基于KronosFlow软件对逆冲推覆带构造-热演化的初探

盆地模拟是含油气盆地勘探评价的重要技术方法之一,然而传统的盆地建模2D模拟技术仅适用于拉张型盆地,使得挤压型盆地横向上的热史重建一直是个难题,从而制约了进一步的油气勘探。目前由法国Beicip-Franlab公司设计的KronosFlow软件突破了传统盆模软件对逆冲推覆带、盐构造和泥底辟等复杂构造的局限性,精确控制了横向和垂向上的构造位移,通过跟踪单个网格连续运动形态、恢复侧向变形量以及与TemisFlow软件无缝衔接,实现了对挤压型盆地埋藏史、热史、生排烃史以及油气运聚史的恢复。以塔里木盆地北缘柯坪逆冲推覆带和库车逆冲推覆带为例,利用KronosFlow软件定量反演了新生代以来的构造-热演化历史,并以实测数据约束并验证挤压环境下盆地模拟结果的有效性。柯坪逆冲推覆带的依木干他乌断层在40~30 Ma再次活动,断层附近志留系—泥盆系的温度大于85 ℃,柯坪塔格断层在15~10 Ma活动,断层附近志留系—泥盆系的温度小于70 ℃,寒武系（烃源岩成熟度为1.3%~1.7%）和奥陶系（烃源岩成熟度为0.7%~1.2%）烃源岩热演化程度高,生烃能力强。库车逆冲推覆带侏罗系北段温度介于50~70 ℃,南段温度介于210~230 ℃,盐构造造成地温异常,其中秋里塔格构造带膏盐岩最厚,降温效果最明显。      

利用地面LiDAR精细化测量活断层微地貌形态——以毛垭坝断裂禾尼处断层崖为例

受地壳内部持续运动和沉积、风化等自然动力及人类生产与生活活动影响,活断层微地貌形态往往比较复杂,传统测量方法较难快速、高效地获取大范围内精细化的活断层微地貌形态,激光雷达扫描技术的出现和发展为活断层微地貌的精细化与定量化研究提供了新的技术手段。以川西理塘毛垭坝盆地北缘的正断层崖为研究对象,利用地面LiDAR获取活断层微地貌高精度点云后,经过点云配准、滤波、重采样和三角构网处理后,建立了0.05 m分辨率的数字高程模型和真彩色三维模型,在此基础上分析了断层崖地貌特征,并获取了正断层错动两期最新地貌面的精确垂直位错量。研究结果表明,地面LiDAR技术是精细测量活断层微地貌形态和量化相关地貌特征参数的有效手段,提高了活断层微地貌形态测量的精度和认识水平。     

一种基于事后对照预警的地质灾害气象预警效果评价模型探讨

近年来探讨的地质灾害气象预警效果评价方法,提出了命中率、漏报率、空报率、准确率等概念。但上述方法用于较小空间尺度或较低等级预警的评价时,会大概率出现空报或准确率为零的评价结果。本文在前人研究的基础上,提出了以事后理想对照预警产品为标准参照,对预警产品从空间、强度、时间3个维度进行耦合程度分析的准确率计算模型,并提出了量化预警产品体量的预警值概念。本模型不受空间尺度、预警等级和有无地质灾害发生等的条件约束;本模型具备较强的拓展性,可以推演计算空间、强度、时间单项要素的准确率,及较长时间周期多期次预警产品的准确率。本文以江西省第26期省级地质灾害气象预警进行了试算,得出该期预警的综合准确率为23.5%,空间准确率为45.4%,强度准确率为47.1%,时间准确率为66.7%。     

搬迁农户生计策略与土地利用行为耦合协调度分析--以贵州省习水县为例

易地扶贫搬迁改变了搬迁农户生计策略,同时影响了其土地利用行为,二者之间的耦合协调度直接影响着农户的可持续生计。本文以贵州省习水县易地搬迁农户调研数据为基础,构建以农户生计策略和土地利用行为为子系统的耦合协调度模型,分析2个子系统之间的耦合关系和耦合协调关系。研究表明:纯农型农户、农兼型农户、兼农型农户生计策略与土地利用行为之间的耦合度值介于0.4~0.5之间,水平较低,处于拮抗状态;不同类型农户生计策略与土地利用行为系统耦合协调度值均处于0.39~0.49之间,处于濒临失调阶段,存在较大优化空间;传统的农业生产形式对于改善农户生计无明显效果,引导农户向专业农业型农户转变对于促进移民安置区“人地系统”协调发展大有裨益。研究结果可为农户生计与土地利用的可持续发展提供理论依据。     

