GIS Platform-based Multi-source Information System for Evaluation of Cu, W and Au Resources in the Northern Qilian, China

Based on the information of geology, geochemistry, geophysics and remote sensing, the GIS of multi-source information is used to evaluate Cu, W and Au mineral resources in Northern Qilian, China. As the GIS evaluation system works out in the thinking of geological prospecting, its functions include file management, graph edition, database maintenance, information inquiry and comprehensive spatial analysis as well as prospecting target prognosis. Accordingly, the GIS evaluation system can be used directly and conveniently for inquiry and analysis of visual graphs or images.     

空间分辨率对中国夏季降水时空演变特征的影响

本文使用1979—2021年国家气候中心160站(R₁₆₀)和国家级地面气象观测站2 314站(R₂₃₁₄)逐月降水观测资料,利用EOF (Empirical Orthogonal Function)分解和相关分析等方法,研究两类资料夏季降水时空变化特征及其与海气因素之间物理联系的表征水平差异,并分析了差异的可能原因。结果表明,R₁₆₀在我国西北、青藏高原等地区站点极为稀疏,导致其各EOF模态对上述地区降水的时空变化特征描述失真,中东部地区偏低的空间分辨率会使局地强降水的变化特征信号损失,造成降水的年际变率降低。而R₂₃₁₄主模态能够更为真实地反映我国降水的时空演变特征,特别是在极端降水频发的江淮地区以及降水受局地地形影响较大的山区,其EOF主模态的空间分布和时间系数演变与ENSO (El Niño-Southern Oscillation)、西太平洋副热带高压、青藏高原雪盖等气候强迫信号之间的相关性更为显著。     

建筑垃圾填埋场周边地下水化学组分来源解析

建筑垃圾是城市市政垃圾的重要组成部分,对其堆填处理可能造成场地及周围一定范围内的地下水污染。传统观念认为,建筑垃圾中多为惰性或无害成分,对地下水影响有限,缺乏关于建筑垃圾堆填对地下水水质造成影响的研究。选取2处建筑垃圾堆填场地,通过对场地周围地下水采样分析,得到场地周边地下水化学指标空间分布特征,并利用正定矩阵因子分解法(PMF)识别研究区地下水化学组分来源,从而定量评价建筑垃圾填埋对周边地下水水质变化的贡献。结果表明,建筑垃圾填埋会显著影响周边区域地下水组分的浓度和质量,尤其是TDS、TH、Ca2+、SO42-等组分显著受到影响,填埋时间越长、填埋体量越大,影响程度越深。两场地区域范围内Na+、Ca2+、Mg2+、SO42-和TDS 5个组分或指标的空间分布整体变化趋势较一致,均表现为垃圾填埋场附近沿地下水流下游方向的点位浓度较高,其他点位浓度较低,验证了建筑垃圾填埋对区域地下水质量的影响。PMF来源解析确定两场地周边地下水化学组分来源有建筑垃圾填埋、岩石风化溶解、水岩相互作用和农业活动,在场地一来源贡献占比分别为29.2%、21.6%、24.2%和15.1%,在场地二贡献占比分别为15.6%、23.2%、28.4%和18.2%。两场地周围地下水质量受人类活动影响程度较深,人为污染源正在成为地下水中离子组分的重要来源。     

高分辨率地震成像研究--21世纪地震学发展的一个重要趋势

随着宽频带地震观测技术的不断发展,全球及区域数字地震观测台网的密度正在不断加大,用于流动地震观测的宽频带地震仪的数量将继续迅速增加。与此同时,宽频带数字地震观测资料的积累速率按指数增长,这意味着震源波裂过程及地球内部结构的高分辨率地震成像研究将成为２１世纪地震学发展的重要趋势。地震学与地球动力学研究的关系将日趋紧密,宽频带流动地震观测的作用和重要性必将与日俱增。     

2006年6月10日浙江飑线FY-2C卫星云图特征

利用国际卫星云气候计划（International Satellite Cloud Climate Program,简称ISCCP）提供的1998—2007年共10 a的深对流路径跟踪资料,统计分析了影响江淮地区对流系统（Convection system,简称CS）的时空分布及其参数特征。结果表明：影响江淮地区的CS主要集中在春夏两季,大多生成于江淮本地及我国中西部地区,呈现以江淮地区为中心的带状分布特征,越靠近江淮区域CS分布越为密集。依据源地不同,将影响江淮地区的CS分为5类,受气候条件与地形地貌的共同作用,各源地CS参数特征差异显著,总体来说CS的水平尺度越大,其生命史、对流云团(Convective clusters,简称CC)数目及水平云温度梯度也越大。其中江淮中心区域（MID）区域CS水平尺度、生命史和CC数目的平均值均为最小;东南（SE）区域CS生命周期以中长周期为主,水平尺度、最大对流比和云温度梯度的平均值最大。梅雨期内江淮地区对流活动频繁,CS的水平尺度大、生命史长、CC数目多。

     

新疆夜雨和昼雨的空间分布和长期变化

基于云南省1977—2017年124个测站逐小时降水资料,运用时空平均等统计方法,分析了云南地区夜雨率、夜雨频次和夜雨强度的基本气候特征。结果表明：（1）云南夜雨占日降水量的比例较大,各个季节大部分地区夜雨率均能超过50%,且具有显著的区域性差异。多年平均夜雨率逐候变化呈现复杂和特殊的三峰型变化。（2）云南夜雨年频次呈现东部和西部多,而中部少的特征。主要是因为春、冬季云南东部和西部受南支西风系统、昆明准静止锋及云南地形的共同影响,是典型夜雨高频区。（3）云南北部和南部边缘在全年多数时段为夜雨强度的大值区,而中部常年夜雨强度相对较弱。云南大部地区夏、秋季夜雨强度大于春、冬季,但云南西北部边缘夜雨强度春、冬季高于夏、秋季。

     

Södra Finlands blocksänkor

Söderman, G.: Södra Finlands blocksänkor. Geografisk Tidsskrift, 82, 77–81, November 1. 1982.

Map analysis and field inventory show that there are about 20000 boulder depressions in Finland south of 64°N. The features are most common in blocky till areas close to fracture zones in the bedrock. The depressions range in altitude from above the highest shore-line down to 25–30 m above present sea-level. They are youngest in the NW part. Some depressions show surface patterns.

SAMMANDRAG

Blocksänkor är frostmarksformer med en huvudsakligen vertikal sortering som ett resultat av differentiell uppfrysning av blockrikt utgångsmaterial. De framställer inga klimatiska kriteria om utbildningstid och -förhållanden. Däremot här de till områden med sasängbetonad frostaktivitet, och om ej inskränkta till nedisade omräden, trots typiska fär dessa. Blocksänkorna är den mest utbredda och största frostmarksform inom den fennoskandiska skogsregionen i dag.     

云南元江地区铜矿GIS预测时的找矿有利度和空间相关性分析

以云南元江地区铜矿ＧＩＳ预测为例,介绍了线型异常和面型异常的找矿有利度分析方法,并给出断裂、物化探异常和地层找矿有利度分析的结果．给出了计算空间相关性的公式,并研究了不同元素化探异常的空间相关性．研究了相关元素的组合异常,论证了在矿产资源预测中应用组合异常的必要性．     

一种面向WFS服务的分布式空间连接查询优化策略

研究了一般分布式环境下空间连接查询的优化策略,针对OGC的WFS服务规范的特点,提出了一种基于递归区域划分的WFS服务空间连接查询优化策略。实验结果表明,当查询区域范围内包含的数据量越大时,该策略越能有效地降低查询需要的网络数据传输费用,缩短查询执行时间。