西秦岭甘南地区上二叠统毛毛隆组古环境演变:基于遗迹网络分析

西秦岭地区是二叠系—三叠系之交深水相保存较为连续的地区,西秦岭甘南地区上二叠统毛毛隆组发育丰富的遗迹化石(12属17种)。遗迹网络分析作为新兴的研究方法,侧重于用相互连接的遗迹分类群来重建遗迹群落系统,这为研究遗迹群落的行为学和生态学提供了丰富的手段。笔者以西秦岭甘南地区上二叠统毛毛隆组发现的遗迹化石为数据源,运用遗迹网络分析方法,揭示出毛毛隆组遗迹群落具结构化特征,遗迹群落体现出环境驱动的遗迹组合面貌特征: Palaeophycus-Lockeia-Arenicolites-Dictyodora-Planolites-Protovirgularia-Chondrites组合(C1,近源浊流区),Palaeophycus-Lockeia-Arenicolites-Dictyodora-Protovirgularia-Phycodes-Chondrites-Helminthopsis组合(C2,浊流过渡区—浊流远源区),和Palaeophycus-Nereites-Scolicia-Protovirgularia-Helminthopsis组合(C3,远源浊流区)。该遗迹群落由C1演变至C3的过程,揭示了古环境从近源浊流区至远源浊流区的演变历程。     

裂隙岩体中的对流扩散研究

揭示一个基于代数拓扑理论的裂隙网络中物质弥散模型，还给出了应用于网络中的对流扩散的对应性原理的证明。应用拓扑理论给出的框架，使其起了一个数据结构的组织者的作用，由此得到网络中每一个分支上的浓度的解。这个解是在拉普拉斯空间上的解析解。网络中任意点在任何时刻的浓度可以很方便地用数值拉氏反变换求出。     

天然气水合物准三维地震勘探电缆动态定位精度研究

在我国某海域对天然气水合物研究过程中,使用了单源单缆准三维地震勘探方法,获得了较好的天然气水合物矿体三维成像效果.影响天然气水合物矿体三维成像的因素很多,其中,电缆动态定位精度是最直接的影响因素之一.在大量试验数据的基础上,研究了罗盘对电缆动态定位精度的影响,研究结果与海试资料及国内外资料非常吻合,这对天然气水合物准三维调查具有一定的指导意义.根据该研究结果,在保证一定定位误差的前提下,最终确定了电缆的排列长度为2 400 m(192道),获得了较高的动态定位精度.2007年在该海域实施了钻探,国内首次发现了水合物样品.钻探结果与地震资料的吻合证实了准三维地震方法定位精度已达到较高的程度.     

近百年中国、北半球和南半球气温内在结构比较（I）

气温气候资料是一个含有月、年、十年、百年等时间尺度的分形客体．大尺度上是冷暖之分,而每个冷（或暖）又分为较小尺度上的冷暖,形成层次结构．利用它的子波变换的尺度α－时间位置ｔ０表述,可以构造出分段线性一维映射动力系统,这个映射表征气候的层次结构,反映气候变化的突变点时间位置的规律和标度不变性．文中讨论了构造一维动力映射的基本原理,并以中国气温为例进行了验证．     

山洪灾害预警系统投入使用

由中国水利水电科学研究院研制的山洪灾害预警系统投入使用,主要包括山洪及地质灾害易发区雨量、水位自动采集等自然灾害防御应急通信网络、基于GIS的山洪灾害预报预警与决策支持系统预警发布平台等。系统可以清晰显示水库水位变化情况、水库实时库容,以及是否需要采取开闸泄洪等措施降低水位等。     

一种基于WiFi Direct技术的位置信息共享方法

当移动设备处于离线状态时,设备之间难以实现基于位置的信息共享。本文尝试利用Android设备搭载的WiFi Direct技术建立无线自组织网络的方法,实现了在该网络下位置信息的共享,并对该网络的性能进行了测试,同时考虑了设备中存在有设备与服务器连接时的信息共享情况。试验表明,该方法可在一定程度上解决因网络中断,设备之间不能进行位置等信息的共享或从服务器获取信息的问题。     

不同方法对冬小麦地块级估产的适用性研究

为了探究不同估产模型对冬小麦估产的精度和适用性,提高像元级和地块级冬小麦估产精度。利用机器学习方法支持向量机（SVM）模型、随机森林（RF）模型和深度学习方法长短期记忆（LSTM）模型,对冬小麦进行产量预估。结果表明：在像元级上,LSTM模型、RF模型估产精度高于SVM模型,LSTM模型不仅能够表征作物在生育期的生长变化,还能降低人为因素干扰,估产结果更加客观真实,而SVM模型、RF模型易受到特征共线性和过拟合的影响,因此SVM模型、RF模型更适用于区域性小范围估产。在地块级上,SVM模型、RF模型和LSTM模型地块级估产精度比像元级估产精度均有提高,且LSTM模型估产精度明显高于SVM模型和RF模型,因此LSTM模型更适用于地块级估产,且LSTM模型泛化能力强、普适性高,适用于大范围农作物估产。     

基坑支护结构水平变形预测的遗传神经网络方法

采用遗传算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练。就遗传算法过程中的选择、变异进行了探索,提出了用BP网络训练产生变异的遗传算法。作为实例,将该方法应用于预测基坑支护结构水平变形中。结果表明,该方法有收敛速度较快、预测精度高等优点。     

内蒙古维拉斯托锡多金属矿石英脉形态分带定量分析

为探讨维拉斯托锡多金属矿床含锡石英脉形态分带的成矿动力学机制,通过利用分形和混合分布工具对断层脉带和上、下节理脉带进行定量分析。上、下节理脉带在脉厚、钨锡品位分形维数和混合筛分分布方面均具有相似性,暗示了两者可能具有相似的成矿机制。与上、下节理脉带相比,断层脉带的脉厚和钨锡品位分形维数均较小,断层脉带内的聚焦化流动、较低的脉体成核率、脉体叠加生长和矿化叠加富集可能是导致断层脉带的厚脉和富矿比例均高于上、下节理脉带的重要原因。     

基于GIS的农电网络智能化系统

针对目前农电网络存在的缺陷,结合GIS在处理空间数据、属性数据方面的优势,设计了一种突破传统模式,可实现区域范围内信息共享,极大增强现有基础信息利用率的基于GIS的新型农电网智能化系统。着重对供配电、监控管理、通信、智能收费、系统数据库等模块的功能及实现思想进行了阐述,并对部分核心模块的建设提出了建议。