CCSM4模式对东北气温和降水的模拟及预估

利用东北地区162个气象观测站逐月气温和降水资料对CCSM4模式的模拟性能进行了评价,并预估了2021—2050年东北地区的气候变化情景。结果表明:CCSM4模式长期历史气候模拟实验模拟的1961—2005年月平均气温、降水量值能较好地再现东北区域年平均气温、降水量的空间分布形态,但气温模拟值比观测偏低,91. 4%站点误差在1. 5℃以内;降水中心比观测略偏北,全区平均偏多35. 18 mm。2021—2050年东北区域年平均气温呈增温趋势,高纬度地区的增温幅度明显大于低纬度地区,与基准年相比,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏高6. 00℃、5. 86℃和6. 42℃。年降水量分布呈东南向西北递减的形态,降水大值中心出现在东南部吉林与辽宁交界处,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏多15. 2%、3. 1%和2. 0%。     

气候变化情景下澜沧江流域极端洪水事件研究

以澜沧江流域为研究对象,基于ISIMIP2b协议中提供的GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、MIROC5这4种全球气候模式,通过4种模式的输出数据耦合VIC模型,分析4种模式在历史时期（1961—2005年)对洪峰洪量极值(年最大洪峰流量、3 d最大洪量)、极端洪水的模拟能力,比较RCR2.6和RCP6.0两种情景下未来时期（2021—2050年)年均径流量较基准期（1971—2000年)的变化情况,并结合P-III型分布曲线预估了澜沧江流域在两种情景下未来时期极端洪水的强度变化情况。结果表明：VIC模型在该流域能够较好地模拟极端洪水;HadGEM2-ES和MIROC5两种气候模式的输出数据在澜沧江流域有较好的径流模拟适用性;在RCP2.6情景下,澜沧江流域未来时期年均径流量没有明显变化,可能会有略微的增加,而在RCP6.0情景下,未来时期年均径流量有较大可能增加;澜沧江流域未来时期极端洪水较基准期,在RCP2.6情景下无明显变化,而在RCP6.0情景下,洪峰、洪量增加的可能性较大,极端洪水频率和强度也较大可能增加。     

WOFOST模型对河南省冬小麦模拟的适用性分析

为进一步研究WOFOST模型在河南省冬麦区的适用性,以河南省30个农业气象观测站1991—2014年冬小麦观测资料、历史气象资料和土壤资料为依据,对WOFOST模型进行逐站调参和验证,分别建立了30个站的冬小麦模型参数。其中1991—2010年为模型调参年份,2011—2014年为模型验证年份。各站开花期和成熟期调参模拟的归一化均方根误差NRMSE分别小于5%和3%,验证误差分别为3.7%和2.9%。除潢川和固始外,模型对其余各站产量模拟的归一化均方根误差NRMSE全省各站均小于20.0%,验证误差全省平均为15.2%,大部分站点观测值和模拟值相关系数r通过了显著检验。利用调参后的模型模拟2011—2014年冬小麦生长动态变化可知,模拟地上部总干物重与实测单株干物重、模拟LAI与单株叶面积有较一致的变化趋势,拟合度较高。因此,WOFOST模型对河南省冬小麦主要发育阶段、产量及干物质积累模拟能力较强,具有良好的应用前景。     

1961—2010年中国气候生产潜力时空格局变化及其潜在可承载人口分析

以气温、降水格点数据为基础,采用Thornthwaite Memorial模型计算了中国气候生产潜力(CPP),并从气候的角度估算了耕地上气候资源潜在可承载的人口数,以便增强了解气候变化的影响及气候资源最大人口支撑能力。结果表明:1961—2010年中国CPP总体呈突变性增加趋势,1987年为突变点,年最低、最高及平均值分别为689. 18、814. 56和744. 05 g·m^-2·a^-1。空间上呈现出从西北向东南逐渐递增的带状分布,其中高值区主要分布在华南大部,最高值达2103. 56 g·m^-2·a^-1;低值区主要分布在西、北部地区,最低值为39. 28 g·m^-2·a^-1。2001—2010年中国大部分地区CPP年平均值相对于1961—2010年多年平均值变化幅度不大,变化比例高的地区基本上分布于中国西、北部,其中增加的区域达82%,主要分布在华东地区、新疆西部、西藏北部及青海大部,远大于缩减的区域(17%)。1995—2010年,基于公里网格的耕地气候潜在可承载人口为46—2180人·km^-2,全国平均值最低的年份为1130人·km^-2,对应的实际人口为0—49729人·km^-2,全国平均值均不高于137人·km^-2;全国实际总人口为11. 43—13. 04亿,耕地气候潜在可承载总人口为19. 72—20. 22亿,前后比值为58%—65%。这表明,中国耕地生产力未达到气候生产潜力,尚有一定的开发潜力;实际人口在中国大部分地区均没有超出气候资源潜在可承载的最大人口,然而在少数省市(如生态环境脆弱的青海省以及经济发达的大城市及沿海地区)已超出。     

汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究

利用2014—2017年汕头市PM_2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM_2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM_2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM_2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM_2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM_2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM_2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM_2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM_2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM_2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM_2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。