雅砻江流域主汛期降水长期预报的一种方法

本文使用天气学方法，从影响雅砻江区域主汛期降水量的长期预报有关因子出发，再运用数理统计方法反复筛选，仅取３个主要因子：西部青藏高原８个站冬春积温，北部冬季极涡面积指数，南部冬季印缅槽平均强度，建立逐步回归预报方程。结果显示：对主汛期６～９月降水量预报拟合准确率为１６／１７即约９４％。回归分析中发现：尽管西太平洋副热带高压对盆地西部降水有很大影响，盛夏且与高原积温有较密切相关，但由放大范围长时段的青藏高原积温，对于雅砻江区域主汛期降水量的影响超过西太平洋副热高压，因而在逐步回归过程中，副高因子仍被剔除．     

资江河口区农田土壤重金属污染评价及来源分析

资江是洞庭湖的第二大支流，其中上游锑(Sb)矿采矿冶炼工业发达，给资江下游及洞庭湖区带来了严重的重金属污染风险。以资江河口区为研究区，采集了132个农田土壤样品及7个资江水样，综合采用多种污染评价方法、空间分析、多元统计分析方法对研究区重金属进行了污染评价及来源分析。结果表明，研究区农田土壤重金属平均质量分数表现为Zn>Cr>Ni>Pb>Cu>As>Sb>Cd，旱田土壤重金属平均质量分数除Pb外均高于水田。Sb、As、Cd为主要污染元素，Sb达到了中等污染和中等生态风险的程度，总体处于轻微-中等生态风险程度。资江水体Sb质量浓度较高，平均为10.51 μg/L。Sb主要来源于中上游的锑矿工业，受高锑质量浓度地表水灌溉、垃圾填埋场以及燃煤等人为活动的控制；Cd主要来源于农药化肥、生活垃圾和城镇废水等人为活动；Cr主要来源于成土母质，而Cu、Zn、As、Ni、Pb受成土母质和人为活动的双重控制。      

改进的DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升的应用

DisTrad（Disaggregation procedure for radiometric surface temperature）模型是常用于遥感地表温度空间分辨率提升的主要模型之一。DisTrad模型常面向空间范围有限、地形相对平坦的研究区域,且常选用植被参数（如植被指数或植被覆盖度等）作为关键参数。然而在空间范围较大、地形起伏地区,地表温度的空间变异可能无法完全通过植被参数解释。本研究选取四川盆地及毗邻地区为研究区,通过模拟数据研究DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升中的适用性。数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）、归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）等参数,采用滑动窗口逐步回归,将空间分辨率为6km的地表温度提升至空间分辨率为1km。研究结果表明,改进的模型在平原及海拔较低的高原地区提升获得的地表温度空间分辨率具有较高精度,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.5K左右;在地形起伏较大的地区,RMSE为4K,验证了改进的模型提升的可行性。     

变形预测的逆多元统计模型

测量和预测目标点的空间变形是掌握变形体稳定性的重要手段,本文论证了逆多元统计预测模型用于滑坡的稳定性分析,利用变形点的空间三维移动量模拟时间的变化特征,与正常的时间序列进行对比,检验变形体的稳定性。并结合实例说明了在滑坡变形分析中逆多元统计模型的实用性和可靠性。     

三维GIS的线性八叉树数据结构研究

本文在分析和比较了三维ＧＩＳ中多种数据结构的基础上,重点讨论了线性八叉树编码原理、线性八叉树数据结构以及线性八叉树的生成、显示与操作,并从数据结构的优缺点着眼,提出将ＢＲ 法与线性八叉树相结合的观点;从三维动画技术着眼,提出将原型法、ＣＳＧ 法与线性八叉树相结合的观点,最后提出一种基于多元表示的三维ＧＩＳ系统的构想框架     

基于多元时间序列的Kn近邻预测模型

提出了一种基于多元时间序列的Ｋｎ近邻短期气候预测模型。该模型既保留了Ｋｎ近邻算法的优良特性,同时又考虑了气候系统有关状态量之间的物理关系和动力行为特性。用该模型对云南各区域的平均月雨量距平值进行预测试验,其对云南１９９１年５月～１９９８年６月的月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率为６３．５％,对云南１９９１～１９９８年的５月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率则可达到７０．０％。该模型的建立具有一定的实际业务应用价值。     

