地理信息系统发展趋势

本文根据国内外在地理信息系统方面的进展，就地理信息系统的科学概念、基本构成和它的以下一些发展趋势作了讨论：（1）地理信息系统是构成地理学日臻完善的技术体系的重要部分；（2）空间分析功能是系统研究和应用的主要目标；（3）系统最重要的技术问题是管理和存储大量空间数据的数据结构；（4）综合性的发展特色日益明显；（5）标准化和智能型的发展方向已引起关注。     

EXAMINING LARGE DATABASES:A CHEMOMETRIC APPROACH USING PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

Principal component analysis is used to examine large multivariate databases.The graphical approachto exploratory data analysis is described and illustrated with a single example of chemical compositiondata obtained on environmental dust particles.While the graphical approach to exploratory data analysishas certain advantages over the numerical procedures,the empirical approach described here should beviewed as complementary to the more robust treatments that statistical methodologies afford.     

攀枝花市大气污染物降水清除机制的研究

本文采用了主成份分析及因子分析的方法,研究了影响降水pH值的主要源及其贡献和这些源被降水清除的机制。分析结果表明:大气中一次污染物是影响降水pH及各种成分浓度的主要因素。人为污染源包括高排放源、低排放源和汽车源,它们的排放物以碱性物质为主;自然污染源包括输送物、腐烂物、自然NOx等,它们的排放物主要是酸性物质;在一般情况下,降水的pH值取决于高、低排放源排放的碱性物质的多寡;降水量越大,清除的污染物越多,在雨季各测点降水平均pH值为6.31～7.10。在高排放源影响小的地方,对持续时间长的大雨,降水后期的pH能反映自然源的影响,其值小于5.60。可见,攀枝花市酸雨几率极低甚至降水呈碱性,     

Numeric examination of multivariate soil samples

Numerical methods for the examination of multivariate soil samples are presented in geometric terms. Techniques of coordinate representation by principal components, by nonmetric scaling, and by a new method are discussed, as are techniques for agglomerative hierarchic cluster analysis. These are illustrated by two sets of previously published data.     

Helmert方差分量估计严密公式与简化公式等价性的证明

在分析了Helmert方差分量估计严密公式与简化公式迭代收敛结果一些统计性质的基础上,导出了关于收敛结果共同的求解方程,从理论上证明了两种结果的等价性,为使用简化公式提供了依据。     

一种确定联合反演中相对权比的两步法

提出确定联合反演中相对权比的两步法。第1步是不考虑相对权比,建立两类或多类数据的联合反演模型,通过赫尔墨特方差分量估计使得两类或多类观测数据的单位权方差相等（或单位权方差的比值接近1）,从而理论上确定观测数据合理的权阵,同时对不同种类数据进行归一化;第2步是在获得合理的观测数据权阵之后,建立顾及相对权比的联合反演模型,...     

北太平洋500hpa候高度场的主成分分析

对太平洋500hPa候高度场和距平场进行了主成分分析,得出反映500hPa候高度特征的典型场。指出候高度场的第1特征向量的空间型是季节变化的主要型,它可解释总方差的74.5％,候高度场的其余特征向量与距平场的特征向量是按顺序的对应相似。这些典型场可以很好地描述北太平洋的大气环流特征。距平场的第1特征向量空间型清楚地反映了与厄尔·尼诺现象有关的环流型。     

疏勒河上游径流组分及其变化特征定量模拟

气候变化背景下,西北干旱区内陆河流域的水文过程发生显著变化,制约着地区经济社会和生态建设的稳定发展。定量分析和评估高寒山区径流的变化,有助于加强西北地区水资源的规划管理,实现水资源的可持续利用,保障区域水安全。选取位于青藏高原东北边缘、祁连山西段的疏勒河上游作为研究区,利用包含冰雪消融模块的寒区水文模型分布式SPHY模型（Spatial Processes inHydrology model）对流域的径流过程进行定量模拟,根据模拟结果分析了疏勒河上游近45 a径流组成及径流与各组分的变化特征。结果表明：（1）率定期日径流和月径流模拟的Nash效率系数分别为0.62和0.86,验证期达到0.79和0.95,模拟的月径流与实测月径流过程基本一致;（2）径流由四部分组成,冰川径流占总径流的年平均比例为30.5%,融雪径流的占比为12.9%,降雨径流的占比为13.5%,基流的占比为43.1%;（3）由于气温升高、降水增多,冰川径流与降雨径流均呈增加的趋势,平均增加幅度分别为4.66×10⁶ m³·a^-1和2.46×10⁶ m³·a^-1,融雪径流呈减少的趋势,平均减少幅度为1.01×10⁶ m³·a^-1;（4）近45 a年径流增加了69.6%,冰川融水对流域径流增加的贡献率达到48%,非冰川区降水增加的贡献率达到52%。     

耦合PCA-SVM算法的金矿矿床规模预测分析研究

判断矿床(点)的类型是矿床勘探中的重要内容,传统预测金矿成矿规模的方法不仅耗时耗力,而且所需的经济成本较大。为提高矿床规模的勘探效率和准确度,揭示元素与金矿成矿规模的潜在联系,文中提出了耦合主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法的预测分析PCA-SVM(principal component analysis-support vector machine)方法。该方法先通过主成分分析提取数据中的主要特征,再将主要特征带入支持向量机算法,从而训练出最优分类器以预测金矿成矿规模。文中共使用了3 812个金矿样本数据用于学习训练和预测分析,训练准确率为92.3%,测试准确率为88.7%,分别比直接使用支持向量机算法高出14.3%和17.1%。基于PCA-SVM的预测模型,不仅消除了人为主观因素的影响,而且有效提高了勘探过程中矿床预测的准确率和矿床勘探的效率,为地质勘查工作提供依据。     

Identification of the anomaly component using BEMD combined with PCA from element concentrations in the Tengchong tin belt,SW China

Concentration of elements or element groups in a geological body is the result of multiple stages of rockforming and ore-forming geological processes.An ore-forming element group can be identified by PCA(principal component analysis)and be separated into two components using BEMD(bi-dimensional empirical mode decomposition):(1)a high background component which represents the ore-forming background developed in rocks through various geological processes favorable for mineralization(i.e.magmatism,sedimentation and/or metamorphism);(2)the anomaly component which reflects the oreforming anomaly that is overprinted on the high background component developed during mineralization.Anomaly components are used to identify ore-finding targets more effectively than ore-forming element groups.Three steps of data analytical procedures are described in this paper; firstly,the application of PCA to establish the ore-forming element group;secondly,using BEMD on the o re-forming element group to identify the anomaly components created by different types of mineralization processes; and finally,identifying ore-finding targets based on the anomaly components.This method is applied to the Tengchong tin-polymetallic belt to delineate ore-finding targets,where four targets for Sn(W)and three targets for Pb-Zn-Ag-Fe polymetallic mineralization are identified and defined as new areas for further prospecting.It is shown that BEMD combined with PCA can be applied not only in extracting the anomaly component for delineating the ore-finding target,but also in extracting the residual component for identifying its high background zone favorable for mineralization from its oreforming element group.