鄂尔多斯盆地长91湖相优质烃源岩的发育机制探讨

新近的钻探和有机地球化学测试与研究,在鄂尔多斯盆地上三叠统长9油层组上段发现了一套湖相优质烃源岩,其平均TOC达5.03%,平均沥青"A"含量达0.8603%,有机母质类型——以低等水生生物为主要来源的腐泥型,并已达到了生油高峰的热演化阶段.湖相优质烃源岩发育于湖盆的局部凹陷.各项有机、无机地球化学参数反映出长91优质烃源岩形成于淡水—微咸水、弱氧化—弱还原的半深湖相沉积环境.因此,高生产力是该套优质烃源岩形成的主控因素.薄层凝灰岩、纹层状凝灰岩的沉积,以及Eu显著正异常的发现,佐证了同期可能存在与火山喷发有关的缺氧地质事件.地质事件对长91优质烃源岩的发育起着重要的作用.     

以海原断裂甘肃老虎山段为例浅析走滑断裂古地震记录的完整性——兼论古地震研究中的若干问题

在简单介绍海原断裂老虎山段松山探槽点古地震工作的基础上,分析了制约走滑断裂上古地震记录完整性的因素。松山探槽点跨断裂开挖的2个探槽揭示颜色和粒度不同的地层互层的沉积序列呈近水平面状展布。在断裂带内地层发生错断、旋转和拖曳等变形现象。多个层位上的这种变形表明该点揭示了6次古地震事件。炭屑的~(14)C年龄限定了6次事件均发生在距今3500～3900年以来,其中最新的4次事件从老到新分别为0～410aAD、890～1000年之后不久、1440～1640 aAD和1990年景泰-天祝Mw5.8级历史地震。该序列及其他例子表明连续的、高沉积速率的微构造环境是走滑断裂上探槽选取的重要原则。     

西藏日土北部松西—胜利山一带燕山期高钾钙碱性花岗岩的地球化学特征及构造环境

西藏羌塘北部松西-胜利山一带的花岗闪长岩和黑云母二长花岗岩属高钾钙碱性岩石系列.其重稀土元素亏损,花岗闪长岩的LREE/HREE比值在8.67～33.08之间,平均16.62,黑云母二长花岗岩在9.16～30.97之间,平均21.76,二者的Eu负异常均不明显;微量元素具有富集Rb、Th和亏损Ba、Sr、Zr、Ti的地球化学特点.花岗闪长岩和黑云母二长花岗岩总体上显示Ⅰ型花岗岩的特点,其形成的构造环境很可能与冈底斯和羌塘地块在晚侏罗世-早白垩世发生的碰撞作用有关.     

利用水汽总量资料诊断入梅时间的方法

梅雨期是江淮流域从春季到夏季一个重要的过渡时期。传统诊断入梅的方法主要根据雨日和温度及副热带高压位置等来确定。由于雨日的不连续, 天气形势的多变, 常会引起诊断入梅日期的分歧。利用长江三角洲地区地基GPS网所反演的连续的大气水汽总量 (GPS/PWV) 资料详细分析了长江三角洲地区2002—2005年入梅情况, 发现GPS/PWV资料可以反映出入梅前后大气中水汽发生显著季节性跳跃的特征, 总结出利用大气中水汽变化特征来诊断入梅时间的方法 (PWV方法)。采用1980—2000年的历史探空资料计算的大气水汽总量 (PWV) 资料, 对该方法进行了检验:21年中有13年的入梅日期与历史上传统方法诊断的入梅日期相吻合; 对两种方法诊断的入梅日期相差较大的3年的入梅情况进行的分析表明, PWV方法诊断出的入梅日比原定入梅日更合理。该方法在2006年入梅诊断的应用也得到验证。     

GPS水准高程拟合与精度分析

本文根据常用的GPS水准高程拟合模型,利用测区的已知数据进行试算,并根据试验结果,从拟合的似大地水准面,已知点高程精度和GPS点大地高三方面,分析了GPS水准高程拟合精度,总结了提高拟合精度一些方法     

基于高光谱遥感数据提取森林结构参数的研究

以位于三峡库区的龙门河森林自然保护区为研究区,综合利用线性光谱混合模型和几何光学模型,基于高光谱遥感数据提取森林结构参数是本文研究的重点。在研究区地面调查数据的基础上,通过高光谱数据和混合光谱分解法,获得反演几何光学模型所需的四分量参数,根据背景光照分量与森林植被冠层各参数间的关系,反演得到森林冠层郁闭度及平均冠幅的定量分布图,并利用37个野外实测样本进行结果验证。     

高光谱遥感技术在地质领域中的应用

近年来，高光谱应用技术在地质领域得到了深入的应用与发展，不仅深化了地质学的基础研究，也推动着遥感地质填图从岩 性填图向矿物填图的飞跃，推进了高光谱遥感技术在成矿预测、地质成生环境成因信息探测、植被地化信息与理化信息提取以及矿 山环境调查等应用的不断深入。本文围绕高光谱技术的特点，并结合作者近年来的工作实践，论述了高光谱技术在上述领域的实际 应用情况与应用效果。     

组合分类器及其在高光谱影像分类中的应用

多分类器组合问题一直是模式识别和机器学习领域的研究重点。由于各分类器的分类结果有着互补信息,因而一般来说,组合分类方法总有着较单个分类器精度更高的分类结果。将组合分类方法引入到高光谱影像的分类过程中,并针对该类影像的特点,提出了混合组合策略。实验表明,将组合分类器用于高光谱影像的分类,可以得到较为理想的分类结果。     

高光谱影像数据预处理技术评价

高光谱影像数据预处理是构建高效的影像数据库以及实现地理目标成分信息反演与地理目标识别的基础。本文从反射率演算、光谱微分技术以及高光谱影像数据的降维处理等三个方面对高光谱影像数据预处理进行了研究。实现了基于高光谱影像的反射率反演算法，针对高光谱遥感数据影像分辨率比较低的现状，提出了直方图均衡化、色调平衡、对比度调整等影像处理算法，并给出了实验结果。     

基于决策树的高光谱数据特征选择及其对分类结果的影响分析

本文利用OM IS高光谱数据,研究了决策树算法（Decision Tree,DT）特征选择的特点以及特征选择对决策树分类结果的影响。设计了三种特征选择方法：SEP,MDLM和RELIEF,将它们与DT特征选择的结果以及特征选择后的分类精度（考虑了三种分类器：最大似然法、后向传播神经网络、最邻近法）进行对比,并分析了这三种特征选择方法对决策树结构和分类精度的影响。结果显示,DT是一种比较好的特征选择方法;经过特征选择后再生成的决策树比直接生成的决策树,用到更少的特征（平均减少了43.36%）、有更多的节点（平均增加了18.61%）和更高的分类精度（平均提高了0.35%）,当样本数量少时,分类精度的提高幅度最大,而树的大小却基本没有增加。