4个地理群体魁蚶（Scapharca broughtonii）的形态差异与判别分析

运用多变量形态度量学分析方法对韩国统营、山东黄岛、山东蓬莱、江苏前三岛4 个地理区域的魁蚶（Scapharca broughtonii Schrenck）种群间的形态变异进行了研究。单因素方差分析（ANOVA）和Tukey 检验表明, 魁蚶不同地理种群表现出显著形态变异（P〈0.05）。聚类分析结果表明, 黄岛和前三岛...     

费歇判别法识别大孔道

根据测井曲线,运用费歇准则导出了识别砂岩油层大孔道的判别函数,判别函数是测井曲线的线性组合。利用此判别函数实现了在微机上用费歇方法识别大孔道的问题。针对大庆某地区一模型,取得了令人满意的结果,正确率达85%以上,结果表明,费歇判别法是识别大孔道的行之有效的方法。     

Rediscovering Signal Complexity as a Teleseismic Discriminant

We re-examine the utility of teleseismic seismic complexity discriminants in a multivariate setting using United Kingdom array data. We measure a complexity discriminant taken on array beams by simply taking the logarithm of the ratio of the P-wave coda signal to that of the first arriving direct P wave (β_CF). The single station complexity discriminant shows marginal performance with shallow earthquakes having more complex signatures than those from explosions or deep earthquakes. Inclusion of secondary phases in the coda window can also degrade performance. However, performance improves markedly when two-station complexity discriminants are formed showing false alarm rates similar to those observed for network m_b − M_s. This suggests that multistation complexity discriminants may ameliorate some of the problems associated with m_b – M_s discrimination at lower magnitudes. Additionally, when complexity discriminants are combined with m_b – M_s there is a tendency for explosions, shallow earthquakes and deep earthquakes to form three distinct populations. Thus, complexity discriminants may follow a logic that is similar to m_b – M_s in terms of the separation of shallow earthquakes from nuclear explosions, although the underlying physics of the two discriminants is significantly different.     

基于距离判别分析方法的深基坑支护方案优选研究

基于马氏距离判别分析理论,分析了影响深基坑支护方案的因素,从安全性、经济性、可行性3个方面选取了10个实测指标作为影响深基坑支护方案选型的判别指标,利用国内大量的深基坑支护实例作为学习样本进行训练,建立距离判别分析模型,对深基坑支护方案进行优选,并利用回代估计法对距离判别分析模型进行检验。研究结果表明,经过训练后的支护方案优选模型误判率很低,判别优选能力很高。预测样本与工程实例的检验表明,距离判别分析模型优选性能良好,验证了该模型的高效性和实用性。说明距离判别分析理论是解决深基坑支护方案优选问题的有效方法之一,可以在实际工程中进行推广。     

DDA法和Fisher判别法在潜在滑坡判识中的应用比较

选择地貌特征（包括地形坡度、沟谷切割状况、洼地封闭状况、前缘临空状况）、滑面特征（包括滑面倾角、滑面形态、滑面阻抗比）、滑体结构和近期活动迹象4大类9个因子作为古（老）滑坡类潜在滑坡的判识指标,以三峡库区和岷江上游地区相同数量的典型滑坡作为学习样本,依据距离判别分析（DDA）和Fisher线性判别分析（FLDA）方法,分别建立了两个研究区潜在滑坡的DDA判识模型和FLDA判识模型。实例分析结果表明,DDA方法对两个研究区学习样本和测试样本的误判率均为0,而FLDA方法对两个研究区测试样本的误判率分别为5.56%和11.11%,对学习样本的错判率分别为11.1%和0%。因此,在三峡库区和岷江上游地区潜在滑坡的判识中,DDA法比FLDA法判识准确性更高、适用性更强。     

