汤原断陷构造演化及区域地层特征分析

汤原断陷位于黑龙江省鹤岗市、汤原县、萝北县及桦川县境内,南到正阳林场至立新村一带,北至宝泉岭农场,西起鹤立河农场、石场角一带,东到松花江沿岸,即东经127°10’-131°20’,北纬44°35’-47°40’之间。南北长460km,东西宽5km～30km,总面积约3320km^2。该断陷东临三涛古江盆地,北部为鹤岗盆地,南为佳木斯盆地。     

北部湾临港工业圈的布局构想

现代临港工业要求港口的区位条件、海陆运输条件良好，腹地广阔，依托城市的工业基础良好。环北部湾海岸线长，港口资源丰富，具有发展临港工业的优势。环北部湾在选择发展临港工业方面竞争多于合作，需要通过各地政府协调，培育“环北部湾”意识，制订临港工业发展规划，扩大开发和开放，科学合理布局海洋油气业、燃气发电及滨海电力业、重化工业、船舶制造业、海水产品加工业等产业，促进环北部湾临港工业的发展。     

基于Voronoi的海洋底质区域划界方法研究

在对Voronoi特性进行分析的基础上,运用Delaunay规则实现了海洋底质数据点的三角网化,从而间接生成了Voronoi图,再经过邻近区域的合并处理得到理想的底质划界区域。     

青藏高原1:25万区域地质调查主要成果和进展综述(南区)

青藏高原南部125万区域地质调查取得的丰硕成果,为进一步系统和深入地认识青藏高原地质作用过程奠定了坚实的基础.区域主要结合带和断裂带时空分布的查证取得重大进展,为进一步建立区域构造格架提供了基础资料;前寒武纪变质岩系中高压麻粒岩的发现和大量同位素年代学数据的获得,为探讨藏南基底的形成机制、折返过程提供了新资料;一些地层及大量古生物化石的发现和确定,为区域地层系统的建立、划分与对比提供了重要依据;一些岩浆岩岩石类型的发现及大量同位素年代学数据的获得,为建立区域岩浆岩的时空格架和演化过程提供了新资料;重要不整合接触关系和沉积相的确定,为区域构造-岩相古地理恢复和沉积盆地分析提供了基础资料;第四纪地质及新构造区调成果,为青藏高原隆升、环境演变和古大湖研究提供了丰富的基础资料;人文古迹、生态环境、旅游地质等方面取得众多进展,为青藏高原的生态环境、古人类文化研究和地方经济的发展提供了基础资料;矿产资源调查取得众多新发现,为开展重要成矿区(带)的矿产资源调查评价提供了基础信息和导向作用.     

天津局地暴雨特征及落区预报分析

利用常规观测资料分析2009-2011年天津地区33次局地暴雨天气过程的影响系统。对局地暴雨天气发生前的大气环境物理参数进行统计,对比不同影响系统下预报着眼点的差异。结果表明：天津局地暴雨主要发生在蒙古冷涡、东北冷涡、高空槽前以及高空槽后四种天气系统的影响下。蒙古冷涡系统下应以整层良好的水汽和涡旋系统东南象限深厚的辐合上升运动为着眼点;而东北冷涡系统下则需关注低层水汽条件充沛和中层强烈的辐合抬升;高空槽系统下在动力、水汽以及能量条件配合较为均衡;而槽后型系统影响下若发生局地暴雨,各种强对流参数特征则最为显著。在此基础上,通过典型局地暴雨过程对强降水落区进行诊断表明,天津构造加密探空由于充分考虑了近地面的温湿风特征,计算所得的可降水量、对流有效位能以及地面至3km高度的垂直风切变对局地暴雨落区具有良好的指示性。同时,个例研究也表明TJ-WRF对局地暴雨天气过程有较好的预报能力,综合应用模式物理量结果能较好地预报局地暴雨落区。     

基于深度学习的城市酒店双因素体验特征及其差异机制分析

当前“双循环”新发展格局下,酒店业迎来发展新机遇。本研究选取夫子庙（历史人文街区）和新街口（城市商业中心）2个环境差异明显的地区作为案例地,以携程旅行网上12家酒店文本作为数据来源,建构CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习模型,探究游客酒店双因素体验特征,并对其差异机制进行分析。结果表明：(1) CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习方法为酒店体验研究提供了一个系统的理论框架,可以深入挖掘游客酒店体验特征及其差异机制;(2)不同环境差异下的游客酒店双因素体验具有较大差异。游客夫子庙酒店激励体验涉及区位地标、餐饮体验等要素;游客新街口酒店激励体验涉及娱乐体验、酒店氛围等要素。游客夫子庙酒店保健体验涉及停车设施、客房面积等要素;游客新街口酒店保健体验涉及电梯设施、停车设施等要素;(3)游客酒店双因素体验机制存在差异。游客酒店激励体验多与区位地标、娱乐体验等外部要素有关,保健体验多与客房面积、客房隔音等内部要素有关。本研究拓展了深度学习在游客体验研究中的应用,为酒店韧性建设与高质量发展提供参考。     

基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估

个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过程可解释性不足。为此,本文提出一种基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估方法,通过显式提取居住、购物、餐饮、娱乐、消费喜爱度与探索欲6类消费模式,从消费能力与意愿角度刻画个体社会经济水平,提高评估方法的可解释性。(1)通过网格化的语义地图为停留点赋予出行语义上下文,并划分居住、购物、餐饮、娱乐4类活动的停留点集合;(2)计算4类活动的时间熵、旋转半径和活动区域经济水平等时空语义特征,并通过结构方程模型筛选特征计算各类消费模式价值;(3)使用极端随机森林决策个体社会经济水平。本文基于深圳市635名个体2019年4—11月的私家车轨迹数据开展实验,通过核心商圈、劳动密集型工厂、高档住宅与城中村等典型场景筛选高低社会经济水平人群,验证了方法有效性;此外,对高低社会经济水平群体的出行时空分布和工作强度开展可视化分析,探讨了群体间的出行模式差异。本文方法可为人地交互视角下的人口...