大荔县地下水环境质量评价及成因浅析

基于2006～2007年对研究区野外实地调研和水化学数据的测试分析,以国家地下水质量类水标准为基值,筛选出12个超标的水化学组分,利用模糊灰色评价方法对地下水环境质量作出评价。结果表明,大荔县地下水绝大部分为5类水,并用熵权赋权法研究导致水质变差的主要水化学组分。结果表明,铁在该区影响最大,其次为氯化物、总硬度、氟化物、溶解性总固体,为苦咸水之源。含水层中铁、总硬度、溶解性总固体、硫酸根、卤化物区域性高含量主要由于大荔县特殊的气候、地质背景条件等所决定。而COD、硝酸盐、亚硝酸盐、锰、铬含量的增高由人类活动所为。     

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基于权马尔可夫链模型的庐江县降水量预测

由于降水过程的随机性与不确定性,使得降水量预测存在一定的难度。对安徽省庐江县1952~2009年逐年降水资料进行了分析,采用样本-标准差分级法将这58年的逐年降水量序列分为枯水年,偏枯水年,平水年,偏丰水年,丰水年5个状态,采用权马尔可夫链模型预测了2010年的降水量,预测结果与实测结果相吻合。     

《岩土工程技术》杂志社论文著作权转让书

正《岩土工程技术》杂志社:全体作者同意将本文(题目:)著作权中的汇编权、发行权、印刷版和电子版的复制权、翻译权、信息网络传播权在全世界范围内转让给《岩土工程技术》杂志社。未经《岩土工程技术》杂志社书面许可,我(们)不会授权他人以任何形式汇编、转载、出版本文的任何部分。我(们)保证本论文为原创作品、无一稿两投,并且不涉及保密及其他与著作权有关的侵权问题。若发生     

盐湖相低熟油脂肪酸的组成与分布特征

对泌阳凹陷碱性盐湖相、舞阳凹陷盐湖相、襄城凹陷膏盐湖相、南阳凹陷淡水湖相低熟油脂肪酸组成和分布特征进行了分析与研究。结果表明这些不同盐湖相的低熟原油的脂肪酸为丰度不同的饱和正构酸、不饱和正构酸、少量异构酸、类异戊二烯酸及脂肪酸乙酯系列化合物。脂肪酸的组成和分布反映了原始有机质的来源。     

基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价

以中原城市群为研究区,在应用GIS基础上运用SPSS软件进行主成分分析,根据因子贡献率提取主导性强的综合因子,利用提取的主导因子进行系统聚类选择典型样本;依据因子的贡献率调整BP神经网络初始权值,建立评价模型,进行农用地适宜性评价方法的探讨。通过检验,改变初始权值建立的BP模型预测合格率为50%,相对误差最大值为18.9%;为了进一步改进BP网络,把第一次调整权值训练得到的网络权值作为下一次建模的初始权值,训练得到的BP模型预测合格率为100%,相对误差最大值为9.5%。其后运用层次分析法、主成分聚类法作为对照,验证了这种BP模型在农用地适宜性评价中的可靠性与精确性。最后根据所建立的BP模型预测获得中原城市群农用地适宜性分区图,各土地类型适宜性从西往东呈现由低到高的分带性,其中高度适宜区占总面积的32.4%;中度适宜、勉强适宜、不适宜区分别占总面积的28.9%、22.1%、16.6%。     

ArcGIS证据权模型在铜矿成矿预测中的应用 ——以博格达-哈尔里克成矿带为例

本文选择博格达-哈尔里克一带作为研究区,从区域成矿地质背景入手,鉴于该地区已知成型铜矿床较少,成矿规律研究薄弱,故作者采用ArcGIS平台下的证据权模型(WofE),以数据驱动方式为主,从断裂构造、沉积岩相与建造、火山岩建造、侵入岩岩性等方面,以学生化反差S(C)作为有利因子衡量指标,对各控矿因素进行影响程度分类,利用加权逻辑斯回归模型计算成矿后验概率,根据后验概率值的大小进行成矿远景区的圈定和分级,在博格达-哈尔里克成矿带内共圈定7个成矿远景区。最后结合区域化探资料进行了验证,结果显示所圈定的铜矿成矿远景区内化探异常明显,与Cu元素异常套合较好,说明ArcGIS证据权模型能很好地为区域矿产预测提供良好的技术支撑,为研究区铜矿找矿方向提供理论依据,文中所总结的基于ArcGIS平台的证据权计算方法流程也为区域矿产预测提供了方法借鉴。     

基于GIS与WOE-BP模型的滑坡易发性评价

区域滑坡易发性研究对地质灾害风险管理具有重要意义.以往研究中,将多元统计模型与机器学习方法相结合用于滑坡易发性评价的研究较少.以三峡库区万州区为例,首先选取9种指标因子（坡度、坡向、剖面曲率、地表纹理、地层岩性、斜坡结构、地质构造、水系分布及土地利用类型）作为滑坡易发性评价指标.基于证据权模型（weights of evidence,WOE）计算得到的对比度和滑坡面积比与分级面积比的相对大小,对各指标因子进行状态分级;再利用粒子群法优化的BP神经网络模型（PSO-BP）得到各指标因子权重.综合两种模型确定的状态分级权重和指标因子权重（WOE-BP）计算滑坡易发性指数（landslide susceptibility index,LSI）,基于GIS平台得到全区滑坡易发性分区图.结果表明:水系、地层岩性和地质构造是影响万州区滑坡发育的主要指标因子;WOE-BP模型的预测精度为80.8%,优于WOE模型的73.1%和BP神经网络模型的71.6%,可为定量计算指标因子权重和优化滑坡易发性评价提供有效途径.      

基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价与区划

区域地质灾害评价是减灾防治的重要非工程手段,构建区域滑坡危险性评价模型,对提高地质灾害评价精度和防治效率具有重要意义。文章以滑坡频发的大渡河中游地区为研究区,初选高程、坡度、坡向、地震动参数、土壤类型、工程地质岩组、年平均降雨量和地形湿度指数（TWI）等13个因子,建立滑坡危险性初级评价指标体系。考虑各因子对滑坡形成贡献程度的不同和目前常权栅格叠加方式对滑坡危险性评价结果精度的影响,引入了地理探测器和变权栅格叠加,构建了地理探测器、信息量法和变权栅格叠加的组合模型（GDIV模型）。基于2021年四川省1∶50 000地质灾害风险调查中313处滑坡地质灾害隐患点,开展基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价,并与逻辑回归模型和信息量模型的组合模型（LRI模型）评价结果进行对比分析。结果表明：研究区以中危险及以下危险区为主,占总面积的78.3%,极高和高危险区主要分布在大渡河、革什扎河和东谷河两岸的低海拔地区;与LRI模型相比,基于GDIV模型的评价结果精度更高,其受试者工作特征（ROC）曲线的线下面积（AUC）值为0.917。文章提出的GDIV模型提高了区域滑坡危险性评价精度,可为...