农牧交错带边界判定方法的研究进展

农牧交错带是我国传统农业区域与牧业区域相交汇的地带, 是我国生态环境的一条过渡带和生态安全的 重要屏障, 为此国内外学者对农牧交错带做了大量的研究, 但是迄今为止对于农牧交错带边界的认识尚未达成共 识。不同学者划分方法不一, 划分标准和指标不一致, 导致划分的农牧交错带在空间上差异很大, 因此有必要对农 牧交错带的边界做进一步的研究。农牧交错带的分布主要受降水等自然因素的限制, 但也与人类对土地利用的方 式密切相关, 因此它更是作为一种土地利用/土地覆被现状存在的。本文在总结以前农牧交错带边界判定研究中主 要用到的方法及存在不足的基础上, 建议从土地利用的角度考虑农牧交错带, 并就边界确定的研究方法做了探讨。     

地震波数值模拟的非规则网格PML吸收边界

以格子法为基础,以声波方程为例研究非规则网格PML(Perfectly Matched Layer)方法.本方法的核心是建立局部坐标系下的分裂方程和基于积分近似的微分方程弱形式.该非规则网格模拟方法允许在计算域内设置任意形状的人工边界.对于二维半空间问题,与采用矩形人工边界相比,采用半圆形人工边界可减少计算量20%以上.采用光滑的曲边界,不仅可减少计算区域,还可避免常规的PML吸收边界在吸收带角点区域的特殊处理.本方法事先计算和存储边界单元的局部几何参数,在计算的每一时间步查表调用这些参数,与常规的直边界PML方法相比,不增加任何计算量.     

地震波有限差分数值模拟框架下的起伏地表处理方法综述

本文查阅了近30年来国内外关于有限差分方法模拟近地表复杂介质方面的文献,分析了在有限差分法框架下复杂地表地形起伏问题的处理及实现方法.总结了地震波有限差分数值模拟方面的成果.复杂地表类型很多,对地震资料的影响程度也不尽相同,要想完全描述近地表影响因素是不可能的,而关键的问题就是自由边界条件方程的处理.所有处理及实现方法中不外两种:直接法(局部)和间接(全局)法.文中列出的方法,各有特点.我们的目的是寻找合适的方法解决适合的问题.     

塔里木盆地西部吐木休克断裂带的主要特征和构造演化

塔里木盆地西部的吐木休克断裂带是中央隆起(前身是晋宁期碰撞造山带)的次级单元巴楚断隆与北部坳陷的次级单元阿瓦提凹陷之间的分界。本文以大量的地质和地球物理证据,证明它是一条内部结构复杂且切穿地壳的深断裂。结合区域构造演化恢复了断裂发育史,指出它经历过三期重大的冲断活动,分别发生在加里东期、海西期和新近纪。新近纪的冲断与巴楚断隆的南界断裂带有相同的构造样式,可分为两幕:中新世的冲断受制于南天山前陆冲断带的向南扩展,更新世的冲断主要受制于西昆仑前陆冲断带的向北扩展。吐木休克断裂带的东西走向段和北西走向段的构造特征尚有若干差异,前者在加里东期活动较强,反映了构造的继承性;北西走向段则是加里东期出现的新生构造,在海西期进一步发展,更新世时因被卷入西昆仑的前陆冲断作用,表现出强烈而复杂的变形。     

ECOMSED模式在杭州湾海域流场模拟中的应用

针对杭州湾独特的喇叭型强潮河口湾的特点,基于Blumberg等(1996)的ECOMSED模式,引入动边界技术,建立杭州湾三维动边界的潮流模型.模型以正交曲线坐标下三维非线性水动力方程为基本方程,应用Mellor和Yamada的2.5阶湍流闭合模型计算紊动黏滞系数,嵌入Grant和Madsen的底边界层模型考虑波浪对底部应力的作用,采用干湿网格法模拟潮流漫滩过程;综合考虑径流,风应力,密度流和M₂,S₂,K₁,O₁四个主要分潮和M₄,S₄,MS₄三个浅水分潮的作用,从而提高杭州湾潮流模拟的精度.通过验潮站调和常数和多次海流连续观测资料的验证,表明该文建立的模型可以更好的用于杭州湾流场的预报模拟.     

太平洋东边界波浪输运

通过计算2000年涌浪指标(swell index)的全球分布,发现太平洋东边界赤道附近区域存在涌浪池.利用ECMWF再分析波浪资料,计算出2000年全球月平均波浪体积输运.比较2000年全球月平均波浪体积输运和2000年QUICKSCAT月平均风场,发现在赤道太平洋东边界涌浪池区域内的波浪输运方向和风向存在很大的差别,两者方向相差大约90°.这进一步验证了该地区涌浪池存在的真实性.研究发现,赤道太平洋东边界涌浪主要来源于北太平洋和南太平洋的西风带对应的海区.在涌浪池区域内分别在2.5°S和2.5°N取两条边界(边界起点为125°W,终点为美洲大陆西边界),计算通过这两条边界进入赤道区域涌浪的Stokes体积净输运量.结果表明,不同月份通过南、北两条边界波浪的净输运量与当月南、北太平洋西风带的风浪强度密切相关.同时指出了,涌浪的体积输运将会对大洋环流系统产生潜在的重要影响.     

判断川滇有震、无震和后续地震的一种方法

本文对川滇地区1988年以来30次Ms≥5.0级地震前ML≥3.0级地震活动进行了分析。结果认为,中、强地震前ML≥3.0级地震活动的强度和频度曲线有一个非线性趋势增强的变化过程,曲线上升的非线性增强对整体区域一定时间段内有震、后续地震和无震的判断给出了震前地震活动的中、短期异常信息。     

基于声波信号的岩性智能分类方法

传统的岩性识别以钻井取心、钻井曲线和岩石图像等方法为主,这些识别方法对地质和识别条件要求较高,且不能满足随钻实时识别。为此,本文提出一种新的基于声波信号的岩性智能分类方法。该方法首先基于所采集钻头与岩层碰撞得到的音频数据,通过数据增强技术解决数据稀疏问题;然后采用基于CGRU(CNN+GRU,卷积神经网络+门控循环单元)的深度学习模型,对采集到的3种岩性的岩石音频数据进行深度学习与训练。为提高该模型在复杂背景下的识别能力,引入注意力机制模型进行优化。注意力机制模型可以在复杂环境下对岩性信息实现重点学习,提高模型识别性能。实验结果表明,与GMM(高斯混合模型)-SVM(支持向量机)、CNN和CGRU模型相比,CGRU-AttGRU(注意力机制模型+GRU)混合模型准确率达81.17%左右,在GMM-SVM、CNN和CGRU模型基础上分别提升了13.31%、9.99%和5.93%。