藏东南帕隆藏布流域雪崩关键影响因素与易发性区划研究

雪崩灾害是青藏高原广泛分布的一类灾害,通过对雪崩的关键影响因素分析,构建雪崩灾害易发性评价体系,可为布局在青藏高原的川藏铁路等重大工程建设的防灾减灾工作提供科学支撑。本文以藏东南帕隆藏布流域为例,基于遥感解译和野外调查,识别出381个崩至林线以下的沟槽型雪崩范围,综合选取了18个雪崩影响因子,运用主成分分析法(PCA)对影响因子进行分析,获得了帕隆藏布流域雪崩发育的关键影响因素,并赋予各影响因素权重,通过加权信息量(PCA-Ⅰ)和加权确定性系数(PCA-CF)进行雪崩易发性区划,采用ROC曲线进行精度检验。结果表明,帕隆藏布流域内雪崩活动的关键影响因素可归纳为气候气象、宏观地形、微观地形和抑制作用成分4类主成分因素,其中气候气象解释了30.61%的数据变异,地形地貌解释了21.23%的数据变异;PCA-Ⅰ模型计算的雪崩易发性区划指数在[-2.41,1.365]区间内,PCA-CF得到雪崩易发性区划指数在[-0.549,0.424]区间内,两者ROC曲线的AUC均大于0.70;但PCA-Ⅰ模型计算的雪崩易发性结果在帕隆藏布下游通麦段的河谷区呈现明显的异常区,相对而言,PCA-CF模型计算的雪崩易发性区划指数更合理,且其ROC曲线的AUC评价精度高达0.913。整体结果表明雪崩高易发区域主要分布于帕隆藏布上游窄谷段(然乌至玉普段)、中下游(玉普至通麦段)两岸山岭的山脊部位和各支流窄谷段。     

基于PCA-SVM算法对稀土元素与稀土判别指标耦合数据集的铀矿床分类

不同类型铀矿床的沥青铀矿/晶质铀矿具有不同的稀土元素组成,其组成可作为判别铀矿床类型的重要指标。采用基于Python语言的主成分分析（principal component analysis,PCA）与支持向量机（support vector machines,SVM）结合的分类模型,对收集到的全球已知6种类型铀矿床的216组沥青铀矿/晶质铀矿稀土元素数据进行研究。以216组数据为训练集,通过数据清洗、特征缩放、PCA特征提取、网格搜索和交叉验证参数寻优构建SVM分类模型,对24组同变质型胡家峪晶质铀矿进行智能识别。研究结果显示：仅使用稀土元素的14维训练集最优模型判定胡家峪晶质铀矿类型的测试准确率为0.4%;由稀土元素、稀土总量、轻重稀土比、铕异常组成的17维训练集最优模型的测试准确率为75.0%,较14维训练集提高74.6%,模型泛化能力强;而通过传统稀土元素配分曲线、w（ΣREE）-（LREE/HREE）_N图解不能有效判定胡家峪晶质铀矿类型。本次研究表明,PCA-SVM算法对增有传统稀土判别指标数据集进行挖掘可有效厘定铀氧化物成因类型,效果明显优于单纯的稀土元素数据集以及传统的稀土配分曲线、w（ΣREE）-（LREE/HREE）_N图解。     

引入曲面变分实现点云法矢一致性调整

针对现有法矢一致性调整算法效率不高、准确度低的问题,引入曲面变分改善该类算法的性能。首先通过主成分分析法估算点云的法矢和曲面变分,然后用曲面变分区分平缓点与非平缓点。调整法矢时,采用缩小待调整法矢的搜索范围到k-邻域内和增加每次搜索时法矢传播个数的策略来提高效率;采用约束法矢传播方向的方法保证准确性。试验结果表明,该算法在平缓区域、尖锐特征区域和高曲率区域均能得到正确的法矢调整结果,且算法效率较已有方法更高。     

珠三角典型地区城市扩张测度及驱动机制分析

该文以东莞市为例,针对其缺乏较长跨度、较为系统的城市扩张问题,提出了用多期TM和SPOT遥感影像监测和分析1988—2013年城市扩张的动态变化和扩张强度。该文采用相关性检验和主成分分析等方法建立逐步回归模型,对城市扩张进行了驱动机制分析。研究表明,所提方法定量分析了城市扩张的数量变化、扩张强度和4个不同阶段,研究成果可以为土地资源管理和城市规划提供科学参考。     

