题及应采取的对策进行了探讨，目的是在西部大开发步伐不断加快的同时，应当注意水资源及水环境的合理开发利用，使西部经济保持可持续发展。     

阿尔金铅、钕、锶、氩、氧同位素研究及其早期演化

根据铅、钕、锶、氩、氧等同位素体系及其年代学研究，阿尔金在其早期演化阶段中存在２７９０—２５９０、１８８３—１７０４、５７５和４７０—４２０Ｍａ４个构造热事件，各自具有不同的性质和时代意义。     

小振幅海洋内波的演变、破碎和所致混合

利用基于谱方法和MPI并行运算的数值模式SpectralModel,直接数值模拟了三维小振幅海洋内波的演变、破碎和所致湍流混合,指出导致其不稳定而破碎的为PSI(parametric subharmonic instability)机制;对于内波破碎所致的湍流混合过程,分析了跨等密度面扩散系数kρ、混合效率γ、浮力通量谱、动能谱以及势能谱等统计性质:内波破碎前,kρ和γ保持低值水平,浮力通量谱值为负,且集中在低波数段;内波破碎后,kρ和γ迅速增大,最大值分别约为0.9×103m2/s和0.18,浮力通量谱值在低波数段为负值,在高波数段为正值,这是因为层化湍流中势能向小尺度运动传递和动能向小尺度运动传递相比更为有效。在内波破碎、强湍流混合阶段,势能谱存在一谱段满足kz3律,P(kz)=0.2N2kz3。此外,与二维模拟结果相比较,导致内波不稳定而破碎的均为PSI机制,kρ、浮力通量谱、势能谱变化趋势大体一致;但三维数值实验中,内波破碎时间提前,湍流衰减加快;KE谱在高波数部分下降速度相对减小,更接近于kz3。     

日本囊对虾(Marsupenaeus japonicus)3个野生种群和1个养殖种群的形态差异与判别分析

采用3种多元分析方法,对3个野生种群和1个养殖种群的13个形态比例参数进行比较研究。聚类分析结果表明,广东湛江和海南临高的种群形态最接近,福建厦门种群的趋异程度最大。主成分分析构建了6个主成分,其贡献率分别为:第1主成分23.084%,第2主成分17.976%,第3主成分15.321%,第4主成分13.84%,第5主成分12.707%,第6主成分7.770%,累积贡献率为90.699%。逐步判别选入6个贡献率较大的性状进行判别分析,F检验结果显示,4个种群形态差异显著(P0.01);同时建立了4个种群的判别函数,其判别准确率P1、P2均为100%。综合判别率为100%。3种多元分析结果均认为,4个种群日本囊对虾在形态上已产生一定程度的差异,且集中表现在体重、头胸甲的性状上。