科尔沁沙地差巴嘎蒿（Artemisia halodendron）水分利用特征

深入剖析科尔沁沙地固沙植被水分利用特征,可为科尔沁沙地生态修复和区域荒漠化防治提供参考。测定了科尔沁沙地典型固沙植被差巴嘎蒿（Artemisia halodendron）2020年生长季的植物水及其所在区域的地下水、土壤水与降水的δD值,采用多源线性混合模型定量分割了差巴嘎蒿的水分利用来源。结果表明：（1）研究区大气降水方程斜率小于全国大气降水方程,说明该区域大气降水蒸发强烈,方程截距较大,表明研究区水汽再循环强烈。土壤水同位素方程的斜率和截距都小于研究区大气降水方程线,表明土壤水受二次蒸发影响显著。（2）土壤含水率与降雨量、植物生长期的变化有显著的相关关系,受降雨影响,浅层（0—40 cm）土壤含水率波动幅度最大,且土壤含水率随土层深度的增加趋于稳定。（3）雨季,差巴嘎蒿主要利用0—40 cm和120—160 cm层的土壤水,利用率分别为30.1%和25.2%,对其他深度的土壤水利用较少;旱季,主要利用0—80 cm和160—200 cm层的土壤水,利用率分别为30.7%和21.1%,明显高于其他土壤层。     

土壤剖面的磁学特征及其对交通污染的指示意义——以北京首都机场高速公路为例

对北京首都机场高速公路旁采集的土壤柱状T01剖面的磁学参数和金属元素分析,探讨了研究区内现代交通导致的土壤磁学性质的变化及其对环境污染的响应.结果表明,磁参数(χ,ARM和SIRM)与重金属含量呈同步垂向变化趋势.来源于交通运输排放的污染物是土壤剖面上部(0～8 cm)磁性和金属含量增强的主要原因,8cm以下,土壤基本未受到污染,磁性矿物和重金属含量较低,磁性颗粒变化稳定,基本代表了该地区土壤的自然背景.尽管土壤岩石磁学分析表明剖面上下部受污染和未受污染样品的磁载体均是粒度较粗的多畴磁铁矿,但是结合磁参数比值曲线,说明底部样品的磁颗粒的粒度较顶部偏细.磁性矿物的含量变化没有影响磁颗粒的粒度特征.指标聚类等相关分析表明,土壤磁参数(χ,ARM和SIRM)与重金属元素(Pb,Zn和Cu)含量显著相关;结合模糊聚类分析,磁参数可用于追踪、识别交通污染物质在土壤剖面中的富集、迁移状态,揭示不同深度土壤的污染程度.     

应用于地震相识别的多元统计分析法

地震地层学的一个最重要的目标就是识别和分析与地质环境腾的地震相，因此第一个问题是确定对于表征地震相来说，哪些地震参数具有判别能力，进而对所有这些地震参数同时给以考虑，第二个问题就是应确定地震参数和我们所勘查的地质相之间的联系，本文给出了一种建立在两步法基础上的自动相识别方法；第一步，即分析步，首先就每一个希望识别的相给定某些分析的地震道，这些分析地震道的选择是依据井数据或地震地层学解释，其次由这些分析地震道计算出大量的地震参数，通过多维分析以证实分析道的选择是合理的并从所有可利用的参数中挑选出那些最佳判别参数。到此，模拟也许能把地震参数和地质特征联系起来，第二步是预测某个能够自动相识别的参数，我们在未知的地震道上计算了先前所选择的判识参数，并把分析道有关的未知的道进行分类，我们发展了这种方法并成功地把它应用于储油层相识别的两个例子中。我们的主要结论是：地震道包含有地质信息，而这些信息可通过大量地震参数的多元数据，分析而提取出来，自动相识别不仅可靠而且速度快，所得出的相图有一个突出的优点是同时综合了数个判别参数。