新疆宏观生态的空间分异与变化

根据新疆环境和生态特点，将新疆划分为14个二级生态区进行了研究。结果表明，新疆荒漠与非荒漠生态景观面积大致相当，但空间分异较大。新疆北部荒漠景观占全区域的约1／3，非荒漠景观占2／3，宏观生态相对稳定；新疆东部荒漠景观占全区域的2／3以上，宏观生态十分严峻；新疆南部荒漠景观占全区域的1／2，宏观生态稳定性差。沙漠、绿洲、水体三种主要景观类型中，北疆阿尔泰山南坡、伊犁盆地及南疆叶尔羌－喀什河三角洲地区沙漠化呈降低趋势；天山北坡各段及准噶尔盆地西部，20世纪90年代以来沙漠化明显减缓；新疆东部及南部其余各地区沙漠化均呈现增强趋势。新疆水体景观的变化表现为天然和人工水体面积的消长。近50年来，新疆修建的水库和坑塘等人工水体总面积与同期天然水体缩小的面积基本相当，表明新疆水体景观再近50年来的变化主要体现为水体的空间位移。绿洲景观的变化表明，北疆地区天然绿洲与人工绿洲面积的比例已经从50年代的5：1以上下降到约1：1，南疆由6：1以上下降到3：1左右。天然绿洲的减少是绿洲生态局部劣变的标志。研究还表明，新疆宏观生态的空间分异主要受自然因素的影响，其中，区域降水量的影响最为重要。     

鄂尔多斯盆地苏里格庙与靖边天然气单体碳同位素特征及其成因

苏里格庙上古生界砂岩气藏天然气重烃含量高,干燥系数低,为湿气;靖边奥陶系风化壳气藏天然气重烃含量低,干燥系数高,属干气。苏里格庙天然气的正构烷烃碳同位素具有δ13 C₁<δ13 C₃ <δ13 C₂ <δ13 C4的规律,靖边天然气具有δ13 C₁<δ13 C₂ <δ13 C₃ 的规律。二者高碳数烷烃的同位素差别较大,尤其是苏里格庙的乙烷碳同位素比靖边平均重 3.6‰。根据天然气单体碳同位素及其含量变化,苏里格庙天然气属煤成气,靖边天然气属煤成气与油型气的混合气。苏里格庙和靖边天然气中均含少量CO₂ 气,其碳同位素表明苏里格庙除苏 5井为无机CO₂ 气外,均为有机CO₂ 气;靖边林 1、林 5井为无机CO₂ 气,陕参 1井为有机CO₂ 气。结合烷烃气和CO₂ 气,苏里格庙天然气可以分为含有机CO₂ 煤成气和含无机CO₂ 煤成气。碳同位素比值与Ro 关系分析认为,苏里格庙的天然气成熟度处于成熟到高成熟阶段,其相应气源岩的平均Ro 为 1.2 9%～ 1.39%,这一结果与该区二叠系煤岩的成熟度符合较好。     

The inversion of anelastic coefficient,source parameters and site respond using genetic algorithm

It gradually becomes a common work using large seismic wave data to obtain source parameters, such as seismic moment, break radius, stress drop, with completingof digital seismic network in China (Hough, et al, 1999; Bindi, et al, 2001). These parameters are useful on earthquake prediction and seismic hazard analysis.Although the computation methods of source parameters are simple in principle and the many research works have been done, it is not easy to obtain the parameters accurately. There are two factors affecting the stability of computation results. The first one is the effect of spread path and site respond on signal. According to the research results, there are different geometrical spreading coefficients on different epicenter distance. The better method is to introduce trilinear geometrical spreading model (Atkinson, Mereu, 1992; Atkinson, Boore, 1995; WONG, et al, 2002). In addition, traditional site respond is estimated by comparing with rock station, such as linear inversion method (Andrews, 1982), but the comparative estimation will introduce some errors when selecting different stations. Some recent research results show that site respond is not flat for rock station (Moya, et al, 2000; ZHANG,. et al, 2001; JIN, et al, 2000; Dutta, et al, 2001). The second factor is to obtain low-frequency level and corner frequency fromdisplacement spectrum. Because the source spectrum model is nonlinear function,these values are obtained by eye. The subjectivity is strong. The small change of corner frequency will affect significantly the result of stress drop.     

