属性识别模型在艾比湖水质评价中的应用

根据新疆博尔塔拉蒙古自治州环境监测站对艾比湖5个代表性的监测断面最近5年的水质实测资料,结合熵权法和国家地表水环境质量标准系统地建立了属性识别模型,运用属性计算和属性得分详细评价了艾比湖的水质.模型评价结果表明:艾比湖的水质污染主要为氨氮、磷、砷的污染.就空间而言,湖心2水质较好,没有出现V类水质,其次为喇叭口,博乐河口与精河河口水质较差;就时间而言,2003年各监测断面水质均属I类,之后逐渐恶化,到2008年半数以上的监测断面属于V类水质,且与改进密切值法的评价结果比较,结果较吻合.采用属性识别模型评价湖泊水质,概念清晰,计算简单,评价结果客观、合理,可以反映出艾比湖水质的现状,是湖泊水质评价中简便实用的评价方法之一.     

北京城市居住环境类型区的识别与评价

基于北京数字城市要素平台的空间集成数据和问卷调查数据,将居住环境的客观指标和居民主观评价相结合,以北京为典型案例,首先运用因子生态分析等方法识别出居住环境类型区,然后采用以居民个体感受作为依据的价值化评价方法,明确不同居住环境类型区的问题,最后总结北京城市居住环境类型的空间格局。研究发现,北京城区可分为内城异质性居住区、内城同质性居住区、近郊职住混合区、近郊高密度居住区、远郊职住混合区和远郊低可达性居住区等六类居住环境类型区,其空间结构同时体现了同心圆、扇形和多核心等特征。居民对不同居住环境类型区的评价存在显著差异,整体上从内城到郊区满意度逐级降低。最后提出改善北京居住环境的建议。     

DEVELOPMENT OF DETENTION VOLUME MODEL FOR DETENTION PONDS WITH LONG-DURATION RAINFALL

The detention pond is one of the crucial items in detention facilities. It may effectively alleviate the occurrence of peak discharge, control the center of flood flow, and reduce the amount of soil loss. The objective of this study is analyzing the detention volume change of a detention pond with long-duration rainfall under the known isosceles trapezoidal inflow hydrograph model. The volume change of detention, which is under the influences of a givenisosceles trapezoidal inflow hydrograph and the extent of peak attenuation, is investigated by using the non-dimensional detention theory and the related mathematical analyses. The minimum detention volume of a detention pond can therefore be calculated based on the estimated of volume change of detention. The proposed detention volume estimation model can be used for the design of detention of facilities during the hillside development.     

Stress Responses to Rapid Temperature Changes of the Juvenile Sea Cucumber （Apostichopusjaponicus Selenka）

Activities of hexokinase （HK）, pyruvate kinase （PK）, superoxide dismutase （SOD） and catalase （CAT） and Hsp70 level were measured to evaluate the response of the commercially important sea cucumber （Apostichopus japonicus Selenka） to rapid temperature changes in laboratory. Animals were subjected to a higher temperature （from 10 to 20℃） （Tinc treatment） or to a lower temperature （from 20 to 10℃） （Tddec treatment） for 72 h. At 1, 3, 12, 24, 72 h of exposure, animals were removed and prepared for further analysis. Results showed that the effect of acute temperature changes on enzyme activities was significant. In Tinc treatment, activities of SOD and CAT increased immediately. The significant enhancement of SOD and CAT activities suggested that oxidative stress increases significantly when ambient temperature increasing from 10 to 20℃. The up-regulation of Flsp70 in Tinc and Tdec treatments indicated that Hsp70 was a bioindicator of thermal stress in the sea cucumber, and the expression pattern depended on the thermal treatment.     

城市用地功能精细化识别方法：时序动态图嵌入深度学习模型

多源大数据融合背景下的城市功能区识别是复杂非线性系统的模式识别问题,如何有效地从大规模的轨迹数据中提取出多粒度连续性时变和多尺度空间相互作用的信息是进行城市区域功能识别的关键。本研究设计实现了一种基于时序动态图嵌入的深度学习模型,在融合滴滴出行及兴趣点数据（Point of Interest, POI）基础上,提取城市区域存在的时间和空间上的隐式特征,结合聚类分析实现城市用地功能的语义识别。结果表明,成都市中心的用地功能趋向复合多样化的发展,且用地属性随时间发生作用范围和用地类型的变化,呈现出功能随着城市群体活动而变化的时空规律。与相关文献的对比实验表明,本文提出方法在更细粒度的时间段下进行功能区识别,得到的同一类功能区域内集聚度更高,能够更好的捕获复合型区域在不同时间模式下呈现出的用地功能变化。本研究为城市用地功能识别研究提供了新的技术方法,为城市规划研究人员全面理解城区结构属性提供了有效手段,对推动城市空间得到更合理高效的利用具有一定的价值。     

