水库流域入库洪水预报误差分析

由于受水库枢纽工程的影响，使得反推计算的入库流量本身就存在较大的误差，从而增加了入库洪水预报模型研制的难度，影响了这时预报精度的考核。通过对全国诸多水电厂水库流域实时洪水预报的实践，对其入库洪水预报中存在的误差原因及解决方法进行了科学的分析和阐述，以指导实时预报。     

基于MSC MARC的三维构造应力场数值模拟与裂缝预测——以宝浪油田宝北区块为例

MSC MARC的高度非线性有限元分析能力与强大的二次开发接口为复杂三维地质数值模型的建立与三维构造应力模拟与非线性分析提供了有力工具; 并可以通过二次开放子程序建立复杂的岩石本构与破裂准则。本文基于MSC MARC建立了新疆焉耆盆地宝浪油田宝北区块背斜构造三维有限元模型并进行了构造应力模拟分析和裂缝预测。裂缝预测结果与实际动态资料十分吻合。      

基于BP神经网络的泥石流平均流速预测

泥石流平均流速是泥石流防治工程中不可缺少的重要参数,准确地预测泥石流平均流速对于泥石流防治工程的设计是至关重要的。将BP神经网络应用于泥石流平均流速的预测:将泥石流平均流速的影响因素--泥沙平均粒径、泥深、沟床比降和泥石流密度作为BP神经网络的输入单元,通过对云南东川蒋家沟泥石流观测数据的训练与预测建立了泥石流平均流速的BP神经网络预测模型。将预测结果与东川公式和曼宁修正公式的计算结果进行对比:曼宁修正公式和东川公式预测结果最大误差分别为27%和7.3%,BP神经网络的预测结果最大误差仅为3.2%,BP神经网络的预测精度是最高的,可见此方法对泥石流平均流速预测具有适用性和准确性。最后应用此方法预测了乌东德水电站近坝库区内的3条泥石流的平均流速分别为12.8 m/s、11.3 m/s和13.0 m/s,为库区泥石流防治工程提供了可靠的参考数据。     

A groundwater isoscape (δD, δO) for Mexico

Numerous studies have shown that precipitation isocapes drive δD and δ¹⁸O patterns in surficial waters and in terrestrial food webs. While the GNIP (Global Network for Isotopes in Precipitation) dataset provided a key foundation for linking precipitation-terrestrial isoscapes globally, it has insufficient spatial coverage in many countries like Mexico. To overcome this limitation, we hypothesized that shallow phreatic groundwaters in Mexico could be used as an isotopic integrator of long-term seasonally weighted precipitation inputs to the landscape to aid in calibrating spatial H and O isotope datasets for terrestrial, biological and hydrological research. Groundwater was sampled from 234 sites in Mexico at ~ 50 km latitudinal spacing to obtain high spatial resolution and country-wide coverage for the construction of a groundwater isoscape. Our data revealed that shallow groundwater infiltration in Mexico appears largely unaffected by evaporation and reflects seasonally weighted precipitation inputs. These precipitation inputs are primarily biased to summertime when highest rainfall occurs, but a small degree of post-precipitation evaporation revealed a lower d-excess zone that corresponded to the interior semi-arid ecozone. We developed a predictive general linear model (GLM) for hydrogen and oxygen isotopic spatial patterns in Mexican groundwater and then compared the results to a validation subset of our field data, as well external data reported in the literature. The GLM used elevation, latitude, drainage basin (Atlantic vs. Pacific), and rainfall as the most relevant predictive variables. The GLM explained 81% of the overall isotopic variance observed in groundwater, 68% of the variance within our validation subset, and 77% of the variance in the external data set. Our predictive GLM is sufficiently accurate to allow for future ecological, hydrological and forensic isoscape applications in Mexico, and may be an approach that is applicable to other countries and regions where GNIP stations are lacking.     

峨眉山玄武岩分布区内铂族元素异常分析及其找矿远景预测

区域地球化学填图成果表明，在中国西南川-滇-黔交界地区存在一个与产出规模巨大的峨眉山玄武岩分布范围相吻合的Pt，Pd地球化学巨省。作为地幔热柱成因的峨眉山玄武岩的铂族元素丰度虽略有偏高，但玄武岩中铂族元素很难形成可以利用的铂族矿物，故该异常是“非找矿异常”。在该区内寻找铂族元素矿床应在基性岩-超基性岩体出露较多的中岩区南段，注意沿循已知的矿床、矿化或较小型基性岩侵入体，将矿区(或岩体)的整体地质特征、地球化学特征等与典型的岩浆型铂族元素矿床相比较，进而研究、预测本矿区或本岩体的铂族元素成矿的可能性及远景规模等，寻找岩浆型铂族元素矿床，而在岩浆型矿床的周边地质体内注意寻找热液型铂族元素矿床。     

