太平洋年代际振荡、大西洋年代际振荡和全球变暖对北美地区降水的相对贡献

本文研究了1934～2018年期间太平洋年代际振荡（Interdecadal Pacific Oscillation,IPO）、大西洋年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO）以及全球变暖（Global Warming,GW）对北美地区陆地降水年代际变化的相对贡献。首先通过对冬（12至次年2月）、夏季（6～8月）北美地区的陆地降水与中低纬地区的海表面温度进行奇异值分解分析,得到对北美陆地冬季降水相对贡献较大的主要海温模态为IPO（42.33%）和AMO（23.21%）,夏季则为AMO（32.66%）和IPO（21.60%）。其次利用线性回归模型,分析三种信号分别对北美冬、夏季陆地降水的相对贡献及对北美陆地不同区域降水的相对重要性,结果表明AMO对夏季北美陆地降水变化的贡献最大,IPO次之,冬季则相反,GW对冬夏季北美陆地降水都有一定的贡献。夏季期间阿拉斯加地区AMO的贡献最大,约占65.8%,加拿大地区GW的贡献最大,约占44.5%,美国本土及墨西哥地区三者贡献基本一致;冬季期间阿拉斯加和加拿大地区GW的贡献最大,分别为62.3%和44.7%,美国本土和墨西哥地区IPO的贡献最大,分别为47.9%和71.5%。进一步利用信息流方法,验证了IPO、AMO、GW对降水的敏感性区域。最后运用全球大气环流模式ECHAM 4.6进一步确定了太平洋和大西洋海温异常对北美地区陆地降水变化的影响途径,结果表明印度洋海表面温度异常在AMO和IPO对北美陆地降水变化的作用中至关重要。     

使用角色构建虚拟地理环境群体协同方法

为解决虚拟地理环境缺乏有效组织、规划、管理群体协同的问题,研究并构建角色模型及角色支持下的虚拟地理环境群体协同方法。构建了包含角色扮演、角色权限、角色感知、角色思维、角色行为和角色表达等模块的角色模型,设计了基于角色的虚拟地理环境群体协同框架,提出了多角色群体协同规划方法,建立了角色支撑下的群体协同冲突检测与消除策略。针对人类活动与全球变化相互影响问题,构建多领域人员参与下虚拟地理环境群体协同模拟与评估原型系统。经系统测试发现,通过角色模型能够较好地实现协同参与者与虚拟地理环境之间的耦合,同时能够为虚拟地理环境的群体协同提供系统性方法支撑。     

渤海湾盆地南堡凹陷南部深层沙一段优质碎屑岩储层特征及成因机制

利用岩芯、薄片、扫描电镜和分析化验等资料,对南堡凹陷南部深层古近系沙一段（沙河街组一段）优质碎屑岩储层特征进行了分析并揭示其成因机制。研究表明：①南堡凹陷南部沙一段优质碎屑岩储层属于低孔中渗储层,发育原生孔隙、次生孔隙和微裂缝;②沙一段沉积期处于强水动力沉积环境,辫状河三角洲前缘水下分流河道砂体普遍发育,岩性主要为中粗砂岩、含砾砂岩和砂砾岩等粗岩性,岩石类型主要为岩屑长石砂岩,石英、岩浆岩岩屑等刚性组分含量高,储层在强压实作用下仍保留了局部原生残余粒间孔,部分刚性组分强压条件下形成微裂缝;③沙一段与东三段为区域不整合接触,大气水的酸性流体在成岩初期以及烃源岩成熟之后产生的有机酸在成岩后期通过油源断裂和不整合面进入储层,造成长石、易溶碎屑等组分溶蚀形成次生孔隙,溶蚀作用不仅增加孔隙空间,而且扩大喉道宽度。结论认为：粗岩性和高刚性颗粒含量为原生孔隙的保存提供了物质基础;油源断层、不整合面为酸性流体的进入提供路径,促进了次生孔隙发育。     