融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法

测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。     

典型黄土坡面土壤侵蚀特征及径流流速空间变化试验研究

为了明确土壤性质对坡面侵蚀方式作用机制的影响,本研究采用室内模拟降雨试验,选取黄土高原典型暴雨强度,在不同坡度条件下,对两种黄土的坡面侵蚀方式、形态特征、产流产沙过程及其相应径流流速的变化规律进行了研究。结果表明,绥德土径流量明显高于安塞土,10º、15º和20º时前者的平均径流量分别比后者高出51.1%、55.5%和63.0%,且前者更易形成细沟,使得其平均含沙量和平均产沙率分别是后者的1.14~3.59倍和2.50~8.48倍。在片蚀阶段,与绥德土相比,安塞土的含沙量较高,后者的平均含沙量是前者的1.24~1.73倍,但两种土壤的含沙量和产沙规律相同,均表现为先快速增加到最大值,然后逐渐降低到相对稳定状态,该现象证明片蚀的初期阶段主要受控于径流输沙能力,后期受径流的剥蚀能力控制。在细沟侵蚀阶段,绥德土细沟发育以沟头溯源侵蚀为主,崩塌作用频繁,该侵蚀形式不仅控制着细沟形态的总体特征,也导致含沙量和产沙率均急剧增加,该阶段平均含沙量是相应片蚀阶段的3.25~4.34倍。细沟沟口下方坡面存在明显的泥沙沉积带,表明细沟集中水流的搬运能力远高于坡面漫流,细沟侵蚀主要受径流输沙能力控制。两种土壤的径流流速均表现为坡面下部高于坡面上部,径流稳定后高于径流稳定前,总体来看,绥德土和安塞土上坡和径流稳定后的平均流速分别是下坡和径流稳定前的1.4倍、1.25倍和1.75倍、1.29倍,此外细沟侵蚀或侵蚀强度与微地貌形态之间的互馈作用对径流流速也有较大影响。     

渤中凹陷西南部古新世—始新世构造差异活动及沉积充填演化

渤海海域渤中凹陷西南部构造复杂,其沉积充填演化规律不明确。综合运用岩芯、测井以及三维地震资料,对该区断陷湖盆古新世—始新世的构造活动、沉积体系以及盆地充填演化规律进行了系统研究。研究表明,渤中凹陷西南部古近纪孔店-沙河街组发育孔店组末期、沙三段末期、沙一二段末期等3期构造活动,多次隆升剥蚀形成3个关键层序界面,控制整个湖盆古近纪孔店-沙河街组的层序结构和古地貌形态。古新世—始新世主要发育近源扇三角洲、辫状河三角洲、湖泊以及湖底扇等4种沉积体系类型,其分布受古物源、古地貌、断裂活动等因素制约。在古新世孔店组沉积裂陷早期,湖盆范围小,物源供给充足,陡坡带和缓坡带均以发育扇三角洲沉积为主,湖盆中心发育湖底扇沉积,晚期湖盆逐渐萎缩;始新世早期的沙三段沉积时期,断陷活动加强,随着盆地范围的扩张,物源供应减弱,湖盆洼陷区主要发育湖底扇沉积。始新世晚期沙一二段裂后沉降期,辫状河三角洲进积特征明显,分布范围广,局部地貌高位置发育湖相碳酸盐岩沉积。不同时期构造差异活动与物源供给共同制约着该区古近纪孔店-沙河街组的沉积充填演化过程,也导致了与渤海海域其他构造区沉积充填的差异性。     

潮汐形变资料中地震前兆信息的识别与提取

将小波变换的多分辨率分析引入潮汐形变资料处理中，对近年来云南地区的3次强震前的潮汐形变观测资料进行了处理与分析，发现在地震前2～5个月，震中附近的形变台站都接收到一个频段相同的异常信号，且它们之间是相关的，相关系数达80％以上，由此可以确定信号是由同一个源发出来的。出现在多个台站的相同频段的异常信号很可能就是我们想要得到的地震前兆信息。     

基于210Pb测年法的楚科奇海陆架北缘有机碳沉积通量研究

有机碳沉积作用在一定时间尺度上形成海洋碳汇作用的最终净效应,北冰洋陆架的有机碳沉积作用在全球碳循环中有着尤为重要的地位。为了测定楚科奇海陆架的有机碳沉积通量,本文应用210Pb测年法对中国第3次北极考察R17站位的沉积物样品的年龄及沉积速率进行了分析测定,并结合表层沉积物中有机碳的含量计算得到了楚科奇海陆架北缘的有机碳沉积通量。结果显示,该站位的沉积速率为0.6 mm/a,表观沉积质量通量为0.72 kg/m2/a,有机碳沉积通量为517 mmol C/m2/a。经估算,真光层输出的有机碳中约有29 %被长期封存在沉积物中,远高于中低纬度的正常值（~10 %）,说明楚科奇海陆架区具有高效的碳汇作用。