2007/2008年湖北省冬季异常低温雨雪过程成因分析

通过对2007/2008年秋冬季海洋及大气的异常特征的分析表明：秋冬季的拉尼娜现象是2007/2008年冬季持续低温雨雪过程的基础,但它并不是决定性的因素,在拉尼娜现象发生的气候背景之下,西太平洋副高的持续偏强对这次异常低温雨雪过程起着非常重要的作用,因而,加强对大气候背景之下的环流异常的研究是一项极为重要的科研任务,对今后的短期气候预测有重要的意义。     

东海西湖凹陷深层低渗—致密砂岩气成藏的地质条件与模式

东海西湖凹陷深层具有广泛发育低渗—致密砂岩气的地质条件。广覆式深埋含煤系烃源岩持续富生烃,为深层低渗—致密气成藏提供了物质基础;宽缓海陆过渡相浅水厚层洁净砂岩为主的储集体广泛发育,且深层、超深层砂岩储层依然保持着有效的储集性能,与烃源岩和盖层呈“三明治”交互式叠置,为深层低渗—致密气成藏提供了储集空间与有利的运移和保存条件;深层普遍发育的异常高压为深层低渗—致密砂岩气成藏创造了有利条件。“充足烃源、叠合连片厚砂岩、异常压力”是西湖凹陷深层低渗—致密砂岩气大规模成藏的关键地质要素。     

基于交替方向乘子算法的二维磁异常稀疏反演

磁异常反演是获取地下场源磁化率分布的重要手段之一,在地球勘探中扮演着重要角色.在磁异常反演中,对比光滑反演,稀疏反演的结果具有边界分明,物性参数分布集中的特点,更符合实际情况.针对稀疏反演,本文首先构建了具有代表性的基于L₁范数目标函数,利用交替方向乘子算法可分离凸函数的特点,将极小化L₁范数的优化问题分解为一系列的子问题,通过对子问题求解获得原问题的解;为了增强交替方向乘子算法的适应性,本文结合广义软阈值函数将交替方向乘子法推广于L_p（0 < p < 1）范数的反演中.为了验证本文提出的算法的有效性,采用了三种常规模型进行模拟实验.与基于L₂范数的反演算法进行实验对比,结果表明,本文算法得到了边界清晰,磁化率分布更集中的反演结果.最后,将基于交替方向乘子算法的L₁和L_p（0 < p < 1）范数的反演应用到青海省尕林格铁矿保护区获得的实际磁异常数据中,获得了较为符合实际地质情况的稀疏反演结果.

     

联合盲分解与稀疏表达的高光谱图像异常目标检测

应用高光谱图像进行异常目标检测是高光谱遥感最重要的应用之一,而异常目标检测算法最为关键的是对背景的描述。rx 等经典算法受制于对背景分布的高斯假设,因而在复杂背景条件下不能有效地提取出感兴趣的异常目标。本文提出了一种新的异常目标检测算法,不仅能够有效地检测出亚像元的异常目 标,同时以新的方式描述背景。算法首先针对异常检测先验信息不足的问题,采用盲分解方法建立描述背景的冗余字典,该字典是根据像元的纯净性定义估计的背景类端元束构成;然后采用稀疏回归计算每个像元的重建误差,以误差特征作为异常指数,误差越大越可能是异常;为了增强对可能异常目标的描述能力,应用了局 部近邻分析来增强目标在图像邻域的离群表达,从而获得最终的异常检测特征。算法将字典构造的全局性与地物的局部连续性结合,提高了异常目标检测的可靠性。采用不同混合比例模拟的亚像元数据和两幅真实数据进行实验,结果表明,算法不仅仅获得了比 rx 等经典算法更高的精度,同时在不同信噪比条件下表现稳健且抗噪能力强。     

基于深度学习的2D-3D地下密度异常体反演方法

地下密度异常体反演需要由二维数据反演三维结果,为了高效、高精度地反演地下异常体的位置及密度信息,本文提出2D-3D InvNet深度学习反演方法.方法的编-解码器结构,在编码阶段利用二维卷积网络结构提取地表重力异常及重力梯度异常数据信息,解码阶段利用三维卷积网络结构恢复异常体地下形态,实现了二维和三维网络结构的结合.为了精确地反演异常体密度,提出利用加权均方误差（WtdMSE）作为损失函数,同时为了更好地评估反演结果,引入核密度函数作为评价手段.与均方误差（MSE）相比,利用WtdMSE作为损失函数对异常体密度的反演结果更为准确,异常体所在区域的密度误差减少50%以上.对理论样本的反演结果表明,2D-3D InvNet在准确反演异常体地下位置的同时,也能给出准确的密度信息.应用此方法对西澳大利亚Kauring地区实测数据进行反演,我们成功获得了此区域地下异常体的密度分布.理论与实际应用结果表明,2D-3D InvNet深度学习方法稳定且具有较强的泛化性能,能在无需规定限制条件的情况下快速获得准确的反演结果.