黏性土次固结行为的盐分和矿物效应研究

我国江苏北部连云港地区海相软土蒙脱石族矿物含量相对较高,且在海陆交互环境中沉积形成,沉积过程中具有孔隙水盐分较高的特点,但在后沉积过程中由于地表和地下淡水入侵,会使孔隙水盐分发生变化,而相应的次固结行为的变化规律尚不明晰,因此需要深入了解矿物成分、孔隙水盐分在软黏土次固结行为中的作用机制。由于天然软黏土的矿物成分、孔隙水成分差异较大,试验材料采用矿物成分均一的商用高岭土与膨润土组成的人工黏土作为研究对象,配制不同浓度的NaCl溶液作为孔隙水,模拟孔隙水盐分变化。通过常规固结试验,发现对于含蒙脱石矿物的人工黏土,压缩指数C_c随着盐分浓度的增加而减小,主固结完成时间随盐分的增加而提前,且同一应力水平下和孔隙比下,次固结系数随着盐分的增加而减小。在同样的上部荷载下,次固结系数与压缩指数的比值C_α/C_c不再保持为经验常数,而是随着孔隙水盐分的增加而偏离经验值,主要原因为盐分对水膜蠕变的影响。但是,对于主要由高岭石矿物构成的人工黏土,孔隙水盐分浓度则未对其次固结参数产生明显的影响。因此,如果场地的黏性土蒙脱石含量较高且孔隙水含盐量较高,则需要考虑孔隙水盐分的变迁对地基长期变形的影响。     

显生宙全球海水化学成分演化及其对蒸发岩沉积的约束

通过搜集显生宙以来不同地质时期内海相碳酸盐岩鲕粒及胶结物矿物成分、钾盐矿床矿物种类及组合特征、蒸发岩盆地中石盐流体包裹体成分,并利用这些资料与人工海水模拟实验得到的石盐中Br分配特征的对比,得出海水成分在5.5亿年以来的显生宙期间,经历了五个阶段:其中晚元古代至寒武纪早期、二叠纪早期至中生代早期、新生代早期至现今,这些时期的原始海水组成特征系数m(SO_4~(2-))+m(HCO_3~-)/2m(Ca~(2+)),为Na-Mg-K-SO_4-Cl型海水,此期间沉积的钾盐矿床的钾镁盐矿物主要为钾盐镁矾、无水钾镁矾、杂卤石、硫酸镁石等含MgSO_4矿物,海相鲕粒和碳酸盐胶结物矿物成分为文石;而寒武纪早期至石炭纪、中生代早期至新生代早期,原始海水组成特征系数m(Ca~(2+))m(SO_4~(2-))+m(HCO_3~-)/2,为Na-Mg-KCa-Cl型海水,此期间沉积的钾镁盐矿物主要为光卤石和钾石盐,甚至含有溢晶石,海相鲕粒和碳酸盐胶结物矿物成分为方解石。根据石盐流体包裹体成分计算得出:显生宙期间,海水K+含量大部分时间变化幅度较小,为9.3～11.5mmol/kg H_2O(除了石炭纪和晚元古代),平均为10.55mmol/kg H_2O。Mg~(2+)含量在早寒武世≥67mmol/kg H_2O、晚志留世至中泥盆世31～41mmol/kg H_2O、晚古生代≥48mmol/kg H22O、晚白垩世34mmol/kg H_2O和现代55.1mmol/kg H_2O。Ca~+含量在晚元古代至古生代早期≤11mmol/kg H_2O、古生代早期至石炭纪22～35mmol/kg H_2O、石炭纪至中生代早期≤17mmol/kg H_2O、中生代早期至新生代早期19～39mmol/kg H_2O及新生代早期至今7～21mmol/kg H_2O。SO_4~(2-)含量在晚元古代至古生代早期≥23mmol/kg H_2O、古生代早期至石炭纪5～17mmol/kg H_2O、石炭纪至中生代早期13～22mmol/kg H_2O、中生代早期至新生代早期5～19mmol/kg H_2O及新生代早期至今12～29.2mmol/kg H_2O。海水Ca~(2+)与SO_4~(2-)含量的相对变化是控制海相钾盐矿床钾镁盐矿物类型的基本因素。同时,利用以上数据计算得到的显生宙各时期海水[m(Mg~(2+))+m(SO_4~(2-))]/[m(K~+)+m(Ca~(2+))]的变化与各时期海相蒸发岩系石盐层底部的Br含量变化具有同步性,进一步验证了显生宙期间海水成分是不断变化的,是约束海相蒸发岩钾盐矿物类型的主要因素。海水成分变化的控制因素为洋中脊热液和陆地水,其中洋中脊热液起主要作用,而控制这些因素变化的根本原因为板块构造运动。     

