波浪在珊瑚岸礁礁坪上传播变形的数值研究

波浪的传播变形对珊瑚岛礁附近的营养物质输送以及近岸珊瑚沙运动都起着关键的作用,同时也是礁盘顶部建筑物在设计和施工过程中需要重点考虑的因素,因此,对波浪在礁坪上的传播变形进行研究具有重要意义。利用FUNWAVE 2.0数值模型模拟了不规则波浪在不同形状岸礁上的传播变形过程,讨论了礁前斜坡坡度以及珊瑚底面粗糙程度对波浪在礁坪上传播变形的影响。结果显示,随着礁坡斜率增大,不对称度参数绝对值的增长趋势逐渐变缓,波浪在光滑礁坪上的不对称度绝对值要略大于粗糙底面上的值,而不同地形下计算得到的波浪偏度参数则基本相同。说明礁坡坡度对波浪的不对称度特征具有显著影响,礁坪粗糙度的影响则相对较小,而上述因素对波浪偏度的影响则完全可以忽略。给出了考虑这两个影响因素的礁坪区域内波浪偏度和不对称度经验公式。     

内蒙古翁公敖包航磁异常的推断与解释

文章对内蒙古四子王旗—土默特右旗中北部近年发现的翁公敖包航磁异常进行推断与解释,在对找矿有望的航磁异常进行筛选后,对翁公敖包航磁异常进行了野外地质-地球物理查证,确定异常为铁矿所致;采用向上延拓、垂向导数、斜导数及小波变换等方法对航磁异常进行数据转换处理,以获取铁矿体的横向及纵向分布信息,取得了较好的效果。     

基于小波分析与Mann-Kendall法的岩溶大泉动态研究

研究地下水动态是认识地下水资源的有效手段。根据1956－2013年济南岩溶泉域大气降水及地下水水位动态监测资料,采用小波分析法、Mann-Kendall趋势检验、突变检验法研究了58个水文年泉水位对大气降水的响应,可以看出:（1）大气降水和泉水位呈现出多尺度的变化特征,长时间尺度上两者的变化周期基本相同,变化周期为16年和12年,说明大气降水对泉水位有直接影响;（2）在1956—2013年,济南泉域地下水水位具有0.65 m·（10a）-1的年际显著下降趋势,但降水具有12.65 mm·（10a）-1的不显著上升趋势,说明在人为因素影响下泉水动态的影响因素的权重发生了变化;（3）大气降水在1999年发生突变,1999年之后年降水为增加趋势;而地下水水位突变年份为1967年,1967年以后水位持续降低,2004年以后水位快速上升,泉水位未来趋势应与降水保持一致,呈上升趋势,说明大气降水并非泉水动态的唯一影响因素;（4）通过建立不同时段的多元回归模型,表明近58年来地下水水位的主要影响因素由大气降水到人工开采之间的转换,同时验证了小波分析和Mann-Kendall法研究地下水动态的适宜性和可靠性,也为济南市的保泉提供了参考依据。      

A virtual globe-based time-critical adaptive visualization method for 3D city models

3D city models, which are important items of content on the virtual globe, are characterized by complicated structures and large amounts of data. These factors make the visualization of 3D city models highly dependent upon the performance of computer hardware. Thus, achieving the efficient rendering of 3D city models using different hardware performance levels represents one of the key problems currently facing researchers. This paper proposes a time-critical adaptive visualization method that first estimates the possible rendering time for each model according to the data structure of the model in addition to the CPU/GPU performance of the computer. It then dynamically adjusts the rendering level for each model based on the results of an estimation of the rendering time to ensure that the final scene can be completed within a given time. To verify the effectiveness and flexibility of this method, it is applied using different computers. The results show that the adaptive visualization method presented in this paper not only can adapt to computers with different levels of performances but also demonstrates an obvious improvement in the time estimation precision, visual effects, and optimization speed relative to existing adaptive visualization methods.     

磁法三维建模在龙王沟磁铁矿勘探中的应用

以龙王沟磁铁矿高精度磁测数据为基础,采用小波多尺度分解方法,对化极后的磁法数据进行多尺度分解,通过功率谱法计算小波多尺度分解后的各阶细节异常的场源深度。结合地形、地质及钻孔资料,采用2.5D人机交互反演对磁测剖面上的磁铁矿体进行拟合,利用Golden Software公司开发的Voxler软件,在虚拟三维环境下实现二维小波多尺度分解数据的可视化,建立三维地质体模型,直观的预测磁铁矿体的空间范围和分布形态,实现地质、物探和地上、地下信息一体化集成展示,进行专业分析评价和辅助决策,可以有效的提高地质找矿效果。     

硫介导细菌还原载砷铁矿对砷迁移转化的影响

硫在铁和砷的生物地球化学循环中发挥着重要作用,但地下水系统中硫循环的中间产物S(0)对细菌转化铁和砷的影响尚不清楚.采用室内模拟实验,研究硫参与下细菌D2201对液相和载砷针铁矿中Fe(III)和As(V)的还原作用.结果表明:细菌D2201具有很强的铁还原能力,可以将液相中74%的Fe(III)还原;加入硫后,细菌还原S(0)产生的S(-II)使铁还原率提高到94%.但是,硫没有明显影响细菌对砷的还原.在实验初期,细菌明显加速了载砷针铁矿的还原,最终还原释放到液相中的Fe(II)浓度为32.12 μmol/L;硫的加入增强了细菌对载砷针铁矿的还原,还原溶解的Fe(II)增加至284.13 μmol/L,同时,砷的释放量也增加了1.6倍.这些结果表明硫显著促进了细菌对针铁矿的还原溶解并加速砷的释放.XRD和SEM-EDS结果显示,细菌还原针铁矿但不改变其矿相,而硫的加入也仅使矿物发生一定程度的团聚,并没有使其转变为其他矿物,也未导致砷的再吸附.      

南秦岭柞山地区铅银锌矿成矿规律及找矿模型

南秦岭柞水银洞子—山阳桐木沟铅银锌矿带地处陕西柞山地区中部,位于中秦岭晚古生代弧前盆地的柞水—山阳矿集区内。该带东西长约71 km,南北宽1～7 km。对带内银洞子（铜）铅银菱铁矿床、黑沟铅锌菱铁矿床、桐木沟锌矿床、南沟（银）铅矿床和松林沟铅矿点的地质、矿体、蚀变、矿化规律进行总结,发现矿体均严格产于中-上泥盆统青石垭组,具有明显的时控、层控、岩控及后期热液改造成矿特征,属典型的海底热水喷流沉积-热液改造层控矿床,构成与晚古生代海底热水喷流沉积-热液改造作用有关的铅锌银成矿系列。建立以层控+热液改造为主控矿条件,以青石垭组热水沉积岩+断裂+化探异常+硫化物、重晶石、菱铁矿蚀变分带为组合的找矿模型,对柞山地区金属矿的找矿突破具有重要的指导意义。     

煤炭地质勘查产业转型发展的思考与探讨

煤炭地质勘查工作关系国家能源安全,在国民经济发展中具有重要的战略地位。伴随煤炭行业绿色转型和新能源革命新形势,及时调整产业结构,向大地质、大资源、大生态方向拓展服务领域,为国家生态文明建设和煤炭产业绿色安全高效发展提供坚实的地质技术保障,成为煤炭地质勘查产业转型发展必然趋势和未来发展方向。结合煤田地质勘查工作发展历程及现状、发展趋势,对煤炭地质勘查产业转型发展方向进行深入剖析和探讨。     

CINRAD-SA双偏振雷达资料在降水估测中的应用初探

对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。     

基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆（LSTM）网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.