介质的磁化率与包裹体浓度的关系

在第五卷第一期的地球物理学报上,我们曾讨论介质的磁化率与包裹体形状的关系,但是对于介质磁化率与包裹体浓度的关系没有详细讨论。在本文中,将根据巳知的材料,对这个问题加以讨论,作为“介质的磁化率与包裹体形状的关系”一文的补充。     

Gamma-Ray Bursts in the Swift Era

1 INTRODUCTION Gamma-ray bursts (GRBs) are fascinating celestial objects. These short, energetic bursts of gamma-rays mark the most violent, cataclysmic explosions in the universe, likely associated with the births of stellar- size black holes or rapidly spinning, highly magnetized neutron stars. Since the detections of their long- wavelength afterglows (Costa et al. 1997; van Paradijs et al. 1997; Frail et al. 1997), GRBs are observa- tionally accessible in essentially all electromagn…     

FITS数据文件的检索和访问

普适图像传输系统(Flexible Image Transport System,FITS)是天文学领域应用最广泛的数据格式.自从20世纪80年代FITS格式被国际天文联合会(IAU)正式公布为国际标准以来,大部分的天文数据都是以FITS文件的形式在世界各地的数据中心和天文学家手中保存和交换.采用文件系统方式保存管理的FITS数据文件,很难适应程序化的检索和定位需求.随着FITS文件数量的不断增加以及虚拟天文台技术的发展,为这些以文件形式保存的天文数据提供检索功能的需求越来越迫切.FITS头以关键词值对的形式确切定义了所属FITS文件的结构,还提供了数据本身诸多特性的重要信息.FITS头中保存的这些信息可以满足大部分FITS数据文件查询检索的需求.将FITS头中的信息利用数据库来保存和管理,可以极大的方便对FITS文件的检索和定位.FITS头归档入库系统(FitHAS)是中国虚拟天文台项目开发的一个简单实用的FITS头信息归档入库工具,能够方便的将单个或者多个FITS文件的主FITS头信息导入到数据库中,为FITS数据文件的查询检索奠定基础,进而为虚拟天文台等更高层次的数据访问服务部署创造条件.本文介绍FITS数据格式,FITS头的基本结构;探讨虚拟天文台环境下FITS数据文件检索定位的实现方式;阐述FitHAS的功能特点、设计开发和使用方法.     

利用TM数据提取干旱区土地覆被信息的方法比较

以柴达木盆地香日德绿洲作为研究实验区,对该区域ETM遥感数据经过空间分辨率融合、主成分分析等方法进行空间信息增强及专题信息增强处理,组合最佳视觉背景图像,分别在不同背景图像上选择训练样本,利用最大似然法监督分类方法(MLC)、多空间尺度分层聚类(SSHC)和基于知识的模糊聚类方法(KFC)等分类器,分别用各自训练样本初始化各类别信息特征值,形成类别特征值模式库,分别以此为基础对待分样本进行分类,对初分类的结果经过类别合并、碎斑滤除以及重新编码赋色等分类后处理,得到最终分类结果及分类精度评价结果。从所获数据可以得出如下结论：从总体精度和Kappa值可知,SSHC和．KFC分类方法所获结果精度较高,总体精度比MLC分类结果约高于3％,SSHC之结果精度略高于KFC之结果;SSHC、KFC和MLC三种分类方法对该区域地表覆被信息的提取分类中,SSHC分类方法对耕地、石砾地、河滩和荒漠分类结果较好,KFC分类方法对耕地、沙地、河滩和荒漠分类结果较好,MLC分类方法对耕地、河滩和荒漠分类结果较好,三种分类方法对耕地、河滩和荒漠等三种地类的分类精度较高,用户精度都在80％以上,而对沙地和石砾地的分类结果其用户精度大都低于80％。     

城市全空间三维模型数据一体化集成管理关键技术及应用

随着城市三维地质信息系统及其应用的快速发展,对地学数据的可视化表达精度的需求变得越来越高,但地质调查数据常具有多源、多维、海量、多专题、多尺度和多时态等特征,而三维数据存储、组织与管理己成为制约其发展的重要因素。因此如何高效管理并有效利用这些复杂且海量的地质数据去解决各种复杂的地质问题服务社会,成为了城市地质信息科学领域研究的热门方向。基于武汉市多要素城市地质调查全空间一张图的构建过程,从多源三维模型一体化融合管理与分布式存储、轻量级全空间三维模型构建、多源异构海量三维数据快速渲染和浏览器端三维模型分析及专业应用4个方面系统地探索了城市地质调查全空间一张图系统建设过程中的关键技术,并进行了应用实践。研究结果实现了城市级大规模高精度三维地质模型的高效集成,提高了多要素城市地质调查成果可视化的表达效果,为三维地质模型的应用奠定了坚实的基础。     

基于多源数据的主体功能区划分方法——以广州市为例

以广州市为例,基于城市感知数据、遥感影像等多源数据,采用卷积神经网络对遥感影像进行了语义提取,将提取结果与兴趣点（Points of Interest）样方密度的功能用地识别结果进行补充校验,根据政策和规划文件建立功能用地与主体功能区之间的关联,利用信息熵分析广州市功能用地混合程度,以辅助判别主体功能区,最终得到广州市主体功能区划分结果。将划分结果与《广州市主体功能区规划（2008—2020年）》和《广州市城市总体规划（2017—2035年）》草案对比验证,结果表明文章所提出的方法精准度较高,并能体现广州市空间格局形态,反映主体功能区实际分布情况。     

松潘地区岩金统计成矿予测中泛克立格法的应用

川西北地区是国内重要的岩金普查靶区。本文对松潘地区的地质特征,泛克立格法原理,及在本区的应用情况作了介绍,对主要计算步骤,给出基本结果,对计算获得的有意义异常区,进行地质解释,并将此方法与趋势面分析进行对比。     

2010年度美国《期刊引证报告》(JCR)的中国地理期刊数据

2011年6月28日,美国科技信息研究所(ISI)公布了2010年度的期刊引证报告(JCR),该报告共收录全球期刊8005种。其中包括中国大陆期刊131种。JCR公布的数据显示:随着中国地理科学研究事业的不断发展,中国地理期刊的学术质量和国际影响力在逐步提高,被科学引文索引(SCI)收录的中国地理学及其相关学科期刊的引文指标都有了不同程度的提高。     

基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。     

三河-平谷8.0级地震区浅层三维密度结构反演研究

为研究三河-平谷地震区浅层构造背景、地震孕育机理及地震与构造的关系,利用高精度重力异常数据,采用基于块体生长模式的重力三维反演算法对地震区浅层三维密度结构进行反演,并通过模拟试算验证基于块体生长模式反演方法的有效性和稳定性。高精度布格重力异常显示,三河-平谷8.0级地震位于大兴重力局部高、三河-马坊重力局部高与大厂重力低之间的交汇过渡低值区域。研究区浅层三维密度结构反演结果表明,1679年三河-平谷M8.0地震明显受NE向夏垫断裂控制,断裂两侧密度差异明显且向下延伸约10 km,推测发震部位深约10 km。