基于GIS的“一带一路”地区气温插值方法比较研究

“一带一路”倡议是新时期中国为加强对外开放提出的全球化合作倡议,资源环境的优化配置对全球化发展意义重大。气温作为重要的基础数据和输入要素,对其进行空间化处理是实现大尺度区域资源环境优化配置的前提。本文基于地理信息技术（GIS）,运用距离平方反比法（IDS）、协同克里格法（CK）、回归距离平方反比法（RIDS）和回归协同克里格法（RCK）,对“一带一路”地区1980—2017年的2679个气象站点的月平均气温和年平均气温数据进行插值,获得了“一带一路”地区10 km分辨率的气温空间分布数据。交叉验证结果表明：① IDS、CK、RIDS和RCK插值法在整体上均较好地展示了“一带一路”地区气温的地理空间分布规律,4种插值方法的月均气温的均方根误差分别在1.93~2.43、1.78~2.14、1.31~2.23和1.23~1.92 ℃之间;年均气温的均方根误差分别为1.94、1.83、1.37和1.27 ℃;② 在“一带一路”地区,加入协变量分析的CK插值精度整体优于IDS,并且削弱了IDS的极值现象;③ RIDS和RCK对年均气温的插值精度分别较IDS和CK提高了29.4%和30.6%,表明加入地理要素并进行残差修正的插值精度得到了进一步提高。总体来看,RCK插值法对气温数据的插值精度最高,可以考虑将此方法作为“一带一路”地区温度等气象要素的插值方法。     

白银厂黄铁矿型铜、多金属矿床综合勘查模型

在综合以往大量资料的基础上，补做钻孔原生晕、物性和物化探综合剖面工作，经理论模型正演，归纳概括出白银厂黄铁矿型铜、多金属矿床、矿田地质—地球物理—地球化学综合勘查模型，并对矿床、矿田按剥蚀程度不同分别提出预测标志。     

应用模式识别定量划分潜在震源区

本文以陕西关中及部分邻区为例,考虑地质构造、地震活动及地球物地场等因素,采用不同的模式识别方法和多种计算方案,以定量判定潜在震源区。其结果表明,模式识别方法有利于地质、地震活动及地球物理场等多种因素综合应用,并能选择和显示判定潜有震源区的主要特征。不同模式识别方法的比较和多种试验方案的综合,则可提高潜在震源区判定的可靠性和稳定性。     

水系分维的构造含义

本文运用分数维几何学,研究了河流水系分维与地壳里向运动、活动断裂格局及运动学特征的关联性。结果表明:1)地壳垂向运动控制大型河流主干的总体形态;2)活动断裂格局复杂、水平运动强烈的地区,水系分维值高;3)走滑断裂较斜滑断裂对水系发育的控制强烈,而后者主要起到对水系的分区作用。     

第二代航磁黄沙坪异常的分解及其矿产新空间

本文采用同时具有识別、分解、解释异常三重作用的三元解释法■,在黄沙坪异常负值区有效地提取了由未知的深源磁性体引起的剩余异常。该异常与已知的中、浅源磁性体分处于极为类同的成矿地质背景中。后者与隐伏岩体、铅锌多金属盲矿体之间有着密切的成生联系。这为前者间接找矿提供了有力的依据。定量解释结果中,两者间的磁矩等效关系,论证了已知矿床西侧深部空间里,仍存在找到又一个大型矿床的前景。     