     

基于遥感数据和表层声速的全海深声速剖面反演

海洋声速剖面严重影响着水下声传播特性,近实时地获取声速剖面对水下声通信、水下定位、鱼群探测等都有重要意义。单经验正交函数回归（single Empirical Orthogonal Function regression,sEOF-r）方法通过建立声速剖面的经验正交系数与海面遥感数据之间的线性回归关系来反演声速剖面。但是,海洋是一个复杂的动力系统,声速与海面遥感数据并不是简单的线性关系,因此,本文基于Argo历史网格数据,通过自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）生成海平面高度异常（Sea Level Anomaly,SLA）、海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）等海表遥感数据以及表层声速仪测量的表层声速与声速剖面异常之间的非线性映射;然后利用近实时的海表遥感数据和表层声速反演三维海洋声速场。声速剖面反演的结果表明,在多源信息融合的优势下,本文方法的反演性能最稳定且精度最高,声速剖面的平均反演精度比经典sEOF-r方法提高约2 m/s,比未考虑表层声速的经典SOM方法提高约1 m/s。     

融合多源海洋大地测量数据的南海海底地形多层感知机反演

本文融合SIO(Scripps Institution of Oceanography)发布的垂线偏差、重力异常和垂直重力梯度数据及NCEI(National Centers for Environmental Information)发布的船载测深数据, 利用多层感知机神经网络(Multi-Layer Perceptron, MLP)建立南海海域(108°E—121°E, 6°N—23°N)分辨率为1'×1'的海底地形模型(MLP_Depth).首先, 将642716个船载测深控制点的位置信息与周围4'×4'格网点处的地球重力信息(垂线偏差、重力异常、垂直重力梯度)作为输入数据, 将船载测深控制点处实测水深值作为输出数据, 训练MLP神经网络模型, 训练结束时决定系数R²为99%, 平均绝对误差MAE为39.33 m.然后, 将研究区域内1'×1'格网正中心点处的输入数据输入于MLP模型中, 可得格网正中心点处的预测海深值.最后, 根据预测海深值建立研究区域范围内分辨率为1'×1'的MLP_Depth模型.将MLP_Depth模型预测水深与160679个检核点处实测水深对比, 其差值的标准差STD(75.38 m)、平均绝对百分比误差MAPE(5.89%)与平均绝对误差MAE(42.91 m)皆优于GEBCO_2021模型、topo_23.1模型、ETOPO1模型与检核点实测水深差值的STD(108.88 m、113.41 m、229.67 m)、MAPE(6.11%、6.94%、18.37%)与MAE(47.33 m、52.24 m、130.08 m).同时, 为了研究不同区域内利用该方法建立的海底地形模型的精度, 本文在研究区域内分别建立了A、B区域的海底地形模型(MLP_Depth_A、MLP_Depth_B).经过验证得: MLP_Depth_A、MLP_Depth_B相比于MLP_Depth模型具有更高的精度, 更能反应海底地形的变化趋势.

     

南海神狐海域自生黄铁矿分布、形貌特征及其对甲烷渗漏的指示

自生黄铁矿是渗漏甲烷发生甲烷厌氧氧化和硫酸盐还原作用的产物之一,是海底甲烷渗漏活动的有效示踪剂。南海神狐海域是我国天然气水合物研究的重点区域,对神狐海域柱状沉积物中自生黄铁矿含量、分布、形貌等特征进行研究,结果发现自生黄铁矿的含量随深度增加而递增,存在两个异常富集峰段：在第一个黄铁矿富集峰段,黄铁矿以长条状为主,外形较粗,微晶形态以草莓状黄铁矿为主,且粒径均一;在第二个峰段主要以细长的条状黄铁矿为主,由带外壳结构的草莓球颗粒组成,晶粒大小不一,存在二次生长现象。另外还发现胶黄铁矿与自生黄铁矿共生。这些特征反映神狐海域沉积物中存在多期次的甲烷渗漏事件,高通量的甲烷渗漏发生在较浅的层位,可能发生甲烷的有氧氧化而变成缺氧环境,有利于黄铁矿富集在第一个峰段;较低的甲烷渗漏发生在较深的层位,甲烷厌氧氧化和硫酸盐还原作用而形成大量的黄铁矿保存在第二个峰段。因此,神狐海域沉积物中自生黄铁矿的异常富集可以作为地质历史时期甲烷渗漏通量和期次的指示矿物之一。     

满都拉—卡楚加的长剖面地壳介质密度分布及深部结构特征探榷

通过对南起中国内蒙古满都拉、向北经蒙古国、直抵北端俄罗斯贝加尔湖北卡楚加全长1320km长重力剖面的布格重力异常数据进行处理和解析, 依其构建了沿剖面的二维地壳密度结构模型, 并详细分析了沿剖面的地壳底界面(Moho界面)展布的深部构造特征, 及剖面辖域内的5个次级局部构造单元的重力异常场、地壳密度结构、界面起伏及断裂构造分布的特征.期望此研究结果能为该剖面跨越的中亚造山带东部地区的地壳结构、各次级构造单元的界域与关联方面的进一步研究提供相关的重力场依据.