西太平洋夏季三类声速环境下的会聚区特性比较

利用Argo剖面数据和水声学数值模型,分析了西太平洋夏季在热带海区(I型)、亚热带南部海区(II型)和亚热带北部海区(III型)三类典型声速环境下的会聚区特性。声场计算结果表明,声速环境的区域性差异及声源深度的变化对会聚区声场特性有明显影响。当声源深度为20m时,热带海区会聚区距离较远,第一会聚区约为65km,超出亚热带海区约5km;当声源深度为200m时,亚热带北部海区会聚区距离较远,第一会聚区约为60km,亚热带南部海区、热带海区依次递减约5km。I型和III型剖面在特定的声源深度条件下出现波导型声场,当声源位于表层时热带海区产生表面波导,当声源位于次表层时亚热带北部海区产生次表层波导,对于1kHz的声波,波导深度范围内的传播损失比波导深度以外高出10~20dB。     

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紫色土典型三角形层状剖面入渗模拟

通过室内特制的土壤水分入渗试验装置,分别设置上粗下细和上细下粗两种典型不同质地紫色土三角形层状剖面,探讨典型不规则层次结构的土壤入渗特性。结果显示,同一三角形层状剖面入渗,粗质土半剖面的垂直湿润锋随时间推进速度快于细质土。对于粗质土,上细下粗剖面设置下其半剖面的垂直湿润锋随时间推进速度快于上粗下细,但对于细质土,两种层状剖面设置下其垂直湿润锋随时间推进速度差异不明显。无论上粗下细,还是上细下粗,两种层状剖面对斜面湿润锋变化曲线影响不大。两种层状剖面入渗,湿润锋、入渗速率与时间均呈极显著幂函数关系。建立的紫色土典型三角形层状剖面入渗模型,经验证,模拟值与实测值具有非常好的一致性,且可与经验模型相互转换,模型参数也具有一定的物理意义。     

渭河流域典型黄土剖面的环境磁学特征及其古气候意义

对黄土高原南部耀县全新世黄土地层的形成及保存环境进行了研究.结果表明:地层中磁性矿物主要为软磁性矿物,硬磁性矿物对地层的磁学性质贡献小;随着成壤强度的增加,硬磁性矿物的相对含量在减少.本区全新世地层的形成和保存环境为氧化环境,适宜用磁学手段反演全新世古气候.对磁化率和频率磁化率、无磁滞剩磁磁化率的对比分析,可以看出:成壤强度较低时,细粒磁性矿物相对于磁性矿物总量的增加速率相对较快;成壤强度较高时,细粒磁性矿物的相对含量会达到或趋近饱和,相对于磁性矿物总量的增加速率相对较慢.研究表明,在黄土地层中,χfd%和χARM/χ等指示细粒磁性矿物的磁学参数可以显示更细微的气候变化;在古土壤中,χlf的气候指示意义相对更好.     

多金属成矿区深地震反射剖面数据处理技术实验研究——以庐枞矿集区为例

针对庐枞多金属矿集区地震资料特点及浅、深多重探测目标,对深地震反射数据进行了处理技术实验研究。在区域长剖面上,为了获得矿集区地壳与上地幔结构的精细图像,解释成矿深部过程,开展了循序渐进的常规处理技术实验和精细处理技术实验。在矿区剖面,为了获得了浅层精细结构,针对变观测系统接收等特点,进一步开展了特殊处理实验。经过区域剖面与矿区剖面的多重处理实验,集成了一套矿集区深地震反射剖面数据处理方法与处理技术流程,为我国进一步的深部探测积累了技术与经验。     

西藏西部措勤盆地措勤-洞错重、磁剖面的地质结构

为研究西藏措勤—洞错地区的地质结构,对2006年采集的1:50000重、磁剖面资料进行了分析、处理、曲线拟合计算与解释。结果表明,南端冈底斯基底走滑断隆带古生界褶皱基底很浅,缺失中生界;中部措勤盆地则埋深较大,最深可达9km,并表现为北深南浅的格局,主要充填了巨厚的中生界;北部班公湖-怒江缝合带的基底深度小于3km;剖面上羌塘地体的基底深度约3.5km。剖面中部措勤盆地北部坳陷与班公湖-怒江缝合带结晶基底磁性弱,北部和南部结晶基底磁性强。推断了12条断裂,其中F7断裂为措勤盆地北界,F1断裂为盆地南界。推断了6个花岗岩类岩体、2个蛇绿岩体及一套规模较大的火山岩,并描述了其地下赋存的特征。     

