一种基于最小广义方差估计的TLS点云抗差法向量求解方法

针对地面激光扫描点云中的粗差与不均匀采样对法向量计算的影响,基于最小广义方差估计与局部平面拟合原理提出了一种抗差法向量求解方法。首先通过快速近似最近邻居搜索算法得到最近k邻居点集,然后由确定型最小广义方差估计方法和多元马氏距离得到邻居点集协方差矩阵的抗差估计,最后根据主成分分析法（principal component analysis,PCA）计算得到抗差法向量。通过构造的模拟地面激光扫描（terrestrial laser scanning,TLS）点云数据将提出的方法分别与基于PCA、鲁棒PCA和随机抽样一致的法向量求解方法进行实验比较。结果表明,所提方法的抗差性能优异,且并行优化改进后可以满足大规模TLS点云的计算需求。将该方法应用于实际野外地形TLS点云数据,由求解的抗差法向量重建的泊松表面更符合实际地形,表明了该方法在实际应用中的有效性。     

像素级与对象级结合的变化检测方法

提出一种像素级与对象级结合的变化检测方法。通过像素级的主成分分析法获得代表差异信息的主成分影像;再用多尺度分割算法分割主成分影像,得到最终的变化检测结果。最后利用landsat影像进行实验,不仅可以有效抑制由误差造成的伪变化,同时提取的变化区域更加完整。     

微波等离子体原子发射光谱法测定偏远矿区海泡石中的主微量元素

海泡石是具有层状结构的含水富镁硅酸盐黏土矿物,其中无机元素含量是揭示其成矿物质来源、成矿流体性质和矿床成因的重要依据,通常采用电感耦合等离子体发射光谱/质谱法(ICP-OES/MS)进行测定,等离子体(ICP)的高温激发会产生成大量谱线干扰,维持ICP稳定工作需使用高纯氩气,持续供气对于偏远矿区海泡石的检测还将面对气体采购和运输不便的问题。本文基于微波等离子体原子发射光谱(MP-AES)的低温激发技术减少光谱干扰,建立了准确测定偏远矿区海泡石中主量元素Mg、Al、Ca、Fe、K、Na和微量元素Cu、Zn、Mn、Pb含量的分析方法。利用硝酸-盐酸-氢氟酸混合酸对海泡石进行微波消解,避免了样品处理过程中分析元素的损失,加快了样品处理速度,同时提高了样品溶液的稳定性。通过选择各元素光谱线的分析波长,并利用快速线性干扰校正(FLIC)技术校正光谱干扰,以Lu为内标元素校正基体效应,提高了灵敏度和准确度。各元素的检出限为0.19～14.6μg/L。海泡石国家标准物质(GBW07138)各元素测定值与认定值的相对误差在-5.0%～6.7%之间。本方法具有检出限低、线性范围宽、结果准确等优点;MP-AES采用自带的氮气发生器为等离子体提供氮气作为工作气,无需引入复杂气体,提高了分析效率,尤其适用于气体采购和运输不便的偏远矿区。     

陇中盆地及周边地区主夷平面演化与高原隆升

陇中盆地及周边地区是青藏高原向北东方向扩展的最前缘部位,其地貌演化过程的研究对于深入理解高原的隆升与扩展过程具有重要意义。鉴于夷平面在探讨高原隆升年代、幅度和过程方面的可靠性,首先总结陇中盆地及周边地区夷平面相关研究的前期成果,并结合最新年代数据,确定了不同区域主夷平面的发育和解体年代;再利用古河道拟合等方法定量评估了相关夷平面的隆升量;最后探讨了主夷平面的性质及其隆升过程。研究发现,陇中盆地及周边的地区的高海拔低起伏地貌面是被抬高的先存夷平面;不同区域主夷平面的发育与解体时间整体同步,它们自晚渐新世开始发育,并于晚中新世8~6 Ma左右解体;模拟结果表明,美武高原主夷平面自晚中新世以来相对陇中盆地隆升了约1 400~1 600 m,并且早更新世以来的隆升速率明显大于晚中新世-早更新世时期。     

