中国雄黄雌黄矿床主要类型及其地质特征

文章提出了中国雄黄雌黄矿新分类,共分为３大岩类５个矿床类型,即矽卡岩型,海相碳酸盐岩型,海相碎屑岩型,陆相杂色岩型和变质岩型雄黄雌黄矿床。着重讨论了各类型雄黄雌黄矿主要地质特征,为雄黄雌黄矿勘查评价提供参考。     

基于GIS的四射珊瑚分类信息系统

古生物学是一门古老的学科,在长期的研究中积累了大量的资料,如何充分利用这些宝贵 的资料,是人们关注的热点。计算机技术的发展,特别是近年来ＧＩＳ在各学科的应用,为古生物学研究提供了新的方法,为长期以来所积累的大量数据的分析与再利用提供了有效的研究手段。     

改良最短距离法在合金样品分类中的应用研究

运用改良最短距离法分类原理对合金样品进行分类研究,从样本个数,训练集特征值范围及试验集插入位置等方面对识别率的影响进行了探讨。改良最短距离法对未知样品有较高的识别率,但该方法的外推预测能力不足。     

中国湖泊营养类型的分类研究

对我国１３０余个主要湖泊的营养状况进行了分类研究。结果表明,目前处于协调营养型湖泊１１６个,占调查湖泊数量８７．９％,占调查湖泊面积的９６．０％;非协调营养型湖泊１６个,占调查湖泊数量１２．１％,占调查湖泊面积的４．０％;在协调营养型湖泊中,影响湖泊资料开发利用的主要障碍是;富营养化问题;非协调营养型湖泊中,主要是超营养化和盐碱化问题,它们有的已经严重地影响了湖区经济的发展,是我国当前亟待解决的重     

基于卷积神经网络的地震波形智能识别研究

随着世界上多个国家和地区的地震预警系统投入运行,误报和漏报等问题逐渐突显,特别是将标定以及强干扰波形误识别为大震事件,快速、精确地区分地震与其他波形是一个难题。针对于此,该研究提出了基于卷积神经网络地震波形智能识别方法。首先收集并处理了2012—2017年中国境内福建以及周边邻省共683个地震和478个爆破事件,并对这些样本筛选、截取和基线校正等预处理,共得到了27 500条三通道波形。在此基础上,构建了3 s波形输入的卷积神经网络模型(SW-CNN)。结果表明：模型对地震、噪声、爆破和异常波形的识别率分别为97.9、99、99.2和99.3%。相比于人工手动分类识别,该模型更省时和更稳定,为地震预警目前所面临的问题提供了一个新的解决方法。     

太湖湖滨带类型划分及生态修复模式研究

太湖湖滨带岸线总长405 km,73%以上被防洪大堤所包围,其余部分临近山体,属于典型的大堤型湖滨带.按照湖滨带地形地貌分为大堤型、山坡型、河口型三类,根据水文条件和露滩情况,又将大堤型分为长期露滩、间歇露滩、无滩地型,山坡型分为有滩地型、无滩地型,形成6种类型的湖滨带.根据以上太湖湖滨带划分类型,结合湖滨带生境、气候、水文条件以及植被分布现状等因素,分别采取生态保育、生态修复、生态重建的对策,设计了不同类型的太湖湖滨带生态修复模式,并分别提供了形象的修复模式示意图,以期为太湖及其类似湖滨带的生态修复提供一定的借鉴.     

中国湖泊综合分类原则、级别划分及分类程序之初探

在略述了国内外湖泊分类研究现状的基础上,探讨了开展我国湖泊综合分类的原则、级别划分以及综合分类所应该遵循的程序。主导因素与综合因素相结合,建立分类的主导标志,是湖泊综合分类系统中高层次分类的关键;区域相似性（相对一致性）与差异性的对比分析是低层次分类的重要环节。在此基础上,还应充分考虑到人类经济活动的方式与强度对湖泊诸自然因素的影响,以便使湖泊综合分类工作既具有理论上的意义,同时又具有实用价值。级     

融合地理空间认知的珊瑚礁地貌单元高分遥感分类方法

近年来,在人为活动和自然因素的影响下,全球珊瑚礁面临着大规模退化问题,开展珊瑚礁监测研究对珊瑚礁生态系统评估、修复和保护工作具有重要作用。本文以西沙群岛北礁和华光礁为研究区,应用2015年高分二号（GF-2）和WorldView-2高空间分辨率卫星影像和现场调查数据,基于不同珊瑚礁地貌单元的空间位置特征,提出了融合地理空间认知（Geo-Spatial Cognition,GSC）的珊瑚礁地貌单元高分遥感分类方法。研究结果表明：针对因空间位置不同和底质组成高度近似导致珊瑚礁地貌单元漏分和错分的问题,本文提出的方法更能有效获取精准的珊瑚礁地貌单元信息。其中,融合地理空间认知的随机森林（Integrating Geo-Spatial Cognition-Random Forest,GSC-RF）方法展现出了最优的分类表现,在北礁和华光礁珊瑚礁地貌单元分类中总体精度分别为98.06%和91.93%,Kappa系数分别为0.98和0.91。相比于仅使用光谱信息的随机森林（Random Forest,RF）、多元逻辑回归（Multinomial Logistic Regression,MLR）和支...     

非线性弹性地震学研究进展与展望

非线性弹性地震学是基于岩石非线性弹性关系的地震波传播理论,也是当前地球物理学一个前沿的研究领域.该研究不依赖于线性胡克定律,而是通过实验探究和理论推导的方式来构建非线性弹性本构关系,并以此为基础建立非线性波动方程,进一步探究岩石非线性弹性的成因以及非线性弹性参数的本质机制.与传统理论相比,非线性弹性地震学所依赖的本构关系具有更高的精确性,更符合岩石实际的应力-应变响应,在微小结构探测方面也具有更高的精度.近年来,随着该研究的不断深入,静态、准静态、动态共振、以及共传播超声波实验方法都得到了迅速发展,本构关系和波动方程的推导也取得了进展,同时此方法在野外地震观测和地球大范围尺度非线性弹性的研究中也开始了应用尝试.总之,在过去几十年非线性弹性地震学得到了快速的发展,取得了丰富的成果,然而各研究方向成果分散,缺乏系统性认识.因此为了便于将来更好的开展研究,我们系统总结了实验观测方法、非线性本构关系建立、波动方程推导、实际地震资料应用等方面的研究进展,并结合当前的研究现状预期了未来可行的发展方向．     

多维信息在改善沿海地区图像分类精度中的应用方法

在某些专题研究中,由于研究目标、大气传输、下垫面及其他因素的限制,波谱分析的统计分类模式并不能完全满足研究需要。虽然多时相高精度图像可以提高分类精度,但常因其费用相当昂贵而难以实现。因此,如何在现有资料基础上,提取更多有效信息是亟需解决的问题。针对沿海地区特有的复杂地理现象,以TM图像为基础,通过量化手段进行最佳信息维数的确定与最佳信息维数组合的选择,探讨了信息维数对分类精度的影响。结果表明,在原有图像基础上,进行信息挖掘并重新组合可以得到能满足工作需要的分类精度,组合维数以6维最佳,更多的信息融合对精度影响不明显。