北斗卫星导航系统双差动力法精密定轨及其精度分析

针对GEO卫星切向轨道分量与双差模糊度强相关的问题,对经典双差动力法进行了改进,提出联合使用载波相位和相位平滑伪距实现北斗系统精密定轨,并从理论上分析了以上处理策略的可行性及对模糊度固定的影响,然后结合北斗系统精密定轨特点,推导给出了利用QIF方法实现北斗卫星双差模糊度固定的基本原理,实测数据分析表明:联合载波相位和相位平滑伪距,既可降低相关性,又可兼顾精度,定轨效果优于经典双差动力法;利用QIF方法能够取得一定的模糊度固定效果,但受观测条件限制,北斗卫星双差模糊度固定成功率整体不高,双差模糊度固定之后对轨道的改进作用有限。     

海-塔盆地中部断陷带南屯组沉积体系配置及有利相带分析

本文充分利用岩芯、测井、地震及分析化验等资料,对海-塔盆地中部断陷带4个主力凹陷的南屯组砂体类型及分布特征进行了详细研究。结果表明,南屯组主要发育扇三角洲、近岸水下扇、辫状河三角洲和湖底扇等4种典型类型砂体,并从沉积背景、发育部位、沉积特征、搬运机制以及地震反射特征等5个方面,分不同角度、不同层次详细阐述了扇三角洲、近岸水下扇、辫状河三角洲和湖底扇的识别标志;其中扇三角洲主要分布在乌尔逊凹陷和贝尔凹陷的陡坡带,近岸水下扇主要分布在南贝尔凹陷和塔南凹陷的陡坡带,而辫状河三角洲主要分布乌尔逊凹陷、贝尔凹陷和南贝尔凹陷的缓坡带。从盆地边部向盆地中心方向,沉积相由扇三角洲、近岸水下扇和辫状河三角洲沉积逐渐过渡为半深湖-深湖相沉积,局部半深湖-深湖相中发育湖底扇沉积体系,整体具有“南北分块、东西分带”的沉积格局。综合研究表明,扇三角洲前缘、近岸水下扇中扇和辫状河三角洲前缘砂体是油气富集的有利沉积相带,而洼槽边缘的湖底扇砂体为岩性油气藏勘探的重点对象。     

Study on the Global Carbon Assimilation System Based on Multisource Remote Sensing Data

The Paris agreement signed in April, 2016 aims to balance global anthropogenic carbon emissions and terrestrial carbon sinks by the middle of the 21^st century. To fulfill this goal, it is necessary to calculate carbon fluxes of different regions reliably. The global carbon assimilation system is an effective technique for achieving this goal. The Ministry of Science and Technology of China supports the project entitled as study on the global carbon assimilation system based on multisource remote sensing data through the national key research and development programs for global change and adaptation during the thirteen-five period. This project will develop synergic inversion techniques for retrieving key parameters of biological and atmospheric cycles and for assimilating multisource remote sensing and ground based data. Then, the high resolution global carbon assimilation system coupled with an ecological model will be constructed. This system is able to assimilate jointly multisource observation data and to optimize key model parameters, photosynthesis and respiration carbon fluxes of global terrestrial ecosystems, and anthropogenic carbon emission fluxes of key regions. This system will be used to study quantitatively the spatial and temporal patterns of carbon fluxes of global terrestrial ecosystems and anthropogenic carbon emission fluxes of key regions and to identify the mechanisms driving the global terrestrial carbon sinks and sources. The outputs of this study will be helpful for the fulfillment of the key research and development programs for global change and adaptation and provide valuable data and technical support for the decision-making in China.     

新疆春风油田石炭系火山岩岩性特征及测井识别方法

不同岩性的火山岩其储集性能差异甚远,准确识别火山岩岩性对于火山岩储层的研究具有重要意义。研究区春风油田石炭系储层以火山岩为主,过渡类型较多,岩性较为复杂。利用岩心观察、薄片鉴定、地化分析等方法确定研究区发育火山熔岩类和火山碎屑岩类两类火山岩,其中,火山熔岩包括玄武岩、安山玄武岩、玄武安山岩以及安山岩,火山碎屑岩有凝灰岩和火山角砾岩等。通过识别出的岩性标定测井,分析每种岩性的测井响应特征,利用交会图法和星形图法,建立了不同岩性的识别标准。     

基于18S和ITS-5.8S rDNA基因序列的白色霞水母(Cyanea nozakii)的分子鉴定与检测

采用通用引物PCR扩增法,测定了辽东湾海域的白色霞水母(Cyanea nozakii)螅状体、碟状体及水母体的18S以及ITS-5.8S r DNA序列,同时利用Gene Bank数据库中已有同源序列对其进行序列分析及系统分析。结果显示,白色霞水母3个个体的18S和ITS-5.8S r DNA序列完全一致。白色霞水母样品的ITS-5.8S r DNA序列与Gen Bank中未知真核生物的序列高度相似(≥99%),推测该物种可能是早期发育阶段(卵、浮浪幼虫或碟状体)的白色霞水母样品。霞水母属不同种间18S r DNA序列经比对后同源序列长度为1709bp,多态位点数33个;比对后ITS1同源序列长度为368bp,其中变异位点203个,简约信息位点数178个,单变异位点21个。基于18S r DNA基因序列的霞水母属种内和种间平均遗传距离分别为0、0.008,而基于ITS1序列的霞水母属种内和种间平均遗传距离分别为0.019、0.284。基于ITS1的种间遗传距离是种内遗传距离的15倍,适合于进行物种鉴定。NJ系统树的结果也表明同种的不同个体各自聚枝,其聚类结果大致与形态分类吻合。研究表明,ITS基因片段在霞水母不同种间变异较大,更适于大型水母种类鉴定、检测及属内种间水平的系统进化研究。     

基于五种油源的中重度风化溢油的常规鉴定指标的应用效果评估

本文利用采集于我国三大油田的五种原油样品开展了长达210天的溢油风化模拟实验,并依据相对偏差和重复性限数学分析法,进行溢油风化过程分析和诊断比值应用效果评估。研究结果表明:经过210天的风化,溢油鉴定诊断比值发生明显改变;其中来源于萜烷、甾烷和多环芳烃的诊断比值变化率要远低于正构烷烃,可用于中长期风化溢油鉴定。此外,研究发现,在这些有效诊断比值中有4个变化率较小,相对偏差低于5%,保持了较好的稳定性,更适合于重度风化溢油鉴定。     

海洋生态重要性区域的内涵与识别方法研究——以黄河口为例

海洋生态环境目前正在承受来自人类活动和气候变化的巨大压力;急需必要的管理工具或决策支持系统来应对这些压力所带来的生态环境问题。对海洋生境的分类识别是开展生物多样性保护的基础和前提;海洋生态重要区识别作为一种客观、科学和灵活的生境分类评估和选划方法;已被科学界和管理者广泛接受和认可。本文首先介绍了海洋生态重要区的概念内涵以及识别方法的研究进展;给出了海洋生态重要区的定义;之后以黄河口为例;初步建立了针对该区域的生态重要区识别标准和评价方法;对黄河口及邻近海区进行了生态重要性等级划分。本文是对生态重要区识别方法在我国近海的首次应用尝试;研究结果可为我国基于生态系统的海洋管理提供科学方法和工具;也可为其他区域的研究提供借鉴。     

典型矿区尾矿库特征污染物识别研究

通过对典型尾矿库土壤样品分析,利用重金属超标率、植物体BCF、污染因子的权重值筛选等通进行典型污染物识别,为开展尾矿库污染治理工作提供依据。     

PNN在煤田随钻测井岩性判识应用研究

介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求.