地震前虎皮鹦鹉(Melopsittacus undelafus L.)叫声的模式识别

近年来,我国多数地震动物观察站(SAOS)监测虎皮鹦鹉(BG=budegerigar)的叫声频度与地震的关系,并取得了一些观测结果。但是,所用的声记录仪未能考虑BG叫声的声学特性,而不能分辨BG不同的叫声和进一步提取震兆性叫声模式(EPCP),并易受到环境噪声的干扰而产生误计数。 据此,分析了BG不同声行为叫声的声学特性。BG叫声大致上可分为单次叫声(SC)、变音调叫声(VTC)、单音节和多音节抗议叫声(MoSPC和MuSPC)。由此,进一步研制了它们的模式识别系统。该系统是以单片机为核心的微处理机,对BG叫声进行预处理、编码、分析、显示和打印输出。 观察结果表明,在高声场旅游飞机噪声(TAN)干扰下,该系统的BG叫声识别率(CRR)为66.7％,而对TAN没有误计数。在含10次不同声强的TAN干扰(432秒)的30分钟内,该系统记录了588次叫声(SC、VTC、MoSPC和SPC分别为377、22、20和169次),仅丢失65次叫声,其CRR平均为90％。但是,SAOS目前使用的声记录仪,这10次TAN干扰所产生的误计数可能约为BGU叫声的2.6—13倍。 由此可见,这种模式识别系统不仅可满足于BG不同叫声的识别,且具有良好的抗噪声功能。这就使之可为地震前BG声行为观测提供更有用的信息。不仅可给出BG叫声频度的昼夜节律变化与地震的关系,并可为揭示BG的EPCP提供一定的依据。     

我国大陆及其邻区6级以上地震的“缺震事件”——一种大地震中期预测指标的分析研究

在内陆强震活动的起伏中,6级以上地震的大范围长时间缺震,具有重要的意义。有的研究者已将其作为将发生7级地震前的标志之一。作者系统地清理了1897—1988年8月间中国大陆及其邻区6级以上地震“缺震事件”的始末,较多的震例表明,限定“缺震事件”起止的地震具有中期预报意义。它们在地震构造上的原因可能是代表区域最活跃的破裂,突然处于阻碍、闭锁状态,其持续时间大于10个月,再次发生6级以上地震为解锁,并随即出现新的一轮大地震活动。故可以作为一种大地震中期预测的指标。     

Supervised neural network recognition of habitat zones of rice invertebrates

This study aimed to evaluate effectiveness and performance of several supervised neural network models and make pattern recognition on invertebrate habitat zones. Probabilistic, general regression, and linear neural networks, and discriminant analysis were used to recognize both known and unknown invertebrate habitat zones. The results showed that neural network models were better than traditional discriminant analysis in the recognition of known habitat zones. There was not distinctive variation in recognition from different neural network models. Sensitivity analysis indicated that the learning rate of the neural network would influence recognized results. An unknown invertebrate species from Lepidoptera was recognized to be soil-dweller (dryland) by both neural network models and discriminant analysis. In sensitivity analysis it was additionally recognized to be the type of plant canopy (terrestrial). Overall the species was estimated to be a soil-dweller (dryland) or live on plant canopy (terrestrial). It was concluded that neural network models can perform better than conventional statistic models in pattern recognition, but a comprehensive comparison among various models is necessary in order to achieve a high reliable recognition and prediction. Furthermore, sensitivity analysis can lead to an in-depth grasp on the mechanism in the recognition and is thus needed.     

Step-frequency radar applied on thin road layers

In the field of road construction and maintenance, the need for information on the thickness of very thin road layers is not satisfied by means of commercial pulse GPR, due to the inability of such devices to operate over ranges of several gigahertz. As a result, research has focused on the design of a step-frequency radar technique, able to work with very high-frequency synthetic pulses.An ultrawide band antenna, belonging to the family of Vivaldi antennas, has been developed for road applications. It has been created using stripline technology and yields a band width greater than one decade. During an initial step, this antenna was tested on various bituminous concrete samples with a network analyzer. Different parameters were studied, including band width, offset between antennas, and height and shape of the frequency-dependent pulse.A second step involved GPR dynamic measurements. A customized software program enabled recording data from the network analyzer. Several radar profiles were developed from selected road construction and maintenance test sites (e.g. the Circular Pavement Fatigue Test Track, composed of a number of known structures). Results show improved resolution when compared to a commercial impulse GPR system.     

模式识别及其在地图制图中的发展现状分析

模式识别在地图制图中的应用，是实现地图制图自动化的重要研究内容。通过对模式识别，地图制衅，以及地图模式识别的发展回顾和现状分析，阐述了开展地图模式识别研究的重要意义，并指出了其研究重点。