综合物探方法在汤上屯地热勘探中的应用研究

本文通过联剖、电测深、磁法和测温法等综合工作成果,分析、推断出汤上屯热水构造的产状、性质和热水出露条件,圈定出了热水分布范围.     

多普勒法测流技术简介

简述了多普勒法测量原理，介绍了声学多普勒流速剖面仪(ADCP)的测流原理、工作方法、性能以及实际应用情况。     

塔里木盆地南缘历史时期气候环境变化的过程与特征

根据塔里木盆地南缘具较高分辨率的湖沼相沉积物碳酸盐δ^13C和粒度等记录，恢复出2162-850BC期间为一相对稳定的温暖干旱时期，之后迅速转冷湿，湿润程度呈持续、阶段式增加，50 BC至500 AD期间呈现的显著冷湿特征于550 AD之后突变转暖干而结束。550 AD和1000 AD前后的具突变性质的气候事件在南疆地区近2．0ka的气候变化中具有重要意义，反映气候状况有过重大调整。850—1300AD期间(相当于中世纪温暖期)冷暖、干湿多变，但温暖特征并不明显。特别是1100—1200AD期间气候快速、频繁变化之后，奠定了本地区现代稳定干旱环境特征。区域对比表明，尼雅剖面记录的气候变化具有广泛的区域一致性。     

燕山中段南麓蓟县北部常州沟-杨庄一带地质构造基本特征

在燕山中段南麓的蓟县北部山区有着中国国家地质公园，中国北方中-新元古代正层型剖面标志碑就耸立在那里。对这一地区基本地质事实和地质体真实位态的研究，不仅关系着对华北地区晚前寒武纪标准剖面可靠性的评价，也关系着燕山运动命名地的基本地壳结构的合理解析和我国北方中生代以来构造一岩浆活动序列的正确建立。本文展示的基础地质调查成果可揭示：蓟县北部常州沟-杨庄一带的地质结构构造远不是我国大多数地学学者们对此描述的那样简单。调查区约200km。面积可代表燕山中段南麓的大面积中-新元古界分布区的基本地质结构构造特征。已识别出的18条断层和由其限制的21个以上构造岩片的现实位态表明，该地区地壳上部是由多个复杂地块堆叠构成的，主体构造形成于燕山晚期，在形成方式上以大规模多次不同方向运移的薄皮构造岩片叠覆为主要特征。     

滑坡监测的新方法——PMP测量方法

文章从国内外滑坡灾害、滑坡灾害的危害及现有滑坡监测方法等方面，论述了滑坡灾害带来的危害性，从而验证了滑坡监测的重要性。但目前现行的滑坡监测手段各有不足之处。针对这种情况，提出了新的测量方法改进其不足之处。位相测量剖面术的测量原理是将LCD投影仪安装于滑坡体上，在滑坡体外稳定地带放置监测系统，CCD光束中心垂直于滑坡体位移方向，监测系统由望远镜头和CCD组成，CCD输出的视频信号进入计算机。通过软件对图像进行处理，绘制出滑坡整体的三维面貌，并计算出滑动的距离，从而有效的观测滑坡体的运动过程。     

城市剖面分析的方法和实证

提出了城市剖面概念。城市剖面主要反映了城市内部发展水平的差异。通过对城市剖面沿程的空间实体信息和行人社会属性信息的观测研究,可以定量分析城市内部发展过程,为研究城市演变、地域级差及空间扩展提供新方法。以大连市为例,选择长江路—黄河路为剖面线,利用主成分分析方法得到剖面各观测点的城市综合发展指数分布,并对城市发展中的景观建设和社会人文两大系统的协调度进行分析和评价。结果表明:(1)沿城市剖面线可将大连城市划分为三部分:城市发展综合指数最高的城心地区;指数较高的中间市区;指数低于平均水平的外围市区。(2)大连市景观与人文两大系统的协调度由高到低依次是城心地区、外围市区、中间市区。     

基于空间语义的地质剖面自动连接算法

地质条件的复杂性决定了地质剖面图完全自动连接的准确性较低。提出一种基于空间语义关系的空区域搜索算法,通过人机交互方式将专家知识应用于剖面连接过程,实现了融合人工编辑的剖面自动化连接方法。该算法通过读入交互结果获得专家知识,在此基础上对剖面地层进行自动化连接。通过语义分解的策略,可以针对实际情况任意组合需要的连接命令。     

华北平原浅层地下水水位动态变化

利用中日合作项目在华北平原设置的自动监测设备KADEC-MIZU Ⅱ型地下水水位自计仪,对2004-2006年39处浅层地下水水位监测的结果,结合区域影响地下水宏观动态类型的主要因素,如地形地貌、地下水埋深、地下水开采程度、地下水漏斗以及河流湖泊等,叠加各影响因素分区图得到地下水动态影响因素综合分区图,结合观测孔地下水水位体现的动态特征,将华北平原地下水观测点分为山前开采型、山前侧向补给-径流-开采型、中部河道带补给-开采型、中部地下水浅埋区降水入渗-蒸发型动态、黄河影响带侧向补给-蒸发型动态和滨海平原区入渗-蒸发型6大地下水动态类型。在此基础上阐明了大区域范围内不同类型地下水水位年内及多年动态变化的特点,比较了不同类型区地下水动态所受影响因素的不同。     

基于BP神经网络的陕西春季浅层地温预测模型

利用2016—2021年春季(3—5月)陕西98个国家级地面气象观测站逐日观测资料,运用BP神经网络构建了陕西春季不同区域(陕北、关中、陕南)不同月份(3、4、5月)不同土壤深度(5、10、15、20 cm)地温预测模型,并利用2022年数据进行模型预测检验。研究结果表明：模型预测的各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测准确率＞95%,且整体表现出土壤深度越深预测准确率越高的趋势,10 cm日平均地温预测准确率＞98%,15、20 cm日平均地温预测准确率＞99%;各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测值与实测值的均方根误差≤10 ℃、平均绝对误差≤08 ℃,均方根误差和平均绝对误差整体表现出土壤深度越深误差值越小的趋势;模型预测精度比较理想,可用于陕西春季浅层地温预报业务,为春播及果树花期预报提供技术支持。