高黎贡山洞穴伪蝎一新种记述（伪蝎目，阿伪蝎科）

本研究根据从云南省高黎贡山（保山市段）洞穴采集的伪蝎标本,整理并描述了阿伪蝎科安伪蝎属一新种,即禾木安伪蝎（Anatemnus hemuensis sp. nov.）。该属的主要特征在于触肢粗壮,腿节和膝节多具明显颗粒,不动指上的听毛it位于指的中部,听毛esb到est之间的距离大于isb到ist之间的距离,背板不完全分隔。世界已知22种（不包含本文新种）,主要分布于非洲和美洲,中国仅知3种:任氏安伪蝎（A. reni Gao & Zhang, 2016）、宝安伪蝎（A. orites （Thorell, 1889））、潮州安伪蝎（A. chaozhouensis Hu & Zhang, 2012）。该新种背甲的眼部已经完全退化,依据该特征,很容易区分,除分布于澳大利亚的2个物种（A. subvastus Alexander, Burger & Harvey 2014,采集自地下环境;A. cavernicola Berier, 1976,采集自Jump Up Cave）,然后依据步足I和步足IV跗节端部具有极其弯曲的刚毛将新种与这两种进行区分。新种触肢转节具有1个明显的背突,1.7倍长于宽（0.47/0.28 mm）,腿节2.8倍长于宽（0.90/0.32 mm）,膝节2.2倍长于宽（0.82/0.37 mm）,螯肢指明显短于具柄的螯掌;前螯螯掌具有4根刚毛,基部2根末端齿状,盔状物具有5个分叉,鞭状毛4根,末端2根齿状;口下突有5根顶端毛和1根亚中毛。在文中提供了新种的整体图以及特征图,另外还提供了中国安伪蝎属的分种检索表,所检视的标本保存于西华师范大学生命科学学院昆虫标本馆。      

甘肃“马衔山玉”的宝石学特征研究

“马衔山玉”是近几年甘肃玉石市场上时常出现的一种玉石品种,由于数量少且价格昂贵。采用常规宝石学仪器测试、偏光显微镜薄片观察、红外光谱仪等测试方法进行测试,结果表明,“马衔山玉”的主要组成矿物为透闪石,次要矿物主要为透辉石。马衔山软玉颜色多为青绿、黄绿色且籽料常见灰白色伴有“水草花”杂质的石皮。马衔山软玉透闪石颗粒细小,主要呈纤维交织结构,质地较新疆软玉稍差,油润度较青海、俄罗斯软玉强。     

Sr和Yb两个元素对花岗岩理论的重要意义——花岗岩研究的哲学思考

花岗岩研究已有几百年的历史,可是花岗岩却没有形成自己独立的理论体系,也没有系统的花岗岩分类。花岗岩非常复杂,如何化繁为简,归纳出花岗岩最本质、最核心、最关键的标志,是一个非常棘手的任务。本文从哲学的角度出发,发现Sr和Yb可能是两个具有特殊含义的元素,特殊在于,它们不仅具有一般微量元素的特点,还具有特殊的功能,关键是它们的行为与花岗岩部分熔融后残留的变质矿物组成(如石榴石、斜长石等)有关。可能正是由于这个因素,才使Sr和Yb具有其他微量元素所不可匹敌的功能。本文按照Sr、Yb的排列组合提出了一个系统的花岗岩分类。对于花岗岩的地球动力学意义,学术界一直有争论,本文认为板块构造只能影响到大陆边缘,影响不到大陆内部。大陆演化研究最重要的任务是恢复大陆地质历史上的变化,如大陆地质演化不同时期曾经发生过的伸展和挤压(有的还有旋转,是挤压的副产品)、抬升和垮塌、造山与盆地、加厚与减薄等。如何识别上述变化及其过程,目前在方法学上还十分困难。依靠Sr、Yb及其与残留相平衡的理论则提出了一个方案,能够解决或大体解决上述问题。例如,埃达克岩(高Sr低Yb)代表加厚地壳,南岭型(非常低Sr高Yb)代表减薄地壳,浙闽型(低Sr高Yb)和广西型(高Sr高Yb)代表正常厚度的地壳,喜马拉雅型花岗岩(低Sr低Yb)代表中压与高压过渡的状况。因此,按照Sr和Yb的变化,即可大致恢复地质历史时期大陆地壳温压条件的变化,推测大陆地貌的变化(平原、丘陵、高原、山脉),探讨构造应力的变化(挤压导致加厚,伸展导致减薄)等。此外,不同类型花岗岩还与成矿有关,大体是:埃达克岩与金铜有关,南岭型与钨锡有关,喜马拉雅型与金有关,而浙闽型、广西型基本上是不利于成矿的。但是,实践中也有金铜钨锡在空间上共生的实例,则金铜与钨锡可能成因上或成矿时代上或控矿因素上有所不同。问题还很复杂,还有许多现象很难解释,笔者只是从宏观角度给出了一个思路,一个概念,很多细节并不清楚。研究表明,科学与哲学是密切相关的,哲学是科学的高度概括。本文尝试从哲学的角度对纷繁复杂的花岗岩进行归纳和简化,只是一个初步的尝试,还有更多问题需要认真研究。     

