盐湖卤水体系的热力学模型及其应用Ⅱ:Li+,Na+,K+,Mg2+/Cl-,SO2-4-H2O体系溶解平衡的预测

上一报告简要介绍了获得描述“盐湖卤水体系”Li^ ，Na^ ，K^ ，Mg^2 ／Cl^-，SO^2-4-H2O25℃热力学的全部Pitzer参数后，可将该模型用于卤水的热力学相关性质计算上。本报告着重介绍将该模型应用这一复杂的六元体系及其多组分次级体系25℃溶解度预测方面获得的结果。通过与实验测定值的对比，可以看出预测结果令人相当满意。     

中国大陆地壳运动与强震关系研究

利用GPS观测结果研究了中国大陆当前地壳运动的空间分布及其所揭示的大区域构造变形背景与趋势;讨论了区域水平运动、应变率场分布与强震地点的关系;通过对昆仑山口西Ms8.1等地震区域水平运动与形变的分析,研究了强震过程的区域形变场变化的主要特征;提出了识别孕震形变场以进行中长期强震地点预测的思路和途径。     

钱家营矿首采区断层在剖面上的延伸规律

通 过对 开滦钱 家营 矿首采 区地 质资料 的综 合分析 ,得 出了 该 矿首 采区 断 层在 剖面 上 的变 化特 征 及规 律,并运用这些 规律 ,对未 采区进 行预 测、预报 ,正确 指导了 采掘 工程的 顺利 进行。     

枣庄南部岩溶塌陷风险预测及评估

枣庄南部岩溶塌陷发育,严重制约着当地经济的发展,并对居民生产、生活构成威胁。通过对影响岩溶塌陷的各要素进行系统的调查,结合当地社会经济发展资料,采用信息预测的方法,对枣庄南部岩溶塌陷进行风险预测及评估,并对不同地段的岩溶塌陷风险等级进行划分,从而为枣庄市地下水资源合理开发利用、环境治理、保护与规划提供了决策依据。     

Local Modeling模式及其在月径流预测中的应用

Local Modeling方法是一种动力系统预测方法，将其应用于河西内陆区黑河干流出山口莺落峡水文站月平均流量的中长期预测预报，取得了较为理想的成果。预测试验的结果表明，该预测模型有较高计算精度，尤其适用于非主汛期各月的月平均流量的预测；对于主汛期6～9月的月平均流量的预测，在考虑前期来水与预见期内降水的影响后，亦可获到较为理想的预测结果。可以认为，该方法的预报精度达到了水文情报预报规范的要求，Local Modeling方法的应用，将为西北干旱地区河川径流的中长期预报提供了一个新的途径。     

面向未来的海面变化研究

长期以来以地质时期海面变化过程等理论性研究为主要方向的海面变化研究经过７０年代在观念、方法和资料积累方面的突破，自８０年代初期以来进入了以“面向未来”为基调的成熟发展的新阶段，出现了一大批关于未来海面变化幅度及其影响和对策的研究成果，形成了较为完整的研究体系。９０年代初以来的几年间，世界海面研究的活跃领域是地质历史时期（例如ＬＧＭ，５ｅ等阶段）的海面实况、极地冰原对气候变化的反应、海面控制原理、海面模型以及绝对海面的航天测量技术与应用等方面。这一情况在一定程度上体现了“预测热”之后的“冷思考”。中国海面变化研究近年来取得了令世人瞩目的迅速发展，今后应注意引进先进技术方法，加强学科间的交叉合作，发掘自身的优势，向纵深发展     

基于地质记录用时域组合模型预测气候变化趋势的初步研究

用时域分析组合模型建立了１００万年来６０°Ｎ６月份太阳辐射量时间序列、宝鸡黄土粒度时间序列、渭南夏季风指数时间序列的动态模型．研究结果表明,时域分析组合模型较好地提取了时间序列的信息,得到的几个显著周期Ｔ＝１３３,１００,８９,４１,２３,１９ｋａ,与地球轨道三要素的变化周期接近．用组合模型拟合实测数据,精度是高的;用其预测未来气候替代性指标时间序列的变化情况,发现未来气候有向干冷方向发展的趋势．时域分析组合模型为研究气候变化趋势提供了一种定量分析、预测的方法．     

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。     

投影寻踪门限回归模型在年径流预测中的应用

为预测年径流这类同维复杂动力系统，提出了投影寻踪门限回归（PPTR）模型。构造了新的投影指标函数，用门限回归（TR）模型描述投影值与预测对象间的非线性关系，并用实码加速遗传算法优化投影指标指数函数和TR模型参数。实例的计算结果表明，用PPTR模型预测年径流是可行而有效的。PPRT模型简便、适用性强，克服了目前投影寻踪方法计算量大、编程实现困难的缺点，有利投影寻踪方法的推广应用，为解决高维非线性复杂预测问题提供了新途径。