Study of occurrence states and precipitation mechanism of tellurium in Huangtun Au -Cu -bearing breccia pipe in Luzong Basin,Anhui, eastern ChinaSCIEI北大核心CSCD

隐爆角砾岩筒型金(铜)矿床作为重要的金矿床类型,常伴生关键金属碲的矿化,然而对于此类矿床中碲的分布、分配特征及沉淀机制研究仍较为薄弱。黄屯矿床是长江中下游成矿带近年来发现的最为典型的隐爆角砾岩筒型金铜矿床,伴生有大量的碲化物产出。本文在详细的野外地质工作和岩相学观察基础上,发现碲在矿床中发生了显著富集。通过对黄屯矿床不同蚀变类型矿石及主要富碲矿物开展全岩及微区地球化学分析,明确了碲的分布、分配特征以及初步讨论了碲的沉淀机制。黄屯矿床成矿阶段从早到晚可划分为钠钙硅酸盐、钾硅酸盐、绿泥石-碳酸盐和伊利石-蒙脱石阶段,在不同深度形成了相应的蚀变带,并发育有不同强度的金铜矿化。黄屯矿床伴生的碲储量约有118.71t,平均品位为5.3g/t,达到中型规模,具备重要的综合利用价值。钾硅酸盐蚀变带碲的分布比例最高,占总储量约92.37%,平均品位约为9.6g/t。钾硅酸盐蚀变带内约有89%~99%的碲呈独立矿物,主要以微米级、纳米级的碲铋矿包体的形式分布在黄铁矿中,剩余部分则以类质同象的形式赋存在黄铁矿和黄铜矿内。减压沸腾引起流体温度骤降导致硫化物沉淀,和沸腾过程中释放大量气相H_(2)S,共同导致流体的f(Te_(2))/f(S_(2))比值升高,可能是黄屯矿床中碲沉淀富集的主要机制。     

鄱阳湖区风电场风电功率预报研究

风力发电作为一种无污染可再生的能源,已逐渐成为许多国家能源战略可持续发展的重要组成部分。风电场风能预报是风力发电开发中的关键技术问题。为研究鄱阳湖区风力发电预报技术,采用中尺度模式WRF和微尺度模块CALMET对鄱阳湖区长岭风电场进行了200 m水平分辨率风能预报,并根据长岭机组理论功率曲线表和实测数据拟合出理论和实际发电机组功率曲线模型及平均有功功率与发电量模型。根据WRF+CALMET模式预报风速及建立的发电机组功率曲线模型和平均有功功率与发电量模型,预报了长岭风电场发电量。结果表明:长岭风电场23座风机逐小时风速预报值与观测值相关系数为0.42~0.61,均方根误差为2.59~3.68,相对误差为-13.7%~17.4%;对整个风场,预报风速与观测风速的相关系数为0.55,均方根误差为2.8,相对误差为-4.79%。实测发电量值高于预报值,平均偏大39.7 kW,相对误差为-12.6%,预报值与实测值相关性较好,相关系数达到0.52。总体来说,根据中尺度数值模式预报的风速结合风功率、发电量模型预测出的发电量与实测值较为接近,但各月差异性较大。     

洪水预报信息利用问题研究与讨论

分析了洪水预报研究现状,讨论了实时洪水预报系统研究中信息利用方面存在的问题,提出了值得进一步研究的关键性问题、研究思路和研究技术路线。     

通用洪水预报模型库设计建设研究

在介绍洪水预报模型库的基本概念和性质的基础上，分析了各类洪水预报模型的输入、输出数据类型，规定了各类数据文件格式，设计了洪水预报模型库的通用数据接口，并在中国洪水预报系统中实现了通用洪水预报模型库的建设。     

边坡变形及失稳的变权重组合预测模型

边坡变形和失稳受本身地质条件和外部环境等多方面因素的影响,由于这些因素的复杂性、多样性及其变化的随机性导致不同的边坡的位移和变形趋势有可能存在较大的差异。在分析总结边坡变形规律的基础上,针对边坡的典型位移-历时曲线需经历初始变形、稳定变形和加速变形3个阶段,呈反“S”型的特点,根据边坡位移的实测时间序列资料建立边坡变形的成长曲线反函数变权重组合的时变预测模型。通过与工程实例的对比分析表明,各单项预测方法是基于已知样本的固定模型,能大致反映边坡变形的发展趋势,但仍存在较大误差,而所提出的方法能充分考虑不同模型的优点,有较高的精度,适用于实际工程中边坡的变形预测及失稳的预警。