冀西北姚家庄超镁铁岩-正长岩杂岩体中辉石的环带特征及意义

冀西北姚家庄存在一套晚三叠世的超镁铁岩-正长岩杂岩体,岩体内发育具有环带特征的单斜辉石。辉石的环带有两种:简单环带和复杂环带。简单环带一般为正环带,辉石核部的MgO和Cr2O3含量高,Si O2、Fe O和Na2O含量低;边部的主要氧化物含量与核部刚好相反。简单正环带可以分为两类,其中核边接触带平滑、由核到边化学成分具有渐变特征的正环带辉石可能是岩浆在分离结晶或地壳混染过程中形成。而核边接触带有熔蚀结构、由核到边化学成分突变的正环带辉石可能是早期结晶的辉石颗粒受到晚期低镁岩浆的溶蚀改造而成的。复杂环带具有核-幔-边结构,其中,核部低镁高铁、幔部高镁低铁、边部与核部相似,但其Mg#更低,这些特征暗示了岩浆混合作用的存在,形成辉石核部的母岩浆可能来自富集的岩石圈地幔,幔部高Mg#的特征指示了软流圈地幔物质的贡献,其边部低Mg#的特征则指示了地壳物质的加入。具有韵律环带的复杂辉石是在岩浆多期侵入的过程中形成的。辉石环带的组成特征表明,姚家庄杂岩体是由岩浆多期侵位形成的,后期侵入的岩浆与前期就位的岩浆不断反应,形成了具有多种不同环带特征的辉石,并最终形成了空间上由外到内依次为辉石岩、辉石正长岩和正长岩的环状杂岩体。结合前人的研究成果,推测形成姚家庄岩体的岩浆主要来源于富集的岩石圈地幔,并由少量地壳组分和软流圈物质的贡献。     

特征贡献度与PCA结合的遥感影像分类特征选择优化方法研究

面向对象遥感影像分类过程中,特征选择是保证分类精度和提高分类速度的关键因素。本文针对高分影像特征过多造成维度灾难、无法取舍有效特征导致低分类精度等问题,提出了一种基于特征贡献度与主成分分析(PCA)结合的特征选择优化方法,定量分析并提取影像特征。本文首先利用特征贡献度进行特征选择,提取有效特征;然后进行PCA变换消除特征间相互影响,降低维度,将提取的143个影像分类特征经选择与变换至20个主成分特征,最终优化的特征在神经网络(ANN)、K最近邻法(KNN)和支持向量机(SVM)三种分类实验结果中的总精度分别提高了10.56%、7.78%和6.11%,实现了较好的分类效果,说明优化的特征选择方法不仅大大降低了特征维度,减少了后端分类计算量,同时有效提高了分类精度。     

小尺度区域GNSS网三种时空滤波方法研究

针对时空滤波提取GNSS连续坐标时间序列中的共模误差对探测地壳微形变信息至关重要的问题,该文探索了小尺度区域内叠加滤波、主成分分析、独立分量分析等时空滤波方法的特性,基于华北地区13个GNSS测站连续3年的坐标时间序列进行时空滤波,并对比分析不同方法的滤波效果。结果显示,3种方法滤波后均不同程度地降低了坐标时间序列的离散度;区域叠加滤波与主成分分析提取的共模误差空间响应一致,滤波后的标准差基本相同,表明提取共模误差的性质相同,都以二阶统计量为主要信息;独立分量分析滤波后坐标时间序列的标准差较高,这与区域叠加滤波和主成分分析过度滤波有关。