Application of discovery process models in estimating petroleum resources at the play level in China

Discovery process modeling has gained wide acceptance in the Chinese exploration community. In recent years, a variety of discovery process models have been applied to the prediction of undiscovered petroleum resources at the play level in sedimentary basins in China. However, challenging problems have been encountered, particularly when one method alone has been applied to small plays in nonmarine sedimentary basins or in plays with an unusual order of discovery wells. This paper presents results gotten by using the lognormal discovery process model of the Geological Survey of Canada and the geoanchored method for three petroleum plays in basins with different geologic settings. Although the predicted shapes of the parentsize distributions which use these two models, were not always similar, the expected values of the total resources and the number of fields (pools) to be discovered are comparable. The combined use of two discovery process models in the same play compensates for the weaknesses in one method compared with the other and vice versa. Thus, more reliable estimates are the result.     

碎石桩加固冷却塔地基效果的检测技术与质量评价

介绍了安阳电厂冷却塔碎石桩复合地基静载、动力触探、瑞利波法系列原位试验。根据试验结果，对冷却塔地基加固与改良效果及施工质量进行了评价。     

应用灰色系统理论进行地震灾害等级划分和灾情分析比较

通过对地震时人员死亡、受伤、房屋破坏和直接经济损失４个灾害损失指标的函数转换，使得用不同的损失指标判别灾害等级的标准取得了统一．然后，应用灰色聚类方法划分地震灾害等级，并用灰色关联度排序方法对不同的灾情进行分析比较．同时还对１９６６～１９８３年我国大陆７次重要地震和１９９５年我国大陆１７次地震进行了灾害等级划分和不同灾情的分析比较．结果表明，该方法基本可定量准确地评价地震灾情     

利用高分辨率卫星影像进行地震损失评价所需的城市特征识别

高分辨率卫星影像已经在一些国家的民用领域得到应用。利用高分辨率卫星影像来收集地震损失评价所需要的各类城市信息不仅高效和有较好的时间分辨率，而且它可以减少以往所必需的大量的代价高昂且费力的城市调查。基于在印度城市台拉登所做的研究，讨论了如何利用高分辨率卫星影像进行城市特征识别的一些问题，同时也简单论述了利用GIS／RS软件综合所得的数据以便用于地震损失评价的方法。     

2002年甘肃玉门5.9级地震灾害损失评估

2002年12月14日甘肃玉门发生了5．9级地震，造成了建筑物、构筑物和其他工程设施的破坏。震后开展了地震现场考察与震害评估工作，在充分了解灾区概况和自然环境、社会经济、产业支柱、人口及建筑物现状的基础上，将灾区划分为七个评估区，完成了66个点的震害抽样调查工作，根据地震灾害损失现场评估系统EDLES的要求，建立了有关数据库，做出了比较科学切合实际的经济损失评估结果。     

新疆喀纳斯国家地质公园旅游资源及评价

新疆喀纳斯国家地质公园是以第四纪冰川遗迹为主要特色的综合性国家地质公园。本文对公园内的旅游资源进行了概要介绍，并对其作了定性评价，认为园区内旅游资源类型多样，功能齐全，极具科考、旅游观光和科普教育价值。     

PNN网络在预测MCS移动中的应用

神经网络是空间数据挖掘的一种重要手段。本文运用概率神经网络(PNN网络)对1998年夏季影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)东移的环境物理量场的空间分布特征进行了研究，得到了高原上MCS移动方向与环境物理量场空间分布之间的关系。研究表明，使用概率神经网络预测中尺度对流系统的移动具有较好的效果，从而为研究高原上MCS东移与环境场之间的关系提供了一种新的方法和思路。     

The neoliberalization of ecosystem services: wetland mitigation banking and problems in environmental governance

Wetland mitigation banking is an American neoliberal environmental policy that has created a functioning market in `ecosystem services', commodities defined using the holistic measures of ecological science. The development of this market is discussed as a project of environmental governance, defined as the nation-state's regulation of ecological relations within its territory towards stabilizing capitalist relations of power and accumulation. I argue that the wetland banking industry serves as a bellwether that presages problems that other strategies of neoliberal environmental governance will experience. Ethnographic, economic and ecological data from the Chicago-area wetland banking industry inform a discussion of two major obstacles to neoliberal strategy: the problem of relying on ecological science to define the unit of trade, and the problem of aligning the somewhat independent relations of law, politics, markets and ecosystems across an array of spatial scales. Theoretical guidance is sought from recent work on `social natures' and from the Regulationist approach to institutional political economics.     

金沙江流域(云南境内)山地灾害危险性评价

云南境内的金沙江流域是斜坡不稳定的敏感区,根据1988-2000年的区域调查和统计,区内发育山地灾害点1697处,其中流域面积大于1km2的泥石流沟808条,体积大于1×104m3的滑坡580处,体积大于1000m3的崩塌309处。用于山地灾害危险性评价的主要敏感因子包括岩土体类型、山坡坡度、降雨、土地利用、地震烈度和人类活动。在对这些因子进行了敏感性评价的基础上,应用GIS对敏感因子集成评价而产生了云南金沙江流域山地灾害危险性评价图。评价结果表明:高危险区面积占全区面积6464km2的8 77%,中危险区占全区总面积的41 51%,低危险区占41 12%,无危险区占8 60%。山地灾害危险性评价图可以帮助规划者或工程师在土地发展规划中选择最佳建设场所,以减轻灾害的影响。     

概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究

通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法,建立了卫星图像分类的概率神经网络模型,并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明,PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型,且分类时间相当,是一种有效的图像分类方法。