山东省蒙阴县常马矿区金刚石原生矿深部综合找矿模型

以矿区地质背景、含矿岩体地质特征为基础,分析了蒙阴县常马矿区金刚石原生矿的成矿地质条件,提出含矿岩体是受构造控制的金伯利岩岩体,岩体具有低电阻、低负重力场的地球物理异常等信息。在综合分析矿床成矿地质条件、磁异常、电性异常特征的基础上,初步建立了蒙阴县常马矿区金刚石原生矿矿床地质-磁法-电法综合找矿模型。     

结合卡尔曼滤波和时序模型的隧道初支沉降预测

结合卡尔曼滤波和时序模型对隧道施工初支断面的沉降观测数据进行处理并预报分析,由于隧道中复杂的施工环境影响,容易造成观测数据存在不确定性,而卡尔曼滤波有去噪能力强、数据处理快速的优点。设置时间序列模型为空白对照组,实验表明利用卡尔曼滤波算法结合时间序列模型预测精度总体高于时间序列模型预测精度,可以为指导施工提供有效的定量依据,为施工生产的安全性和经济性提供保障,可在今后的隧道施工中应用。     

基于GIS的福州市医疗机构空间分布研究

利用GIS技术,计算医疗机构的质量指数、距离指数以及频率指数,同时构建福州市市区医疗机构的优势度模型,并实现了GIS空间分析可视化．研究结果显示：1）福州市主要的综合性医疗中心大部分分布在鼓楼区、台江区,晋安区、仓山区数量较少．2）随着福州城市化进程加快,医疗机构的发展跟不上人口分布的变化,在金山地区表现尤为明显．建议有关部门给予重视,为区域可持续发展,合理配置医疗站点．     

SN 2009ip and SN 2010mc as dual-shock Quark-Novae

In recent years a number of double-humped supernovae （SNe） have been discovered. This is a feature predicted by the dual-shock Quark-Nova （QN） model where an SN explosion is followed （a few days to a few weeks later） by a QN explo- sion. SN 2009ip and SN 2010mc are the best observed examples of double-humped SNe. Here, we show that the dual-shock QN model naturally explains their light curves including the late time emission, which we attribute to the interaction between the mixed SN and QN ejecta and the surrounding circumstellar matter. Our model applies to any star （O-stars, luminous blue variables, Wolf-Rayet stars, etc.） provided that the mass involved in the SN explosion is ~ 20 Mo which provides good conditions for forming a QN.     

基于银行网点布局的河南省金融网络格局及结构特征

以河南省126个县域(市区)为研究单元,运用2014年银行业的12 369个网点数据,借鉴连锁型网络模型,运用复杂网络分析工具和空间分析软件对河南省金融网络进行综合测度与结构分析。研究发现:1从金融连接度看,郑州是河南省的金融核心,洛阳是次金融核心;2金融核心具有较高的金融联系度和较强的对外金融联系,同时银行网点在空间上的布局并不完全遵循传统地理空间的行政等级制度;3在实体基础设施网络和银行网点虚拟网络共同作用下,河南省金融网络表现出了等级化和网络化的双重特征;4金融网络中,郑州—洛阳的金融连接度最高,金融连接度存在着一定程度的极化现象,并在空间上呈现出"一体两翼"的格局,且豫北的金融聚集现象较豫南明显;5河南省金融网络拓扑结构图具有较大的集聚系数和较小的平均最短路径,同时度分布在对数坐标中呈现幂律分布,说明整个网络同时具有复杂网络中的小世界网络和无标度网络结构特征。     

基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

基于全国城市的PM_2.5监测数据,识别PM_2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM_2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM_2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM_2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM_2.5的污染重心。地理加权回归结果显示：影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM_2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM_2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM_2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。     

干旱区大尺度土壤盐度信息环境建模——以新疆天山南北中低海拔冲积平原为例

区域空间信息有助于决策者针对特定潜在和既定的土壤盐渍化区域制定改良和优化政策,以避免灌区水土资源的不合理配置和干旱区土地生态系统持续性退化。然而现存区域尺度土壤盐度数据以矢量方式留存,多边形内部土壤属性无空间变异性,缺乏实时更新,对当下实际指导作用具有一定的局限性。随着人类活动的加剧,土壤及其结构性退化正加速危害土壤质量和健康。对此,急需更新或升级,用于刻画干旱区生态系统中土壤盐度数据,以辅助制定相关政策,减缓土壤盐渍化的危害。针对此问题,本文基于代表性等级的采样设计方法（Integrative Hierarchical Sampling Strategy, IHSS）,获取少量典型样点,结合土壤—环境推理模型（soil land inference model, SoLIM）,尝试推理区域尺度土壤盐分含量信息。研究以新疆天山南北中低海拔冲积平原为案例,仅以23个代表性样本,推理陆表（0~10 cm）土壤盐分含量,源自3个典型绿洲94个野外样本的验证数据显示,依据评判标准,预测结果与实际情况较为相符,与线性回归模型相比,具备处理土壤与环境变量之间非线性关系的SoLIM,推理精度更高。所以,研究认为模糊隶属度加权平均的方法（IHSS-SoLIM）可以通过较小的建模点得到更好的预测效果,可作为区域尺度土壤盐度推理的备选方案。     

多尺度视角下城市住宅价格空间格局与影响机制研究

城市住宅价格的空间分异受到多重资源因素的影响,其影响机制在不同尺度上表现出的空间分异格局各不相同.以2015—2018年16个季度成都市中心城区商品住宅小区住宅价格为基本数据,利用空间自相关分析法、多尺度视角分析法探索成都市住宅价格空间分异格局,利用地理加权回归模型(GWR)构建成都市住宅价格特征变量指标体系,分析导致住宅价格空间差异的影响机制,研究发现:在2015—2018年16个季度中,成都市住宅价格先持续上升后出现小幅下降,中心城区各区住宅价格空间自相关性高,表明近年来住宅价格空间邻近联动性强.500 m×500 m栅格尺度下成都市中心城区住宅价格分布不均衡,住宅价格总体呈现中心区域高、边缘区域低分布格局,且南北住宅价格存在一定差异,中心城区住宅价格局部呈现"多中心+边缘化"的空间分布格局.多尺度视角分析法不仅能够考虑尺度效应及分区效应对住宅价格空间格局的影响,而且能够定量分析多资源因素对住宅价格的影响机制,解析多资源因素指标对住宅价格空间分异产生的影响.     

ARIMA-LSTM组合模型在基于SPI干旱预测中的应用——以青海省为例

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数（SPI）,并建立了SPI序列自回归移动平均模型（ARIMA）、长短时记忆神经网络模型（LSTM）和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数R²对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明：ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。     

基于STIRPAT模型分析C02控制下上海城市发展模式

随着经济的快速发展,中国CO2排放量不断增加,研究中国各大城市采取何种发展模式.减缓CO2的排放量,成为当前研究热点.利用STIRPAT模型,定量分析了CO2排放量与人口、富裕度、城市化水平和技术进步之间的关系,并经岭回归拟合发现人口数量、人均GDP、城市化水平和技术进步每发生1%的变化,将引起CO2排放总量相应发生0.618%、(0.178+0.0091nA)%、0.816%和0.264%的变化.在上述研究的基础上,以上海市为例,通过设置10种不同的发展情景,分析了在何种情景下最有利于减缓CO2的排放.结果表明,当经济、人口保持中速增长,城市化率进程放缓而节能减排技术取得较大进步时,上海市最有利于减缓CO2排放最,此时上海市2010年、2015年和2020年C02排放量分别为17053.57万t、19286.64万t和20885.69万t.