长江三角洲第一硬质黏土层粒度多元统计分析及沉积环境判别

长江三角洲第一硬质黏土层成因是长期争论的问题。对上海市青浦区第一硬质黏土层全样粒度多元统计分析,并与南京周家山下蜀黄土、长江悬浮颗粒物对比,探索长江三角洲第一硬质黏土层成因。第一硬质黏土层机械颗粒组成均一,频率曲线呈正偏态、中等或尖锐峰形的双峰分布,频率累积曲线呈"S"型分布,具有风成沉积特性。粒度特征分析为沉积环境判别提供沉积学证据时,综合运用多元统计分析可以使分析结果更准确。聚类分析将硬黏土与典型风成沉积物下蜀黄土粒度分布归为一类,长江悬浮颗粒物单独为一类,表明硬黏土与下蜀黄土成因一致。下蜀黄土与长江悬浮颗粒物粒度参数判别函数,将绝大部分硬黏土样品判定为风成沉积。粒级—标准偏差曲线结合现代风场,显示硬黏土粒度特征存在高空西风和低空西北季风两个主控因子。表明长江三角洲第一硬质黏土层是由西风和西北季风控制的风成成因堆积物。     

Numerical Taxonomy and Bayes Discriminant Analysis on 42 Fossil Species in Dicksoniaceae from China

As the basal group of Polypodiales, the specific taxonomy of Dicksoniaceae is still being debated. As aquantitative analysis method, numerical taxonomy has been applied to the taxonomic study of many plant families andgenera in recent years due to its simplicity and high accuracy. However, the numerical analysis of the Dicksoniaceae fossilshas not been reported at present. In the present study, the pinnule morphological data of 42 Mesozoic fossil species of theDicksoniaceae were analyzed using cluster analysis, principal component analysis and correlation analysis. The resultsrevealed that 42 taxonomic units could be divided into six representative groups, which are consistent with the traditionaltaxonomy. After screening, an identification key on 28 fossil species of four genera with a definite taxonomic position wasestablished. According to the quantitative analysis, a Bayes discriminant model was established for the selected species.Lastly, the model was tested using the morphological data of the fossil pinnules in Dicksoniaceae from the YaojieFormation, suggesting that the discriminant model is accurate to a certain extent. As a result, the numerical taxonomy canbe applied to the classification of the Dicksoniaceae fossils.     

基于PCA-DDA原理的砂土液化预测模型及应用

影响砂土液化的因素有很多,建立多指标的液化预测模型非常有必要。目前所有的多指标砂土液化预测模型,均默认选取的判别因子之间相互独立,不存在相关性,可能导致各判别因子之间存在信息叠加而发生误判。以唐山地震砂土液化的25个案例为样本,选取8个影响因素作为砂土液化预测的初始判别指标,首先采用主成分分析（PCA）对各判别指标进行分析,对存在相关性比较高的指标进行了降维处理。基于降维后的4个主成分换算得到新的样本数据,以18个案例为学习样本,建立主成分分析与距离判别分析（DDA）相结合的砂土液化预测模型。利用建立的预测模型对18个案例进行回判,结果全部正确。对其他7个案例的液化情况进行了预测,并与规范法、Seed方法、BP法、DDA法的判别结果进行分析比较,结果表明基于主成分分析与距离判别方法的砂土液化判别模型预测准确率为100%。将模型应用于工程实例,判别结果也与实际情况一致,表明该模型具有良好的预测功能,可在实际工程中应用。     

国家中心城市的内涵与判别

国家中心城市是经济全球化的产物,在全球的经济和社会发展中发挥着不可替代的作用,然而关于国家中心城市的内涵与判别标准,目前尚无明确界定。鉴于此,文章在相关文献研究的基础上,系统论述了国家中心城市的基本概念和功能特征,明确了国家中心城市是指那些在全国城镇体系中具有核心控制作用,在全球城市网络体系中具有重要的功能节点作用的特大中心城市;确定了国家中心城市的判别标准,进而构建国家中心城市六元判别指数--经济集聚指数、空间辐射指数、对外开放指数、文化创新指数、管理服务指数和生态保护指数,据此判定了12个国家中心城市,排名依次为：北京、上海、广州、重庆、天津、深圳、武汉、南京、成都、杭州、沈阳和大连;最后,根据判别结果,综合分析各项判别指数的得分情况和12个国家中心城市的优劣势,并指出今后的建设重点,即要特别加强对所有国家中心城市的管理服务功能建设,整体提升空间辐射水平,保证文化创新水平在稳定中持续增长,进一步加快经济集聚功能、对外开放功能和生态保护功能的建设。