吉林大椅子山火山年代学、地球化学特征及其排气量的估算

利用铀系组分法测得龙岗大椅子山火山喷发时间为距今71±9ka,属于晚更新世。各类喷发物的岩石化学、地球化学特征表明 ,它们形成于同一岩浆源。根据岩石学方法 ,结合Thordarson(1996)等人的排气模型 ,估算此次喷发向大气层输送的HCl、HF总量分别为7.36Mt和5.21Mt。     

波浪能电站潜在社会经济效益多层次灰色评价

对海洋波浪能电站的潜在社会经济效益进行评价,旨在为电站选址和可行性分析提供参考。多层次灰色评价方法通过建立评价指标体系,采用专家评分法确定指标的权重和分值,定性与定量相结合得到综合评价值。其结果表明了电站建设对社会经济影响的程度。案例分析验证了综合评价方法具有可行性。     

近15a陕西省植被时空变化与影响因素分析

利用2000—2014年MODIS/NDVI时间序列数据,采用栅格像元趋势分析、稳定性评价的方法,研究了陕西省近15 a植被的时空变化特征和规律;利用Hurst指数对陕西省植被未来变化趋势进行了预测;并利用相关性分析法分析了NDVI与年均温度和降雨量的关系。结果表明,2000年、2015年陕西省NDVI均值分别为0.4273、0.4942, 15 a来增加了0.067,增长了16.0%,其中陕北地区NDVI增加明显,关中部分地区出现负增长,陕南地区NDVI总体依旧维持在较高水平。陕西省植被变化趋势具有明显的空间差异性,全省植被未变化的占52.0 %,改善部分占44.27 %,退化部分占3.73%,说明15 a间陕西省植被覆盖改善面积大于退化面积,植被状况有所改善;其中陕北地区植被呈明显改善区域面积较大,关中地区植被覆盖面积有所减少,陕南地区植被变化幅度较小。陕西省植被稳定区域占50%以上（0 0.2),说明15a间陕西省植被较为稳定,变化程度不大;其中陕西省植被最稳定地区主要集中在陕南、延安南部,榆林部分、西安、渭南少部地区变化幅度较大。Hurst指数分析表明陕西省44.54%面积的植被未来有可能面临退化,主要分布在陕北和关中地区的北部,植被未来有可能退化也有可能改善的面积占49.78%,主要分布在延安和陕南地区。陕西省近15 a气温和降水量总体呈增加趋势,增加速率分别为0.48 ℃·(10 a)-1和69.5 mm ( a)-1;相关性分析结果表明,年均降雨量是影响NDVI的主要气象因子,同时陕西省植被变化也受到了退耕还林还草、防沙治沙、生态政治等人为因素的影响。     

基于时间序列遥感数据的嵯岗国家沙化土地封禁保护成效评估

2013年中国启动实施了内蒙古自治区新巴尔虎左旗嵯岗国家沙化土地封禁保护区试点。本研究利用2001-2017年生长季NDVI数据分析了嵯岗封禁保护区及周边区域植被长势时空演变特征,分析了多年的生长季降水量和历年旱情,之后利用植被降水利用效率和NDVI残差趋势分析对保护成效进行了评估。结果表明:(1)封禁项目实施之前,封禁区内外植被长势变化趋势基本一致,而在项目实施后的2016、2017年,封禁区内NDVI距平明显高于封禁区外;(2)降水为影响该区域植被长势的主导气候因素,在封禁实施后的2015-2017年该区域连续3 a干旱,极大地限制了区域植被生长;(3)封禁区内植被降水利用效率和NDVI残差均呈现明显的增加趋势,而封禁区外变化不明显,说明封禁提升了植被的自我修复能力;(4)嵯岗封禁保护区由3个地块组成,其中嵯岗林场封禁效果比牧场八队和牧场十一队明显。国家沙化土地封禁保护措施有效促进了植被自我修复,提高了沙漠生态系统应对气候变化的能力。     

气候和人为因素对植被变化影响的评价方法综述

系统评价气候变化和人为因素引起的植被退化,对有效开展生态工程建设、实现生态环境的可持续发展具有重要意义。目前绝大多研究主要分析气候因素对植被变化的影响,分析气候因素和人类活动对植被变化的双重影响少有研究。本文主要介绍这一双重影响对植被变化的贡献程度的主要研究方法——定性-半定量法、回归分析法、残差趋势法、基于净第一生产力的评价方法。综述分析了气候和人为因素对植被变化驱动的主要结论,总结目前各研究方法存在的问题,提出了未来需要重点加强气候和人为因素对植被变化驱动因素的分解研究,加强模型评价和不确定性量化研究等。     

2000年以来漳州市土地利用效益的动态变化

基于漳州市2000-2017年的土地利用现状及相关经济数据,通过建立土地利用效益评价指标体系,确定20个评价因子作为对应评价目标的指标层,并采用变异系数法确定各项指标的权重,运用TOPSIS评价模型对漳州市土地利用效益进行分析。结果表明,漳州市土地利用综合效益、经济效益、社会效益和生态效益自2000年以来大体呈现逐年递增的趋势,但各年间土地利用的经济效益和社会效益、生态效益的接近度增长速度差距大,且生态效益波动较大,社会效益曾出现阶段性递减,不利于土地利用整体效益的提高。针对土地利用当前存在的问题,提出了提高土地利用效益的对策建议。     

新疆地区土地覆被遥感数据的一致性研究

鉴于新疆地区对中国乃至中亚有着特殊的战略意义,本文针对不同数据源及分类系统在土地覆被数据的空间分布上缺乏互通性问题,结合2010年目视解译土地利用现状遥感监测数据、GlobeLand30和GlobCover2009共3种土地覆被数据,采用类型相似分析、类型混淆分析、混淆矩阵分析、空间一致性分析4种方法开展精度评价及一致性分析,以期对土地覆被数据在中国西北干旱区的适用性及适用范围提供有效建议。结果表明,3种土地覆被数据对新疆地区土地覆被类型构成基本一致,且对裸地类型的辨识度最高;新疆地区中高度一致区域占新疆总面积的95%;3种数据两两对比时,总体精度在64.11%~72.57%之间,其中目视解译数据/GlobeLand 30组合表现出最高水平,且仍有提高空间,反映出目前相同卫星传感器是提升精度评价结果的重要因素之一,且不同分类系统、分类方法、空间分辨率及卫星过境时间等因素对精度评价结果也会产生巨大影响。为解决此类问题,利用多源土地覆被遥感数据的融合技术提高数据精度,或是利用深度学习对遥感影像资料进行精确地解译和判读,将是今后全球土地覆被制图及应用领域的主要发展趋势。     

基于深度学习的钨钼找矿靶区预测方法研究

随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。     

基于剪切波速的深层砂土地震液化研究

阐述了剪切波速法判别饱和砂土液化的原理,结合武汉地区某工程实例,对场地内埋深超越"规范法"适用范围的砂层进行液化判别,确定场地的临界液化深度。通过与室内动三轴试验的对比得出,2种方法的液化判别结果及确定的临界液化深度均吻合较好,验证了以剪切波速为指标的液化评估方法的可行性。     

基于改进的向后-向前选择法粗差定位与估值算法

对传统的向后-向前选择法粗差定位方法进行改进,即在原有基础上加入对平差模型的整体检验,计算统计量的相关系数,通过对偏相关系数的检验来定位统计量相关的粗差观测值。通过模拟粗差算例证明,该算法能够准确定位多维粗差,有效改善粗差定位转移的现象,且粗差估值结果比较可靠。