遗传算法与单纯形法组合的影像纹理分类方法

提出遗传算法(简称GA)与单纯形法组合的影像纹理分类方法(简称GASPX)。单纯形法是一种局部搜索方法，它通过反射，扩张，收缩操作，求得新的单纯形点，组成新单纯形，新单纯形比前一个单纯形更接近局部最优解。这种寻优方法收敛速度快，它与GA组合起来可以改善单独使用GA收敛速度慢的缺陷。由于在组合算法中是多个单纯形的局部区域的并行搜索，避免GA优化过程中过早收敛于局部最优解的现象出现。通过5种不同类别航空影像纹理识别的试验，并与GA的结果作对比，结果表明GASPX法优于GA法。     

指派交叉--一种新的遗传交叉方法

在用遗传算法生成影像纹理分类的“Tuned”模板中，引用了一个新的遗传交叉方法——指派交叉，与其他的交叉方法相比，指派交叉可在相同的搜索空间中提供更好的优化组合。试验证明，指派交叉是值得推广的一种遗传交叉方法。     

遥感数据的遗传-超平面分割算法

在传统的采用超平面作为判别边界的分割方法中，使用统计学的方法确定类判别界面，当区域间的统计值大于区域内的统计值时，就会出现类判决界面难于确定的问题。遗传算法的特点是进行全局优化搜索，利用这种算法优势可以解决传统算法难以解决的超平面空间定位问题，从而解决类判决界面的确定问题。通过EOS／MODIS图像数据的分割对该方法作了详细的介绍，其分类精度明显高于统计学分类方法。     

不确定性选址问题探讨

阐述了GIS网络分析中不确定性选址问题的基本模型及特性。从问题的定义可知其为NP完备类问题。推导了最优解在紧条件的下界算法,并结合广义Powell算法及遗传算法,提出了不确定性选址问题的混合遗传算法,实验证明,在最优解的品质和收敛速度上都达到了比较好的效果。同时,实验的结果从另一个角度证明,如果兼顾收敛速度和解的品质这两个指标,单纯的遗传算法未必比其他搜索算法更优越,采用一些局部搜索性能较好的算法结合遗传算法,可以从两方面改善求解效果。     

岩浆驱动破裂的形态研究

轴地壳岩浆房是活动扩张中心海洋地壳结构的一个重要组成部分，轴地壳岩浆房通过深部岩浆源的补充，内部岩浆的同化熔融、结晶分异等岩浆房过程，其中的岩浆会破裂上覆的岩石层形成岩浆破裂，并沿岩浆破裂继续向上迁移。本文建立了岩浆迁移的层流模型，从理论上对岩浆迁移问题进行了探讨，并将遗传算法引入到该问题中来，用遗传算法求解了描述岩浆驱动破裂传播的积分方程。如果假设岩浆破裂在远离破裂末梢处的权限宽度为1M，则靠近末梢，破裂的宽度逐渐加大，在末梢处宽度为2m左右。并根据文献对岩浆流体的一些观测参数计算得出，岩浆破裂权限宽度不会很大，一般在1m左右的量级。     

遗传算法在上地幔速度结构研究中的应用

遗传算法是近年来发展较快的一种求解非线性优化问题的有效方法。本文通过对遗传算法基本原理的介绍，对该方法的特点进行了分析。我们采用ＷＫＢＪ理论地震图作正演，遗传算法作反演，对用体波波形反演上地幔速度结构的方法进行了研究。在ＷＫＢＪ理论地震图的计算中，通过计算主要射线的平均吸收特征时间，考虑了衰减随距离的变化，通过对不同震源引入不同的虚拟界面，同时对多个地震的波形记录进行反演。探讨了观测误差对反演结果的影响。对理论记录的反演表明，用遗传算法研究上地幔速度结构具有较好的效果。     

Streeter-Phelps模型参数估计的遗传算法

提出Streeter-Phelps模型参数估计的新方法--遗传算法(Genetic Algorithm),它不同于常规参数估计方法,其优点在于,从多个初始点开始寻优,并采用交迭和变异运算避免过早地收敛到局部最优解,可获得全局最优解,且不受初始值影响.该方法不必求导计算,编程简单快捷.给出了实例计算及与其他方法相比较的结果.