湛江科学发展水平测度及分析研究

以科学发展观内涵为基础,选择评估指标构建湛江科学发展的AHP模型,对湛江2006—2012年科学发展水平进行评估,然后通过基于次约束的模糊评价法分析湛江科学发展的制约因素,得到3点结论:第一,湛江科学发展总体水平不高;第二,湛江科学发展最大的制约因素是"统筹区域发展";第三,"层次分析法+次约束模糊评价法"可以作为评估地区科学发展水平的范式。     

三峡库岸滑坡变形特征及影响因素分析

三峡库区涉水滑坡主要影响因素是水位和降雨量,也是库区滑坡体失稳的主要影响因素和诱发因素。库区每年重复着水位升降不利于滑坡的稳定,而降雨特别是大强度的降雨也诱发产生滑坡。当水位波动遇到降雨,出现工况叠加,滑坡将加剧。因此,有必要对影响滑坡变形的主导因素进行了解分析。2016年6月三峡库区全面展开了自动化监测,使得数据统计方便可靠。本文采用滑坡变形速率、降雨量、库水位变化、最大水位变化速率、淹没程度,运用灰色关联度分析法对涉水滑坡进行了计算分析。水位下降阶段,文中土质滑坡变形受库水位影响最大。水位上升阶段,该土质滑坡上部变形受降雨影响最大,下部受水位影响最大。文中岩质滑坡总是受库水位影响最大。     

青藏铁路对西藏各经济部门发展影响的定量评估

青藏铁路对西藏经济发展影响重大,定量评估其对各经济部门发展的影响程度,是全面评价铁路交通基础设施效益、分析未来冰冻圈变化对线性工程及经济社会重大影响的基础。将灰色关联分析法与投入产出法相结合,既填补了关联度分析的黑箱式缺陷,又弥补了西藏投入产出调查缺乏长时间序列数据的问题,以此来认识青藏铁路对西藏经济发展的影响机理与路径。以2006-2016年统计数据为基础,采用灰色关联度模型计算青藏铁路与西藏各经济部门发展的灰色关联度值,表明铁路运输水平与西藏地区生产总值（GDP）、第三产业高度相关,其中与货运邮电业、住宿餐饮业两个部门关联度达到了0.9以上。在灰色关联度结果的基础上,运用西藏2012年投入产出表及投入产出模型计算铁路的直接作用,以及对各经济部门的间接波及作用,研究发现：青藏铁路建设及运营的劳动密集程度高,且通过灰色关联度较高行业的产品及服务影响其他行业,以直接作用、后向和前向波及作用、消费波及作用三种路径对区域经济的发展产生重要影响,扣除消费波及作用的总体贡献达到41.7亿元,相当于2012年西藏GDP的5.95%。由于铁路交通基础设施重要的直接作用及间接波及作用,建议在工程条件适宜地区加快铁路运输网络建设,同时,将工程设施的社会经济效益纳入冰冻圈服务功能核算中。     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。     

面向矿产资源信息的空间关联性分析

关联性分析是综合多源、多类数据,发现和挖掘数据中潜在的相关关系,提取和挖掘数据之间的关联性。该方法对于充分利用地质大数据、发现地质要素之间的共生组合规律具有重要的意义。本文首先基于数据的空间位置,将不同类型的地质空间数据建立联系,形成空间属性数据库;其次应用统计方法,对不同来源数据中的属性特征进行分析,发现热液型金矿的形成与火山作用存在明显相关性;最后基于Apriori算法提取热液型金矿的伴生矿与侵入岩的频繁项集,发现伴生矿与侵入岩酸碱性二者密切相关。因此,在今后的工作中,有望应用空间关联性的方法对地球物理、地球化学、遥感等多源地质数据开展深入的研究分析。     

基于神经网络的页岩微纳米孔隙微结构分析的正则化和最优化方法

页岩气成藏机理与页岩内部孔隙结构紧密相关,对页岩孔隙结构的研究成为页岩气勘探开发技术中至关重要的一环。页岩内部不同结构体组分对X-射线的吸收能谱不一样,这样就导致观测数据是由不同页岩组分衰减不同波段的X-射线构成的。经过对CT图像分割,能够获得页岩微孔结构的图像,尤其是获得有机质中孔隙类别、形状、尺寸、空间分布、连通特性。本文利用同步辐射X射线扫描重构的页岩CT数据,研究并设计基于多能CT图像的神经网络图像分割技术和算法,以期得到页岩体三维结构特征及空间分布,可以为建立有机质种类和无机矿物组成与微纳孔隙特征的联系以及最终实现页岩气的资源储量评估和勘探开发提供技术支持。     

试点区域雷电灾害风险评估的方法与应用

以珠海高新区试点区域雷电灾害风险评估为例,采用广东省雷电监测网1999-2019年地闪资料作为雷电风险评价的主要基础参数,以层次分析法和灰类白化权函数分析法为原理,综合考虑闪电密度、人口密度、使用性质等21项风险指标,通过建立区域雷电风险评价计算模型,得出居住生活区、先进制造业区和新型产业区等3个评估子区域为高风险,物流运输区为中等风险的结论.评估结果说明本评估方法能够适应区域产业布局的特点,能用于指导技术人员开展区域评估工作,提供借鉴和方法.     

大数据量机载LiDAR点云的快速区域分割处理

针对大数据量机载LiDAR点云数据整体处理时效率低下、分块处理时容易破坏地物空间结构特征的问题,提出了一种顾及点云覆盖区域地形地貌特征的快速区域分割方法。首先构建离散点云的虚拟格网,利用格网邻域内的高程突变实现区域边界上的各类障碍物自动检测;其次为提高分割处理效率,在点云覆盖区域矩形初始分割的基础上,利用流水模型及坐标轴向的方向约束对矩形分割边界线进行自动更新;最终实现了大数据量点云的快速区域分割处理。实验证明,该算法能够合理避开各类典型地形及地物障碍,实现区域分割边界线的自动化生成,算法的适应性与处理效率较高,能够较好地应用于大数据量点云数据的快速处理与应用。     

土壤重金属铬含量高光谱灰色关联度估测

快速、准确地测定土壤重金属含量,对防治土壤重金属污染、改善土壤环境和保障食品安全有着重要意义。以山东省烟台市采集的70个土壤样本为基础,首先分析土壤重金属铬含量的分组光谱特性;然后利用6种变换方法对土壤光谱反射率进行变换,根据极大相关性原则选取反演因子;最后利用灰色关联度模型初步估测铬含量,并对估测结果进行修正,采用决定系数和平均相对误差评价模型的有效性。结果表明,土壤光谱反射率随铬含量的升高而降低,二者呈负相关性;利用灰色关联度模式识别方法对重金属铬含量进行估测后的决定系数为R~2=0.656,平均相对误差为16.590%,而利用灰色关联度修正模型对估测值进行修正后,决定系数为R~2=0.912,平均相对误差为6.632%。研究表明,利用灰色关联度修正模型定量估侧土壤重金属铬含量有效。