花岗闪长岩风化层土壤及其盐水与酸不溶物元素变化行为研究:以热液成矿指示元素为例

从土壤到水系沉积物风化过程中微量元素含量的变化行为对化探异常的圈定和解释具有重要参考价值。以北京西南房山花岗闪长岩体发育的土壤为研究对象,通过盐水及盐酸溶液去除土壤中的活动态微量元素,以模拟含盐水系及酸性水系,实验查明从土壤到水系沉积物风化过程中微量元素的变化行为。实验结果发现从土壤到盐水不溶物再到酸不溶物,花岗岩风化指数(WIG值)逐渐降低,表明WIG是表征其风化程度的良好地球化学指标。样品粒度越细其风化程度越高,热液成矿元素含量从粗粒级到细粒级含量逐渐升高,建议采样粒度为80~100目。     

云南点苍山全新世以来的冰川湖泊沉积

根据对点苍山冰川湖泊沉积的粒度、磁化率、元素地球化学以及孢粉等环境指标的综合分析,结合冰川地貌特征,以点、面两方面资料结合的方式综合分析,试图建立该地全新世以来的气候变化系列,共划分为6个气候阶段,以冷湿与暖干的组合为其特征。与其他西南季风区的环境变迁对比表明,点苍山受西南季风影响加强的时间晚于阿拉伯海而早于青藏高原,可以认为是联系以上两者的纽带。当西南季风在青藏高原逐步强盛以后,因地形作用致使本区湿度有所降低     

三角洲前缘岸滩对河流来沙减少响应的敏感性探讨——以长江口门区崇明岛向海侧岸滩为例

利用ArcGIS对1977—2004年不同时段的长江口崇明岛向海侧水下地形测量资料进行处理,并结合该区的潮滩历史遥感图片、现场高程测量以及同期大通站输沙率资料,探讨三角洲前缘岸滩冲淤演变对河流来沙减少响应的敏感性。结果表明:研究区岸滩的淤涨速率总体上在年代以上时间尺度随着长江来沙减少而下降,但由于局部滩—槽演变和海洋动力条件的影响,某些年代内和某些部位可能出现相反的趋势,使岸滩演变对河流来沙减少的响应变得复杂化。在此基础上预测今后几十年研究区的冲淤趋势。     

基于NDT和ICP融合的点云配准方法

针对传统迭代最近点算法高精度低效率与正态分布变换算法高效率低精度的问题,提出了基于NDT与ICP融合的点云配准方法。首先通过NDT算法选择合适的网格参数将待匹配的点云向目标点云拉近以提高配准效率,完成粗配准,其次使用KD树加速的ICP算法求解变换矩阵以提高配准的计算效率。通过实验表明,本文方法匹配速度相比NDT算法和ICP算法有明显提高,且精度高于NDT算法。     

狄洛尼三角网构建的目标点快速定位

针对在狄洛尼三角网构建中现有的目标点定位方法存在算法不够稳定、定位路径不惟一等问题,该文在重心方向定位算法的基础上研究建立一种沿搜索方向移动重心的快速定位方法:当发生目标点与当前重心连线经过三角形顶点或者与某三角形边重合等特殊情况时,利用三角形间的拓扑关系得到下一搜索三角形,以此三角形的重心代替前一重心与目标点构成新的搜索方向,继续搜索,从而解决切点问题;同时采用混合积判定公式确定两条线段的相交关系。仿真实验证明改进方法的定位路径惟一,而且可以大大提高构网效率,算法更稳健。     

库车前陆盆地三叠系-新近系重矿物组合特征与盆山构造演化关系

通过分析库车前陆盆地多口钻井中三叠系-新近系重矿物含量、种类组合以及砂岩碎屑组分特征,建立了由重矿物特征组合与砂岩碎屑组分反映沉积物源与构造演化关系的分析方法,显示出重矿物组合特征对构造运动存在明显的响应关系,反映出库车前陆盆地三叠纪-新近纪存在中-晚三叠世、晚侏罗世-早白垩世、晚白垩世、古近纪和中新世5期明显构造运动。并且通过分析库车前陆盆地古近系库姆格列木群重矿物的颜色、含量以及特征组合与碎屑物的成分认为,库车坳陷北部山前带平面上存在三个主要的物源通道,即吐孜井区北侧、克拉井区北侧和大北井区北侧;西部温宿凸起存在一个物源通道,即却勒井区西侧的温宿凸起斜坡带上。     

海尔—波普彗星球状喷出物的光变曲线

研究了海尔－波普彗星１９９６年９月的光变曲线,发现其在９月１０日至１１日发生了一次爆发,爆发时核Ｖ星等增亮２．１＾ｍ,相应地,在ＣＣＤ图像上也出现爆发时彗核抛出的２个球状凝聚物。     

月壤及模拟月壤微观结构的研究

为了对比研究月壤与模拟月壤的微观结构,介绍了月壤的形成作用过程和5种基本颗粒类型;通过真实月壤照片,对月壤微观结构进行了分析;利用火山灰为模拟月壤主体材料,对其成分进行了检测;对模拟月壤的火山灰颗粒进行了显微图像分析试验。结果表明,月壤存在胶结物微观颗粒,胶结物颗粒具有分支的组织形态和封闭的气泡,并且有金属铁珠存在;火山灰所含的主要成分及含量与月壤相似,经过粉碎的火山灰试样棱角较为明显,其纵横比峰值略小,稍显长条状,但与月壤比较相近,而复杂度因子则略有欠缺,说明颗粒还不够粗糙和多棱     

面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术——以汉江流域NDVI数据为例

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。