长春地区地表温度日变、年变对地温测量的影响

通过实地观测试验,并采用傅里叶分析法进行理论分析,来研究长春地区地表温度日变、年变对地温测量的影响规律及影响深度,为在长春地区利用浅层地温测量方法研究地质问题提供重要参数信息.地温变化幅度随深度作指数衰减,衰减系数与地表温度周期、热扩散率有关.     

GIS与历史地理学

本文初步分析了传统历史地理学存在的缺陷,GIS的快速发展为历史地理学提供了机遇;阐述了GIS在历史地理学中应用取得的成效、存在的问题和发展趋势,并就GIS与历史地理学如何更好的结合提出了几点对策。     

基于脉冲响应数据的ARMA法建模以及模态参数识别

本文提出了基于脉冲响应数据的ARMA法建模以及模态参数识别的新方法。该方法利用单位脉冲响应函数与ARMA模型G reen函数等价的特点,通过脉冲响应函数来估计系统响应的自相关系数,然后建立推广的Yu le-W alker方程以求得ARMA模型自回归系数并进行参数识别。最后通过算例,对一个模拟系统进行了参数识别,对采样频率、识别精度、模型阶数之间的影响规律进行了分析。     

新疆东准噶尔与中酸性浅成岩建造有关的金矿床系列

新疆东准噶尔地区与中酸性浅成岩建造有关的金矿床系列可分为3类,即含金石英脉型金矿、侵入体接触带型金矿和破碎带蚀变岩型金矿.次火山斑岩型金矿目前虽尚未突破,但其潜在远景和突破的可能性极大.     

柴达木盆地时序量预测与多因子建模

以新一轮国土资源大调查“柴达木盆地地下水资源及其环境问题调查评价”项目为依托,围绕时序预测建模软件(Time Series Forecast V1.0)的研发与应用,按照现代预测学理论对柴达木盆地的水文、气象等多因子时序量进行了百年预测。针对多因子综合评价模型提出并采用了先进可行的“主成分”分析法,建立了“特征向量”与“综合指标”的对等关系,从而避免了以往诸多评价模型中人为因素的干扰,提高了预测结果的可信度。     

南粤古驿道历史建筑数字化保护与VR场景构建

南粤古驿道遗留了众多文化遗产,具有较高的历史、艺术、科学价值,但历史建筑损坏较为严重.为推进南粤古驿道活化利用,本文采用精细三维建模技术与虚拟现实(VR)技术实现了南粤古驿道的数字化保护.首先对南粤古驿道遗址进行了分析,然后从数据采集、点云数据处理、几何模型加工、纹理贴图等方面阐述对历史遗迹进行精细三维建模和VR场景构...     

大同地区3次地震序列构造应力张量变化特征的研究

利用1989~2002年间3次大同地震序列中共计700多次中小地震的震源机制解资料,应用Gephart(1990)的应力张量反演方法研究了这3次地震序列的构造应力张量的总体变化特征和时序变化特征,研究发现3次主震发生前震源及附近地区的构造应力作用较强,主震发生前后,应力方向存在细节差异,但是最大主压应力方向与华北地区的构造应力场方向基本一致,只有1999年震前阶段的最大主压应力方向为226°(SW向),分析认为这可能是华北地区构造应力场与大同地区局部构造应力场相互作用的结果。     

泥河湾盆地洞沟剖面的光谱光度时间序列

泥河湾盆地东部的洞沟剖面出露一套以湖相为主的地层,其顶部覆盖了末次间冰期古土壤与末次冰期黄土。测量了该剖面的光谱光度和磁化率,结果显示,亮度(L*)随深度的变化趋势基本与色度a*、色度b*相反,即低亮度值对应高色度值。砂层的亮度值相对低,而质量磁化率高。亮度记录可以与洛川黄土剖面的磁化率记录对比,即亮度低值段可与磁化率高值段对比,这可能源于两者都受东亚季风的控制。对比后获得了30个时间控制点,在此基础上,建立了洞沟剖面测量参数的时间序列。谱分析表明,各参数的时间序列显示了主要的米兰科维奇周期,这显示泥河湾古湖沉积物对古气候的周期性变化敏感。     

东北地区水稻扩张的海拔优势区间分析

及时掌握水稻的时空分布信息,对调整和优化农业生产结构至关重要。论文利用综合考虑植被物候和地表水变化的水稻自动制图方法,结合海拔、地表水体因素开展2001—2017年东北地区水稻分布的时空演变研究。通过889个地面调研点位对水稻分类结果验证,总体精度达90.66%,Kappa系数为0.8128。研究表明:① 21世纪初,东北地区水稻种植面积呈先略减后持续增加的趋势,2017年水稻种植面积达2001年的2.13倍。其中,水稻扩张面积的60%分布在三江平原,30%分布在松嫩平原,下辽河平原仅占不足5%。水稻扩张的海拔优势区间在200 m范围内,随着海拔的上升水稻扩张与地表水关系越来越密切。② 三江平原内,水稻扩张幅度在海拔30~70 m范围内逐渐增加,使优势区间从相对高度70 m缩减至40 m内,也使得分布优势逐渐趋向于距地表水体较远的区域。而松嫩平原和下辽河平原水稻种植分布的海拔优势区间始终分别保持在相对高度100 m、40 m内。③ 三江平原水稻的集中分布和急剧扩张,使水稻分布优势逐渐趋向于距地表水体远的区域,这将对地下水带来更大的压力;而松嫩平原水稻分布受地表水体影响较大,分布优势随着距地表水体距离的增加而减小。研究可为农业部门评估水资源承载力、保障农业可持续发展提供数据支撑及理论参考。     

Estimating the starting time and identifying the type of urbanization based on dense time series of landsat-derived Vegetation-Impervious-Soil (V-I-S) maps – A case study of North Taiwan from 1990 to 2015

Land cover and land use change (LCLUC) is a global phenomenon, and LCLUC in urbanizing regions has substantial impacts on humans and their environments. In this paper, a semi-automatic approach to identifying the type and starting time of urbanization was developed and tested based on dense time series of Vegetation-Impervious-Soil (V-I-S) maps derived from Landsat surface reflectance imagery. The accuracy of modeled V-I-S fractions and the estimated time of initial change in impervious cover were assessed. North Taiwan, one of the regions of the island of Taiwan that experienced the greatest urban LCLUC, was chosen as a test area, and the study period is 1990 to 2015, a period of substantial urbanization. In total, 295 dates of Landsat imagery were used to create 295 V-I-S fraction maps that were used to construct fractional cover time series for each pixel. Root Mean Square Error (RMSE)s for the modeled Vegetation, Impervious, and Soil were 25 %, 22 %, 24 % respectively. The time of Urban Expansion is estimated by logistic regression applied to Impervious cover time series, while the time of change for Urban Renewal is determined by the period of brief Soil exposure. The identified location and estimated time for newly urbanized lands were generally accurate, with 80% of Urban Expansion estimated within ±2.4 years. However, the accuracy of identified Urban Renewal was relatively low. Our approach to identifying Urban Expansion with dense time series of Landsat imagery is shown to be reliable, while Urban Renewal identification is not.