全面绘就经纬画卷海宁市实现1∶500大比例尺地形图全市域覆盖

基础测绘是国民经济和社会发展不可或缺的一项基础性公益事业,服务于国民经济和社会发展诸多领域。近年来,随着全市经济社会的快速发展,海宁市对测绘地理信息成果的需求也越来越大,特别是在开展美丽城镇、美丽乡村、乡村振兴、不动产登记、杭海城际铁路建设等重点工作时,村镇大比例尺地形图覆盖不全、现势性差、数据精度低等问题严重阻碍了各项工作的建设实施。     

冬小麦区域遥感监测及识别中的方法研究

通过基于高时间分辨率的"环境一号"卫星数据的变化向量分析(CVA)冬小麦遥感识别方法,并以地理国情普查数据为调整单元对识别结果进行修正,达到提高冬小麦遥感识别精度的目的。结果表明,使用CVA方法可提高冬小麦遥感识别精度,以国情普查数据为调整单元可在一定程度上降低遥感影像配准误差影响,对其他农作物遥感识别具有一定的参考意义。     

求解GM(1,1)模型新总体最小二乘算法

在GM(1,1)模型中系数矩阵和观测向量都是由原始序列组成的。系数矩阵中同样是有误差的,与观测向量中的误差一样,亦来源于原始序列,即它们误差同源。不同位置的相同元素应该有相同的改正数,采用传统总体最小二乘求解则不能达到此目的。针对这一缺陷,推导了一种新的总体最小二乘算法;并且通过算例验证了新方法的可行性和有效性。     

时变参数灰色模型背景值重构及实现

针对时变参数灰色模型PGM(1,1)的背景值重构收敛速度及稳定性问题,该文运用积分的方法综合序列在Δt内不同变化趋势,导出背景值模型的准确表达式。实现了反映序列对新老信息偏爱程度的最优权值介于(0,1)内,且非不能越过某一阈值;给出了背景值重构模型最优解准确求取的具体算法步骤。基于MATLAB语言的实验结果表明:改进模型预测精度高,易于实现;所研究的带权灰色模型GM(1,n)背景值模型的重构及计算方法验证了PGM(1,1)模型重构及计算实现方法的有效性和实用性。     

青岛冷水团的消亡机理研究

本文基于多年月平均水温资料,分析了青岛冷水团的长消过程,并利用气候态月平均大气数据和数值模拟结果,探讨了青岛冷水团的消亡机理。结果表明,青岛冷水团3月出现,4月成型,5月最盛,6月减弱,7月消失;南黄海6-7月间偏南风的增强和温跃层以下反气旋涡的减弱是青岛冷水团消亡的动力机制,而海面净热通量的下传和水平热量的输入则是青岛冷水团消亡的热力机制。     

杜氏盐藻生长及PSⅡ对不同磷源的响应

在实验室控制条件下,研究了无机磷磷酸二氢钠(NaH_2PO_4)及3种有机磷源三磷酸腺苷二钠盐(adenosine disodium triphosphate,ATP)、β-甘油磷酸二钠(sodiumβ-glycerophosphate,G-P)和D-葡萄糖-6-磷酸(D-Glucose 6-phosphate,D-G-6-P)对杜氏盐藻(Dunaliella salina)生长及PSII系统的影响。结果表明,杜氏盐藻在ATP和NaH_2PO_4的磷环境中生长迅速,最大比生长速率(μ_(max))分别为(0.736±0.0158)/d和(0.667±0.0553)/d;而β-甘油磷酸二钠和D-葡萄糖-6-磷酸培养条件下盐藻生长则具有滞后效应,μ_(max)分别为(0.232±0.0114)/d和(0.31±0.0077)/d。ATP和NaH_2PO_4作为磷源时,盐藻最大电子传递效率(ETR_(max))和最大饱和光强(I_k)显著高于β-甘油磷酸二钠和D-葡萄糖-6-磷酸处理组(P0.05),而NPQ则呈相反。JIP-test参数可知,单位反应中心吸收的光能(ABS/RC)、t=0时单位反应中心捕获的用于还原QA的能量(TR_0/RC)和最大光化学效率(Φ_(P0))在各组间差异不显著(P0.05),但β-甘油磷酸二钠和D-葡萄糖-6-磷酸处理组单位反应中心耗散掉的能量(DI_0/RC)显著增加(P0.05),ψ_0和Φ_(E0)显著降低(P0.05)。表明β-甘油磷酸二钠和D-葡萄糖-6-磷酸作为磷源时盐藻光合系统反应活性中心(RC)部分关闭,反应活性中心的数量(RC/CS_0)减少,PSⅡ受体侧电子传递受到影响,能量耗散效率提高。综上可知,杜氏盐藻均能利用无机磷和有机磷作为磷源供其生长,但ATP作为磷源使得盐藻在最短时间进入对数期,生物量显著提高(P0.05)。     

南海中尺度涡强度的季节和年际变化分析

为了研究南海中尺度涡强度的季节和年际变化规律,利用Matlab提取50 a(1958~2007年)简单海洋资料同化(Simple Ocean Data Assimilation,SODA)月平均数据集中流场和海表面高度场数据,应用一个涡旋自动探测算法对南海中尺度涡初始生成位置进行分析,并分析了海表面高度异常均方根值的季节变化和年际变化。结果表明:50 a里南海中尺度涡主要分布在吕宋岛西北海域、吕宋岛西南海域和越南以东广大海域,秋、冬季中尺度涡能量较高,春季中尺度涡最弱,中尺度涡强度高值区年际变化明显。从季节变化上看,海面高度异常均方根春、夏季最小,秋冬季最大;从年际变化上看,与同时期Nino3指数有显著负相关,周期大约为3 a。     

大海马游泳行为及游泳能力测定与分析

利用自制的鱼类游泳能力测定装置,观察了大海马垂直和水平方向的最大临界游速,描述了大海马的游泳行为,并评估其游泳能力。结果表明:水温25.5℃±1.0℃条件下,体长6 cm个体水平方向的临界游速达到峰值为4.23 cm/s±0.23 cm/s;随体长的增加和减少,临界游速都有所下降,体长至约10 cm时临界游速为2.86 cm/s±0.02 cm/s。该物种在水平游泳时,游泳速度与尾部的倾斜角度有关,倾角越大,速度越大,当倾角达到55°时,速度达到最大值,而大于该角度,身体就失去平衡不能进行逆水流游动。大海马体长在6 cm时达到垂直方向的临界游速峰值,为0.372 cm/s±0.014 cm/s,此时的绝对临界速度为0.085 BL/s±0.010 BL/s。至体长增长到13 cm时,基本趋于稳定,与水平方向游速变化趋势相似。     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。     

面向矿产资源信息的空间关联性分析

关联性分析是综合多源、多类数据,发现和挖掘数据中潜在的相关关系,提取和挖掘数据之间的关联性。该方法对于充分利用地质大数据、发现地质要素之间的共生组合规律具有重要的意义。本文首先基于数据的空间位置,将不同类型的地质空间数据建立联系,形成空间属性数据库;其次应用统计方法,对不同来源数据中的属性特征进行分析,发现热液型金矿的形成与火山作用存在明显相关性;最后基于Apriori算法提取热液型金矿的伴生矿与侵入岩的频繁项集,发现伴生矿与侵入岩酸碱性二者密切相关。因此,在今后的工作中,有望应用空间关联性的方法对地球物理、地球化学、遥感等多源地质数据开展深入的研究分析。