高密度三维地震技术在潞安矿区高河煤矿的应用效果

对潞安矿区高河煤矿进行了高密度三维地震勘探试验,通过实验获得区内合理的采集参数,并在处理和解释中采用了多项关键技术,如分频剩余静校正迭代技术、叠前时间偏移技术、正演模型技术、三维可视化技术、属性体切片和彩色剖面联合技术等。高密度三维地震勘探解释结果与常规三维地震勘探解释结果的对比表明,高密度三维地震能够提高构造成像准确度和精度,避免误判,还可以提高下组煤层反射波的能量和连续性,是进一步提高潞安矿区三维地震勘探精度的有效技术手段。     

基于分层EOF的深海声速剖面时变特征建模

针对目前局部海域小时间尺度声速场建模方法未顾及不同深度区间内声速变化规律的问题,本文根据实测深海声速剖面的统计特征,提出了声速剖面分层方法,并进一步基于经验正交函数（Empirical Orthogonal Function, EOF）提出了局部小时间尺度的声速剖面分层时变模型构建方法。利用南海实测全海深声速剖面数据,分析了分层EOF第一模态系数和等效平均声速的日变化特征,并比较了不同拟合模型的精度。最后,利用试验海区的温度和潮汐数据分析了声速剖面周期变化的影响因素。结果表明： ①声速剖面分层EOF第一模态系数及等效平均声速具有日周期变化特征,上层声速日周期变化特征不明显,中层声速日周期变化特征较明显,下层声速变化较小但仍具有日周期变化特征;②局部海域小时间尺度声速拟合应考虑长期变化项的影响;③试验海区声速剖面EOF第一模态系数变化与温度显著相关,提取的声速剖面时变特征与海区潮汐周期特征基本吻合。     

赣北芙蓉―周溪断面下蜀黄土粒度特征及其指示意义

赣北鄱阳湖地区沙山南部近南北向的芙蓉―周溪断面上,分布由FZ-01、FZ-02~FZ-05和FZ-06~FZ-12三部分组成的下蜀土剖面,粒度分析结果表明:1)下蜀黄土砂粒组分自北往南变化为27.29%、1.94%~7.23%和0.45%~7.27%;粉砂组分质量分数大,且存在差异变化,分别为68.23%、81.71%~87.20%和66.9%~79.39%;黏土组分自北向南质量分数增加,变化为4.48%、8.46%~16.35%和18.13%~32.07%,总体表现为砂黄土―黄土―黏黄土等相态的逐渐过渡;2)粒度三组分、粒度参数散点图等均表现为从北而南的阶段性系统渐变特征;3)各种粒度参数与距长江的远近,均服从对数函数变化关系。这些特征初步揭示研究区的下蜀黄土是风成的,并可能与同样是风成堆积的沙山的形成存在某种联系,属于区域性风沙-风尘堆积体系。     

Enriching user profiles using geo-social place semantics in geo-folksonomies

Geo-folksonomies link social web users to geographic places through the tags users choose to label the places with. These tags can be a valuable source of information about the user’s perception of place and can reflect their experiences and activities in the places they label. By analysing the associations between users, places and tags, an understanding of a place and its relationships with other places can be drawn. This place characterisation is unique, dynamic and reflects the perception of a particular user community that generated the geo-folksonomy. In this work, an approach is proposed to analysing geo-folksonomies that builds on and extends existing statistical methods by considering specific concepts of relevance to geographic place resources, namely, place types and place-related activities, and by building a place ontology to encode those concepts and relationships. The folksonomy analysis and evaluation are demonstrated using a realistic geo-folksonomy data set. The resulting ontology is used to build user profiles from the folksonomy. The derived profiles reflect the association between users and the specific places they tag as well as other places with relevant associated place type and activities. The methods proposed here provide the potential for many interesting and useful applications, including the harvesting of useful insight on geographic space and employing the derived user profiles to enhance the search experience and to identify similarities between users based on their association to geographic places.