基于颗粒识别分析系统的碎屑流堆积物颗粒识别和统计方法研究

碎屑流堆积物颗粒识别和统计是碎屑流灾害的研究重点。文章基于图像处理孔隙（颗粒）及裂隙图像识别与分析系统（PCAS）,以贵州纳雍普洒村崩塌-碎屑流为例,结合纳雍崩塌堆积物粒径实测结果,通过阐释识别过程中阈值、孔喉封闭半径、最小孔隙面积的参数意义,研究PCAS软件在碎屑流颗粒识别与统计中的应用,并提出了颗粒识别时这些参数的选取方法。分析结果表明:（1）PCAS能自动准确地识别碎屑流堆积物颗粒与孔隙,相比人工计数更精细,所识别堆积物各区小颗粒比重较大,0～2 m颗粒粒径各区占比都在50%以上;（2）当阈值为170（像素）时能获得精细的二值图像,颗粒与孔隙得到了准确地区分;（3）不同参数取值下获得堆积物颗粒粒径分布结果不同,碎屑流堆积物颗粒识别宜采用较大的孔喉封闭半径和较小孔隙面积,当二者比值为3/30（像素）时能更好地反应颗粒粒径分布情况;（4）PCAS具有较高的可行性,统计结果显示,各粒径含量变化趋势与人工统计相近,两种统计方法各粒径占比、分布规律基本吻合,说明利用PCAS可以实现对崩塌碎屑流颗粒粒径分布的高效便捷分析。     

IKONOS影像城市植被信息提取前的阴影校正

在高分辨率卫星影像的预处理上,阴影的提取与校正是一个难题,本文根据实际需要,采取不同的方法对建筑物阴影和山体阴影进行提取,并采用不同的校正方法进行校正。对城区建筑物阴影,采用基于影像融合的IKONOS影像阴影自动提取方法对阴影进行提取,再采用郎伯模型进行校正;对山体阴影,直接采用监督分类的方法对山体阴影进行提取,再采用灰度线性匹配的方法进行校正。实验表明,分开提取与校正的策略能取得较为理想的效果。     

卡尔曼滤波在InSAR噪声消除与相位解缠中的应用

相位解缠作为InSAR技术中的关键步骤,一直是研究的难点和热点。通常的相位解缠方法在相位解缠前首先必须进行噪声消除,而卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题,实现了相位解缠与噪声消除一并处理,成为一种相位解缠新途径。并提出了卡尔曼滤波在相位解缠与噪声抑制中的一种新算法。     

土壤墒情遥感反演与旱情诊断

土壤墒情与植被生长状况和地表温度之间存在密切联系?贑OST模型算法和单窗算法,开展了TM/ETM+多光谱数据的地表反射率、地表温度(LST)和土壤调整植被指数反演(MSAVI),分析了地表温度和植被指数的线性关系,提出了土壤墒情几何特征指数和旱情诊断函数,结合土壤含水量实测数据,建立了横山县土壤墒情遥感反演模型。实证结果表明,基于TM/ETM+数据反演的长度指数可进行旱情诊断;对土壤含水量的反演模型进行T检验,差异不显著,而基于地面温度的土壤墒情反演模型优于土壤调整植被指数反演模型。     

基于植被信息遥感反演的东亚飞蝗监测研究

植被是东亚飞蝗发生和成灾的重要指示因子。运用遥感技术对植被生长进行监测,对东亚飞蝗的预测和防治具有重要意义。以河北省黄骅市为研究区,利用实地获取的植被冠层孔隙度数据反算的LAI数据以及Landsat-5 TM影像提取的各种VI数据,进行了LAI(LAI-2000改进型算法的反算结果)与TM影像上反演的VI之间的相关分析。结果表明,RDVI最适合反映研究区植被生长状况。分析RDVI与飞蝗发生面积的关系,发现两者呈负线性相关,即随着RDVI减小,飞蝗的发生面积呈线性增大。     

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。     

基于克里格法刻画砂岩型铀矿U、Ra和U-Ra平衡系数垂向分布规律——以二连盆地芒来铀矿床为例

砂岩型铀矿是绿色经济可采的重要能源矿种,目前是世界上重要的铀矿勘探类型之一。二连盆地芒来铀矿床、鄂尔多斯盆地纳岭沟铀矿床铀矿体多呈板状产出,板状铀矿体成因备受关注。为研究砂岩型铀矿内部U、Ra和铀镭平衡系数（Kp）分布的垂向分布规律,本文以二连盆地芒来铀矿床为例,采用具有网格精度高优点的克里格插值法研究U、Ra和Kp垂向分布规律,分别利用放射性样品分析数据和定量伽马测井五点式反褶积法反演U含量数据,通过克里格法精细刻画砂岩型矿体中U、Ra和Kp分布的垂向分布规律。研究发现,该矿床板状矿体内部具有卷状的特征,Kp分布形态可以用来判断含氧含铀水的运移方向以及氧化强弱。该方法对研究铀矿体形态、铀矿成矿规律和后续地浸开采具有重要意义。