新疆四顶黑山花岗岩体锆石LA-ICP-MS U-Pb年龄及地质意义

新疆东天山位于中亚造山带南缘,天山—兴安造山系北天山造山带东段,发育大量泥盆纪—石炭纪花岗岩,其形成过程多与觉罗塔格洋的俯冲作用有关。四顶黑山花岗岩体位于东天山觉罗塔格构造岩浆带的东端,岩体在地表呈不规则状产出,侵位于元古界片岩-变火山岩、奥陶系变玄武岩和泥盆系雀儿山群火山岩;主要岩石类型为花岗岩和花岗闪长岩。花岗岩的LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为380.4 Ma±3.7 Ma,表明岩体形成于晚泥盆世。岩石表现出高硅(w(SiO_2)=64.87%~74.71%)、高碱(w(K_2O)=3.35%~4.68%,w(Na_2O)=2.26%~3.85%)、富铝(w(Al_2O_3)=11.82%~14.13%)和低MgO(w(MgO)=0.56%~2.12%)、CaO(w(CaO)=1.68%~3.74%)、TiO_2(w(TiO_2)=0.26%~0.57%)、P_2O_5(w(P_2O5)=0.01%~0.19%)特征,A/CNK=0.83~1.00;富集Ba、K、La、Ce、Nd,亏损Th、Nb、Ta、Sr、Ti,铕负异常较明显(δEu=0.70~0.73);具有岛弧型花岗岩特征。四顶黑山花岗岩体形成于岛弧环境,属于觉罗塔格洋向南俯冲过程中的产物。四顶黑山花岗岩体两侧的镁铁-超镁铁质岩体的形成时代应晚于晚泥盆世。     

菲律宾迪纳加特岛30#矿权区红土型镍矿床地质特征及成矿作用探讨

30~#矿权区位于菲律宾迪纳加特岛北部,区内发育有红土型镍矿床。本次勘查圈定4处矿(化)体,其中以Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ矿(化)体的矿化范围较大,厚度变化系数为45%~50%(相对稳定),经济价值较高。红土型镍矿体平面上呈地毯状展布于地表,厚度受地形控制,富镍矿体分布于矿权区东部的5、6、11、12小区;剖面上从地表向深部矿体为铁质红土层、松散红土层及高岭土化蛇纹石化橄榄岩层。30~#矿权区红土镍矿矿床的形成经历了从普通矿到富矿两个阶段,红土镍矿石属于酸性矿石。     

2019—2020年1—3月降水和气温的多源数据融合产品检验评估及对比分析

对2020年1-3月CLDAS多源降水融合实况、多源气温融合实况采用平均绝对误差分析、均方根误差分析及相关系数分析等方法进行检验评估,并与2019年同时段多源降水融合实况、多源气温融合实况进行对比分析.结果表明:2月降水多源融合实况较观测实况偏多;3月多源气温融合实况最接近观测实况;西部地区的日最低气温多源融合实况较为接近观测实况.     

太平洋年代际振荡、大西洋年代际振荡和全球变暖对北美地区降水的相对贡献

本文研究了1934～2018年期间太平洋年代际振荡（Interdecadal Pacific Oscillation,IPO）、大西洋年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO）以及全球变暖（Global Warming,GW）对北美地区陆地降水年代际变化的相对贡献。首先通过对冬（12至次年2月）、夏季（6～8月）北美地区的陆地降水与中低纬地区的海表面温度进行奇异值分解分析,得到对北美陆地冬季降水相对贡献较大的主要海温模态为IPO（42.33%）和AMO（23.21%）,夏季则为AMO（32.66%）和IPO（21.60%）。其次利用线性回归模型,分析三种信号分别对北美冬、夏季陆地降水的相对贡献及对北美陆地不同区域降水的相对重要性,结果表明AMO对夏季北美陆地降水变化的贡献最大,IPO次之,冬季则相反,GW对冬夏季北美陆地降水都有一定的贡献。夏季期间阿拉斯加地区AMO的贡献最大,约占65.8%,加拿大地区GW的贡献最大,约占44.5%,美国本土及墨西哥地区三者贡献基本一致;冬季期间阿拉斯加和加拿大地区GW的贡献最大,分别为62.3%和44.7%,美国本土和墨西哥地区IPO的贡献最大,分别为47.9%和71.5%。进一步利用信息流方法,验证了IPO、AMO、GW对降水的敏感性区域。最后运用全球大气环流模式ECHAM 4.6进一步确定了太平洋和大西洋海温异常对北美地区陆地降水变化的影响途径,结果表明印度洋海表面温度异常在AMO和IPO对北美陆地降水变化的作用中至关重要。     

大数据量机载LiDAR点云的快速区域分割处理

针对大数据量机载LiDAR点云数据整体处理时效率低下、分块处理时容易破坏地物空间结构特征的问题,提出了一种顾及点云覆盖区域地形地貌特征的快速区域分割方法。首先构建离散点云的虚拟格网,利用格网邻域内的高程突变实现区域边界上的各类障碍物自动检测;其次为提高分割处理效率,在点云覆盖区域矩形初始分割的基础上,利用流水模型及坐标轴向的方向约束对矩形分割边界线进行自动更新;最终实现了大数据量点云的快速区域分割处理。实验证明,该算法能够合理避开各类典型地形及地物障碍,实现区域分割边界线的自动化生成,算法的适应性与处理效率较高,能够较好地应用于大数据量点云数据的快速处理与应用。     

点云数据在兰州地铁中的应用

针对提取隧道点云中轴线3种不同算法,选择更加适合海量点云中轴线提取的算法。首先对隧道点云进行坐标转换,按里程对隧道点云进行连续正交断面的提取,将得到的断面通过椭圆模型进行粗差剔除;其次采用RGB颜色变化值表示断面的收敛扩张情况,通过柱状图、折线图表示断面形变特征;最后对隧道曲线段点云数据进行中轴线的提取,并进行平曲线要素的自动提取,为隧道平曲线主点位置识别、平曲线要素提取提供一种新途径。     

基于差分筛选的YOLOv2监控视频目标检测方法

监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。     

IGU精密星历在CORS网监测中的应用

针对IGS数据处理中心发布的最终精密星历不能用于CORS网实时监测的问题,分析了IGU(超快速精密星历)用于CORS网实时监测的可行性。根据不同IGU精密星历产品的精度和时延性,基于TEQC将美国康涅狄格州10个CORS站单天观测数据平均分为4个时段,利用GAMIT/GLOBK依次进行了精密定位解算,并与最终精密星历基线解算和网平差结果进行比对。结果表明:利用IGU预测部分与最终精密星历的基线解算结果坐标分量较差最大为0.17 mm;网平差后点位坐标分量偏差最大为0.11 mm。因此,IGU预测轨道可以对CORS网进行实时监测。     

顾及邻近点变形因素的高斯过程建模及预测

针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。     

车载移动测量系统在城市树木普查中的应用

针对城市树木普查,现有的采集和管理方法浪费大量的人力和物力,难以实现数据的快速更新和科学管理的问题,该文将车载移动测量系统应用于城市树木普查工作。介绍了该应用的工作流程,阐述了数据采集、处理的具体过程,实现了基于ArcGIS二次开发软件平台自动或半自动提取树木的平面位置和确定树木冠幅、胸径、树高和树种等属性的功能,并且集成城市树木数据库与街景系统,实现城市树木可视化监测,以及精细化、动态化、信息化的管理。