乌兰布和沙漠东北缘地温变化特征及其影响因子

基于内蒙古磴口荒漠生态系统国家定位观测研究站监测数据,分析2014年1—12月不同土层的地温数据及同期气象数据,进而阐明乌兰布和沙漠东北缘地温变化特征。结果表明：（1）乌兰布和沙漠地温及气温具有显著的日变化特征,气温最高值与最低值出现时刻相对巴丹吉林沙漠提前2 h,相对东部地区滞后1 h;地温与气温季节变化特征一致,各季节地温最值出现时刻相对气温滞后1 h;（2）地温变化速率随着土壤深度的增加而减小,在土壤深度达到70 cm以后,地温全年在0℃以上;低于0℃的5 cm地温持续时间约为4个月;（3）地温与空气温度、太阳辐射变化趋势一致,地温相对太阳辐射及气温明显滞后。相关分析与逐步回归表明,对地温变化起决定作用的环境因子为空气温度、蒸发量、太阳总辐射、风速、空气相对湿度、降水。     

基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。     

基于机器学习的高精度高分辨率气象因子时空估计

气象变量常作为重要的影响因子出现在环境污染、疾病健康和农业等领域,而高分辨率的气象资料可作为众多研究的基础数据,对推进相关研究的发展意义重大。本文以中国大陆为研究区域,利用2015年824个气象站点的气温、相对湿度和风速3套数据,结合不同的解释变量组合,分别构建了各自的GAM和残差自编码器神经网络（简称残差网络）模型,以10倍交叉验证判断模型是否过拟合。研究结果表明：① GAM和残差网络方法都不存在过拟合问题,同GAM相比,残差网络显著提高了模型预测的精度（3个气象因素的交叉验证CV R²平均提高了0.21,CV RMSE平均降低了37%）,其中相对湿度模型的提升幅度最大（CV R²:0.85 vs. 0.52,CV RMSE:7.53% vs. 13.59%）;② 残差模型的结果较普通克里格插值结果和再分析资料更接近站点观测数据,表明残差网络可作为高分辨率气象数据研制的可靠方法。此外,研究还发现在相对湿度模型中加入臭氧浓度和气温、在风速模型中加入GLDAS风速再分析资料,可提升模型的性能。     

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。     

陡倾斜脉状矿体隐伏深度计算

在研究广西 10 0个矿区地质资料基础上 ,建立了陡倾斜脉状矿体隐伏深度计算经验公式 ,从而为隐伏矿床预测、减少矿床勘查风险提供了信息     

震后早期阶段余震预测研究进展

震后早期快速、准确的余震预测对震后灾害风险应对和采取有效的处置措施十分重要.震后早期阶段地震目录不完整性是影响现有余震预测方法快速、准确预测的关键因素.近年来,随着技术和模型的发展,使得震后早期数据缺失阶段的余震预测成为可能.本文针对震后早期数据缺失阶段难以开展有效的余震预测问题,分别从提升余震检测率角度阐述了匹配滤波技术和深度学习技术,从统计地震学的余震补齐角度阐述了双尺度变换技术,从最大限度利用余震信息实时预测角度阐述了Omi模型和Lippiello模型等研究进展,分析了各类方法的优劣势,并提出了综合解决震后早期数据缺失阶段余震预测“瓶颈期”问题的技术路线,为从事地震检测、余震预测以及震后趋势研判等相关工作的科研人员提供科学参考.     

多种方法测定2019年皎口水库地区2.5级以上地震震源深度

应用CAP方法、sPL深度震相方法和双差定位方法,对2019年M2.5以上皎口水库地区地震震源深度进行测定。通过CAP方法进行反演,计算出最佳震源机制解及震源深度;在震中距50 km左右的近台识别出清晰的sPL震相,运用频率—波速（F-K）方法画出各种震源深度的理论波形,与实际波形进行拟合确定震源深度;建立地震事件对,利用走时差观测值与理论值的残差确定其相对位置及深度。结果发现,上述多种方法测定的结果基本一致;相对而言,双差定位方法更适合皎口水库地区地震震源深度的测定。     

非稳态地下水流系统响应降雨变化的数值模型研究

区域地下水流系统的发育受地质、气候和地形多种因素的影响。以往的地下水流系统研究主要探讨了地质、地形和稳态气候条件下所形成的局部、中间和区域流动系统的组成特征,对非稳态的地下水流系统认识不足。聚焦于研究地下水流系统对降雨变化的动态响应规律,使用HydroGeoSphere构建了剖面二维地下水地表水耦合数值模型,模拟在降雨的周期性和随机性叠加动态驱动下非稳态渗流场形成的地下水流系统。模拟结果表明,各层级流动系统的空间范围都会随着降水波动而发生变化。局部地下水流系统在雨季并非都处于扩张状态,在旱季也并非都处于收缩状态。各个局部流动系统的同时刻穿透深度之间可能具有无关、正相关或负相关关系,这取决于各个局部流动系统响应降雨变化的滞后性。中间流动系统在非稳态条件下非常活跃,其排泄出口、补给入口和循环路径随时间变化,并强烈影响局部流动系统。通过5种不同含水层参数和降雨情景的模拟对比,发现地下水流系统的滞后性和穿透深度的相关性对含水层各向异性特征较为敏感。下一步,需要更加深入地研究地下水流系统在季节尺度、多年乃至跨世纪时间尺度气候波动过程中的非稳态响应规律。