钱营孜煤矿深部地下水水化学特征及来源解析

我国浅部煤炭资源已逐渐枯竭,在煤炭进入深部开采的条件下,来自煤层底板高承压灰岩水的威胁也越来越大,深入理解矿区含水层中水化学组成控制机制是针对性地开展水害防治工作的重要科学前提。为了查明安徽钱营孜煤矿深部地下水中常规离子的定性与定量来源,通过多种数理统计方法(包括相关性分析和R型聚类分析)、离子比值法和Unmix模型对22个灰岩水中常规离子浓度进行了分析。结果表明,地下水呈中至弱碱性,溶解性总固体(TDS)变化范围为1 945~5 292 mg/L,阳离子平均质量浓度由大到小排序为:Na+ (718 mg/L)、Ca2+ (270 mg/L)、Mg2+ (153 mg/L),阴离子平均质量浓度由大到小排序为:SO₄ 2? (2 305 mg/L)、HCO₃ ? (239 mg/L)、Cl? (186 mg/L),95%样品的水化学类型为SO₄-Na型。相关性分析、聚类分析和离子比值分析表明,含水层中水化学组成控制因素主要为硫酸盐和碳酸盐矿物的溶解(源1)以及盐岩的溶解和硅酸盐矿物的风化(源2)。Unmix模型显示源1和源2对地下水中常规离子浓度的平均贡献率分别为56%和44%,其中,源1对Ca2+、Mg2+、Na+和SO₄ 2?浓度贡献率依次为73%、68%、63%和73%,源2对Cl?和HCO₃ ?浓度的贡献率分别为75%和66%。研究成果可为相似条件煤矿突水水源的精准识别提供理论支持。      

ArcTOP:TOPKAPI与GIS紧密连接的分布式水文模型系统

基于遥感（RS）和地理信息系统（GIS）的分布式水文模型已成为当前水文科学发展的前沿，地理信息建模系统是目前地理信息系统研究的热点问题之一。目前实现通用GIS空间分析功能与水文模型的集成主要有四种途径：水文模型嵌入CIS平台．GIS功能嵌入水文模型．水文模型和GIS的松散连接以及水文模型和CIS的紧密连接。本文提出的ArcTOP分布式水文模型系统，运用ArcViewGIS提供的宏语言，将以物理概念为基础的分布式水文模型TOPKAPI和CIS紧密连接，实现分布式水文模型和GIS的完全集成。     

我国北方一作区马铃薯高产稳产区分布特征

北方一作区马铃薯种植面积和总产量居我国首位,明确其高产稳产区分布,对马铃薯种植合理布局具有重要意义。基于1981—2019年研究区域内234个气象站点逐日气象数据以及作物、土壤数据,利用APSIM-Potato模型,以产量平均值和变异系数为高产性和稳产性评价指标,将研究区域划分为高产高稳、高产低稳、低产高稳和低产低稳4个亚区,分析不同生产水平下我国北方一作区马铃薯高产稳产区分布特征,探讨降水和土壤对马铃薯高产性和稳产性的影响。结果表明：不同生产水平下马铃薯高产区比例呈下降趋势;随着限制因素增加,高产高稳区面积比例逐渐降低,气候-土壤潜在生产水平下高产高稳区面积比例仅占研究区域总面积的13%;高产低稳区是潜在的高产高稳区,及时采取有效措施可提升稳产性。降水对马铃薯高产性和稳产性的影响大于土壤。实际生产中,降水和土壤限制下高产性和稳产性降低的区域,应注意结合当地灌溉条件配合耕作措施,以确保马铃薯高产稳产。     

长短期记忆神经网络(LSTM)模型在低能见度预报中的应用

利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R²=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R²=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R²=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。     

改进的RFM自适应谱修正迭代算法

针对RFM求解时存在的法矩阵病态和计算效率问题,提出一种改进的自适应谱修正迭代算法.首先基于法矩阵对称正定特性,采用分解法求解方程,避免了矩阵求逆过程;其次将岭参数作为初始谱修正因子,根据相邻两次迭代残差比值逐步调整谱修正因子,在迭代过程中平衡了法矩阵病态改善效果和迭代速度的关系.利用多组"天绘一号"01、"天绘一号"...     

数字近景摄影测量在库区高边坡监测中的应用

传统常规的测量手段具有工作量大、效率低、费用高、精度低等多方面的问题,作者介绍了基于非量测数字相机的近景摄影测量方法,通过解算观测点的空间3维坐标,结合应用于库区边坡变形观测的实例进行分析,结果表明,数字近景摄影精度高,能很好地解决库区边坡变形测量问题.     

云南地区地震的重新定位及b值研究

通过联合使用固定台站和流动台站资料,对2010年5月~2011年7月发生在云南地区的7127个地震进行重新定位。考虑到速度模型对定位结果的影响,用VELEST方法获得云南地区走时残差均方根最小的一维P波速度模型,基于反演模型用双差法对地震进行重新定位,得到5836个地震的定位结果。结果表明,云南地区发震层主要位于中上地壳,且滇西地区震源深度相对较深。用精定位后的地震目录计算云南地区b值,从b值空间分布特征可以看出,b值随深度逐渐减少,且在9~10km深度时,b值变化最为明显,可能表明云南地区中强震孕震层主要位于9km以下;同时,盈江5.8级地震序列b值的三维空间分布显示,主震发生在高低b值的过渡带。     

国家中尺度基础地理信息工程与空间辅助决策项目获国家科技进步二等奖

在近日揭晓的 2 0 0 2年度国家科技进步奖评选中 ,国家中尺度基础地理信息工程与空间辅助决策项目获二等奖。该项目由中国测绘科学研究院、国家基础地理信息中心、国务院办公厅秘书局、四川测绘局、陕西测绘局、黑龙江测绘局共同完成。该项目的总体目标是 :建立国家 1∶2 5万中尺度基础地理信息平台 ,形成基础地理数据库管理与应用体系 ,建设面向政府机关的空间辅助决策技术体系 ,自主开发空间辅助决策软件系统 ,用于支持政府机关的数字化、网络化与可视化决策。经过科研人员的努力 ,建成了全国 1∶2 5万中尺度基础地理信息数据库 ,包括地形…     

基于粒子群算法优化SVM的GPS高程拟合方法

采用支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)模型进行GPS高程拟合时,拟合精度受模型参数(核参数和惩罚因子)选择影响较大,传统交叉验证法存在计算复杂,易陷入局部最优的问题.本文将粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法引入SVM模型,利用PSO全局搜索能力强...     

建德市茶叶气象灾害风险区划

基于2010—2022年浙江省建德市区域自动气象站的逐日数据和茶叶种植数据,将早春霜冻、夏季高温热害和冬季冻害作为评价指标,利用层次分析和加权综合评价方法,构建茶叶气象灾害综合风险评估模型。将建德市茶叶气象灾害风险划分为高、中、低3个风险等级。结果表明：建德市茶叶气象灾害综合高风险区主要集中在乾潭、杨村桥、下涯镇西北部和乾潭、三都镇东部区域。中风险区主要集中在莲花、乾潭大部、钦堂中南部、下涯、三都镇中部、大洋镇、梅城镇东部、李家西南部和大同镇北部。低风险区主要集中在杨村桥镇中南部、梅城镇中西部、乾潭镇中部和建德市中南部区域。