中国省域尺度17部门资本存量的时空特征分析

随着灾害强度、频率以及承灾体暴露的增加,自然灾害造成的损失日益严重。资本存量作为承灾体的经济暴露指标之一,是灾害损失评估的前提和基础。针对目前中国缺乏省域尺度长时间序列的经济部门分类的资本存量数据基础,论文通过永续盘存法,建立了2003—2015年中国大陆31省17部门的资本存量数据库,并分析其时空特征。结果显示：① 全国总资本存量与灾害直接损失的年际变化均呈增加趋势。省域尺度上,通过相关性分析显示,在99%置信度水平上,两者呈显著正相关(r=0.3)。② 时间上,各省17部门资本存量基本也呈增加趋势,但增速不同。在各部门增速最快的省份中,黑龙江省的居民服务、修理和其他服务业增速最快,增长约454.3倍;其次是青海省的租赁和商务服务业(398.3倍)、江苏省的金融业(295.1倍)、安徽省的科学研究和技术服务业(125.1倍)等。③ 空间上,2015年各省17部门资本存量最多的前4个部门分别是房地产业,工业,交通运输、仓储和邮政业,水利、环境和公共设施管理业,占比均在60%以上;且这4个部门资本存量暴露最多的省份是江苏省和广东省。该结果有助于从时空角度了解各省各部门资本存量暴露情况,为各省灾害风险管理者的防灾减灾工作提供重要的参考价值。     

南大洋酸化过程及其变化趋势研究进展

近30年的集成研究表明,南大洋吸碳能力从20世纪90年代开始出现明显的下降,但是这种减弱趋势在2002年后又开始转变为显著增强的趋势,展现出一种吸收大气中人为CO2更强的能力,这种态势伴随着南大洋的酸化进一步增强。观测表明,开阔大洋(45°S—50°S)在1991—2000年间的pH下降速率为每年0.0007,文石饱和度Ω文石以每年0.015的速率上升,而在2001—2011年间pH下降速率增大为每年0.0024,Ω文石转变为每年0.017的下降速率。在南大洋近岸海域,海洋酸化程度区域性差别很大,影响因素也更加复杂。例如,普里兹湾在1994—2010年pH和Ω文石分别下降了0.11和0.30,威德尔海在1978—2008年间的表层海水pH下降速率为每年0.0011,Ω文石下降速率为每年0.002。基于现场观测数据和遥感反演参数方法,从点线观测数据评估扩展到海区整体范围的南大洋酸化趋势评估取得了重要进展。而近期改进的模型模拟与观测结果比较在量级和更大尺度空间上都取得了较好的结果。本文对地球系统模型(ESM)预测的包括RCP 8.5等不同情境下的南大洋酸化趋势以及海洋酸化对南大洋生态系统的效应进行综合评述,结果表明到本世纪末南大洋大部分海域都将处于文石不饱和状态,预示着南大洋的酸化进展将会严重影响海洋生物地球化学变化和损坏整个南大洋的生态系统。因此,对南大洋开展海洋酸化过程、驱动机制和预测研究以及生态效应评估已严肃地摆在全人类的面前。     

从化区亨龙厂西北面边坡地质灾害危险性评估

地质灾害严重威胁人民的生命及财产的安全,破坏各种工程设备,造成巨大经济损失,本文以从化区亨龙厂西北面边坡为例,对项目进行地质灾害威胁性评估。     

FIO-ESM气候模式北太平洋海表温度和降水的季节性预报技巧评估

The seasonal prediction of sea surface temperature(SST) and precipitation in the North Pacific based on the hindcast results of The First Institute of Oceanography Earth System Model(FIO-ESM) is assessed in this study.The Ensemble Adjusted Kalman Filter assimilation scheme is used to generate initial conditions, which are shown to be reliable by comparison with the observations. Based on this comparison, we analyze the FIO-ESM 6-month hindcast results starting from each month of 1993–2013. The model exhibits high SST prediction skills over most of the North Pacific for two seasons in advance. Furthermore, it remains skillful at long lead times for midlatitudes. The reliable prediction of SST can transfer fairly well to precipitation prediction via air-sea interactions.The average skill of the North Pacific variability(NPV) index from 1 to 6 months lead is as high as 0.72(0.55) when El Ni?o-Southern Oscillation and NPV are in phase(out of phase) at initial conditions. The prediction skill of the NPV index of FIO-ESM is improved by 11.6%(23.6%) over the Climate Forecast System, Version 2. For seasonal dependence, the skill of FIO-ESM is higher than the skill of persistence prediction in the later period of prediction.     

根据海洋中的盐度预测降雨

伍兹霍尔海洋研究所的科学家雷·施密特和他的两个双胞胎儿子在降雨预报竞赛中获得最高奖。7~10天的天气预测,能够帮助我们规划我们的日常生活,但是当涉及季节或者数周的天气预测时.     

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。     

珠江三角洲地区登革热流行风险空间模拟与预测

近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归（LUR）模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响（相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403）,所构建的LUR模型效果较好（调整R²为0.796,F=390.409,P<0.01）,留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。     

一种基于M估计的Robust-ELM滑坡位移预测方法

采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的RobustELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。