新疆阿尔泰可可托海伟晶岩型稀有金属矿床中磷灰石地球化学特征及意义

磷灰石可以记录和保存岩浆和热液活动的信息。可可托海伟晶岩型稀有金属矿床磷灰石发育,为研究该矿床伟晶岩成岩成矿过程提供了优良的条件。已有对可可托海伟晶岩型稀有金属矿床磷灰石的研究集中在其稀土元素特征,较少讨论其对伟晶岩成岩成矿过程的制约。本文选取可可托海伟晶岩型稀有金属矿床富矿伟晶岩脉(3号脉)和相对贫矿伟晶岩脉(1号、2b号和3a号脉)中的磷灰石作为研究对象,进行磷灰石岩相学和地球化学研究。岩相学分析表明,磷灰石主要与钠长石、石英、白云母、锰铝榴石等伴生。EPMA分析显示,磷灰石F含量为3.67%～4.41%,Cl含量小于0.67%,较低的Cl含量表明伟晶岩熔体出溶的流体Cl含量较低;大部分磷灰石MnO含量为4.67%～8.71%,但2b号脉磷灰石MnO含量变化较大(1.23%～14.28%),这是由于2b号脉磷灰石具有分带结构,暗示其遭受后期热液作用,促使磷灰石溶解-再沉淀,导致MnO含量发生较大变化。LA-ICP-MS分析显示,贫矿伟晶岩脉磷灰石的稀土元素含量较低(180×10~(-6));相反,富矿伟晶岩脉磷灰石的稀土元素含量较高( 700×10~(-6)),并具有明显的四分组效应(TE_(1-3)平均值为1.7)。1号脉和3a号脉磷灰石均显示轻稀土元素富集,反映其形成过程中有含Cl热液的参与。3号脉磷灰石显示强烈Eu负异常和Ce正异常,而2b号脉磷灰石显示强烈Ce负异常和中等Eu负异常,这种Eu、Ce异常的差异可能与岩浆-热液阶段大量流体出溶密切相关。磷灰石的沉淀将导致热液中HF含量的降低,促使磷灰石周围铌钽矿结晶和Nb、Ta进入磷灰石中。可见,在伟晶岩形成过程中,磷灰石并非保持稳定,其分带结构和主微量成分变化记录了后期热液活动,暗示后期热液活动对伟晶岩的成矿具有重要作用。     

应用主成分构建的暴雨致灾能力评估指数及其应用

为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。      

基于机器学习的海表温度对中国降水的预测研究

利用K-means聚类算法将36a的中国周降水数据聚类为7个区域,其中非季风区的中国西北和青藏高原的大部分地区聚类为两个区域,其余区域聚类为5个区域.将各区域的降水量数据经过指数平滑之后,输入聚焦时延神经网络(FTDNN),求解其与经过主成分分析降维处理的SST之间的关系.结果表明:季风区的降水量最佳延迟时间比远离海洋...     

邛崃山生态环境及生物多样性遥感监测评价

为了解邛崃山生态保护红线区生态环境及生物多样性维护状况,利用卫星遥感和地形数据,运用主成分分析法,建立遥感生态指数和生物多样性维护功能指数模型,对邛崃山生态保护红线区2000～2019年生态环境状况和生物多样性状况开展监测评估.结果表明:就遥感生态指数而言,近20a区域平均值为0.642～0.680,红线区南部多为高值...     

融合气象要素时空特征的深度学习水文模型

针对现有深度学习水文模型未能充分刻画气象要素空间特征的问题,本文基于主成分分析(PCA)方法提取气象要素空间特征,利用长短时记忆神经网络(LSTM)学习长时序过程规律,构建融合气象要素时空特性的深度学习水文模型PCA-LSTM。以黄河源区为研究区域,利用LSTM模型和物理水文模型THREW作为比对模型,基于高斯噪音法系统评估PCA-LSTM模型的适用性和鲁棒性。结果显示：PCA-LSTM模型径流模拟纳什效率系数为0.92,高于比对模型LSTM和THREW,表明模型具有较高的精度。研究结果可为流域高精度水文模拟提供参考。     

中国春季气温异常变率的非线性特征

运用一种基于神经网络的非线性主成分分析法(NLPCA)对中国1951-2003年53 a春季气温距平场进行分析,结果表明,春季气温异常变率具有显著的非线性特征,当非线性主元u分别取最大值和最小值时,对应的空间气温异常分布型具有显著的非对称性.