地质大数据特点及其合理开发利用

大数据的合理开发与利用将开辟一个新的认知空间,提出解决各种实际问题的新模式,催生一个前所未有的数字经济新领域和开创一个新的人类生活方式。"数学地质"与"信息技术"结合形成"数字地质"。"数字地质"是地质科学的"数据科学"。地质数据科学是用数据的方法研究地质学,根据地质数据的特点和地质工作的需要研究和开发利用地质大数据。本文概述了地质数据的混合性、抽样性、因果性、时空性、多态性和多元性等主要特点,提出地质大数据的开发利用宜首先建立"知识库",据此建立"数据库""模型库"和"方法库",以便有针对性地做到获取、分析、研究和应用大数据。     

流域地理景观的GIS数据三维可视化

应用以"GIS"为核心的空间信息技术,是开展"数字流域"工程建设自然和最佳的选择。结合"清江流域水文水情与洪水演进仿真系统"的具体研制,分析流域地理数据特点及传统GIS在"数字流域"建设中的优缺点,在应用传统GIS二维方式展示形式管理和预处理先期各类基础流域地理空间数据及其相应属性数据的基础上,为满足仿真系统系列三维可视化要求,建立面向流域空间实体对象的数据模型,定义流域地理空间对象数据结构,将流域地理常规的GIS数据以三维形式展示,在实际的系统开发过程中,取得较好的三维可视化效果,并可满足"数字清江"建设各阶段综合处理、分析、评价、决策以及可视化等方面的需求。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。     

微动信号的数据处理与岩土频谱特性分析

频谱是微动信号的一个重要动力学参数,微动信号的频谱特性与场地覆盖层厚度和地基土刚度的变化密切相关,既可反映岩土层的类型特征,又能反映工程场地的动力特性。详细探讨了目前较为常用的利用微动信号进行场地动力特性分析的方法,并对这些方法进行了研究和比较。简要介绍了功率谱估计方法,同时,通过实例分析了微动信号的变化规律和场地微动信号的频率响应特性。     

Low-frequency 3-D seismic survey of upper crustal magmatic intrusions in the northeastern Pannonian basin of Hungary

A specially designed 700-km² grid survey, deploying 1000 regularly distributed low-frequency seismic recording systems, successfully investigated one of the most complex geologic environments of the Pannonian basin. The wide-angle signals penetrated through over 1000 m of multi-phase igneous lithology and recognized, for the first time, the underlying enigmatic Permian to Early Triassic basement rocks. Tomographic inversion of the first arrival grid data resulted in determination of an accurate three-dimensional (3-D) velocity field, to a depth of 4 km. The anomalous changes of the spatial velocity data outline the regional extent of the Late Miocene magmatic intrusions, which are covered by over 2000 m of Mid-Miocene to Pleistocene clastics. Complex relationship was found between the surface potential data and the intrusive bodies. This multi-faceted geophysical data analysis established a functional technique for mapping a subsurface with intricate acoustic and structural complexity.     

不断研究地震勘探新技术努力提高煤田勘探精度

重视地震勘探新技术的研究,充分发挥地震勘探的优势,提高地震勘探的精度,地震勘探才会有更广泛的市场,赢得更好的社会效益和经济效益。     

松辽平原西部水文地质空间数据库建设方法

松辽平原西部地下水资源调查评价水文地质空间数据库应用MapGis软件作为图形工具平台,在建库过程中,遵循统一的建库标准和工作指南,进行属性数据库和空间数据库的建设.     

县级矿产资源规划管理信息系统的数据准备及数据库设计

数据库是建立GIS的基础。以四川省绵阳市安县矿产规划管理信息系统的建立为例,本文列举了所引用的数据标准,论述了数据的来源、扫描数字化处理,提出了建立基于GIS数据库的数据结构模型和建库流程,概述了利用地理信息平台工具Mapinfo建立矿产规划管理数据库的内容和方法。     

基于GIS技术的综合水文物探数据库系统研究

利用GIS的强大空间数据架构功能，将各类水文物探数据与空间数据相关联，建立了基于GIS技术的综合水文物探系统。水文物探数据量大，而且复杂多变，本系统利用新兴的GIS技术和数据库功能对水文物探属性数据与空间数据进行有效的整合，高效地管理空间与属性数据，实现了图形编辑、空间分析、数据的查询与统计、专题图绘制、以及数值模拟等功能。利用本系统可对图形进行空间处理分析，对各类数据进行各种查询，实现图形和数据的互动，并对所获得的数据制作各种专题图，并且通过数值模拟具体、直观的再现观测实体的空间位置与相应的属性，为综合预测与评估提供科学依据。     

Kriging Regionalized Positive Variables Revisited: Sample Space and Scale Considerations

Frequently, regionalized positive variables are treated by preliminarily applying a logarithm, and kriging estimates are back-transformed using classical formulae for the expectation of a lognormal random variable. This practice has several problems (lack of robustness, non-optimal confidence intervals, etc.), particularly when estimating block averages. Therefore, many practitioners take exponentials of the kriging estimates, although the final estimations are deemed as non-optimal. Another approach arises when the nature of the sample space and the scale of the data are considered. Since these concepts can be suitably captured by an Euclidean space structure, we may define an optimal kriging estimator for positive variables, with all properties analogous to those of linear geostatistical techniques, even for the estimation of block averages. In this particular case, no assumption on preservation of lognormality is needed. From a practical point of view, the proposed method coincides with the median estimator and offers theoretical ground to this extended practice. Thus, existing software and routines remain fully applicable.