钾镁煌斑岩:优质金刚石主要载体与幔源流体活动标志

钾镁煌斑岩是一类较为特殊的火山成因或浅成的超基性岩,是一种重要的深源岩石,是深源岩浆活动的标志性产物,可作为了解地幔信息的窗口,也作为继金伯利岩之后的另一种金刚石寄主岩被持续关注.全球最优质的金刚石产于钾镁煌斑岩中,主要分布于西澳阿盖尔等地.中国钾镁煌斑岩主要分布于黔湘一带、山西饮牛沟、山东大井头、湖北大洪山和西昆仑克里阳地区,综合分析认为,钾镁煌斑岩主要分布于深大断裂附近,中国钾镁煌斑岩受江南台隆西缘的都匀—贵阳—铜仁—怀化深断裂、常德—安仁深断裂以及郯庐断裂带等深大断裂带控制;贵州镇远马坪、湖南宁乡云影窝、山东平邑大井头等钾镁煌斑岩有原生金刚石产出,钾镁煌斑岩的金刚石成矿潜力仍然有待深入研究,尤以湘黔钾镁煌斑岩带、郯庐断裂带大井头等地可望突破.钾镁煌斑岩的标志性矿物有富钛贫铝金云母、钾碱镁闪石、镁橄榄石、镁铝榴石、铬尖晶石、铬铁矿等.其中S1、S2组贫铝富镁铬铁矿对钾镁煌斑岩中金刚石的形成有指示意义.中国钾镁煌斑岩活动具多期性,其中晚侏罗世—早白垩世(147—100 Ma)时期属于中国含金刚石钾镁煌斑岩和相关的金-稀土等金属矿产的重要成矿时期.     

基于云团分型动态Z-R算法的浙赣铁路沿线面雨量估算

利用雷达组网数据和自动站逐分钟雨量数据,选取浙赣铁路灾害降水个例,运用云团分型的动态Z-R关系拟合算法进行定量降水估测。结果表明:(1)基于铁路沿线的雷达-雨量计降水估测方案可以有效识别降水类型和降水区域的差异性特征,其估测精度优于简单分组Z-R关系拟合算法;(2)对降水估测结果进行效果检验,评估结果可以有效改善雷达QPE的系统误差和局部误差。     

人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用

基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。      

CINRAD-SA双偏振雷达资料在降水估测中的应用初探

对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。     

基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.     

国外气象服务运行模式对新时代我国气象服务分类发展的启示

通过考察国外主要国家的3类气象服务运行模式,即"公私有别"、"公私竞争"、"完全竞争"3种模式,得出对我国气象服务分类发展的两点主要启示:权责明晰是气象服务分类运行界限分明的前提,开放气象基础数据是保持气象服务市场活力的基础。