广西大瑶山东南缘侏罗纪埃达克质花岗岩的特征、成因及构造意义

对钦杭结合带西南段大瑶山东南缘的中晚侏罗世埃达克质花岗岩（165~153 Ma）进行了岩石学、地球化学研究,并探讨了埃达克质和TTG岩类的特征属性。岩石SiO₂含量63.76%~72.13%,总体具高Al₂O₃（Al₂O₃≥15%）、低MgO （<3%）,亏损重稀土元素（HREE）、正Eu异常或弱的负Eu异常,低Y （≤18×10^-6）和Yb （≤1.9×10^-6）,高Sr （>300×10^-6）和Sr/Y值（>20）等埃达克岩独特的地球化学特征。结合区域构造演化分析认为,该侏罗纪埃达克质花岗岩形成于陆内伸展构造背景,为大陆板内加厚（隆起区）的下地壳底部岩石部分熔融的产物,属大陆板内环境I型花岗岩。具有类似于低镁安山岩/闪长岩系列（LMA）和镁安山岩/闪长岩系列（MA）两种高压型TTG亚类的属性,为古俯冲增生带下地壳弧型岩石熔融的继承性特征,与中生代古太平洋俯冲板片熔融过程无关,属非俯冲成因的埃达克/TTG岩类。其空间上与大瑶山东南缘早古生代俯冲增生带高度重合,且与早古生代TTG侵入岩组合紧密相邻,提示它们可能源自于早古生代洋壳俯冲带或大陆边缘弧下地壳玄武质岩石的部分熔融,因而具有洋俯冲成因的特征属性。     

机器学习模型在滑坡易发性评价中的应用

机器学习在滑坡的易发性评价中面临两个难点,一是评价指标的客观量化,二是训练样本的选择。鉴于此,采用频率比法实现了评价指标的客观量化,利用k均值聚类算法实现了非滑坡样本数据的筛选。结果表明,以k均值聚类算法筛选非滑坡为前提,神经网络的训练精度由73%提升到了97%,支持向量机的训练精度由75%提升到了96%。基于GIS平台,将神经网络和支持向量机模型计算的全区易发性指数按自然断点法分为五个区域,分区图与历史灾害点的叠加分析统计结果显示,神经网络在全局范围内的评价结果优于支持向量机模型,全局精度分别为76%和74%。研究结果可为南江县的防灾减灾工作提供参考。     

两类El Niňo事件次年夏季长江-黄河流域降水低频特征及低频水汽输送途径差异

利用1961年1月—2014年12月Hadley气候预测研究中心的全球海表温度(SST)资料,NECP/NCAR逐日风场、比湿等再分析资料,国家气象信息中心提供的中国753站逐日降水、160站逐月降水资料,对比分析了东部(EP)型和中部(CP)型两类El Niňo事件次年夏季长江-黄河流域降水(简记为EP型和CP型降水)低频特征,以及与之相关的低频水汽输送差异。结果表明,1)平均而言,EP型降水主要有10～20 d(最显著)以及20～30 d(次显著)低频周期;CP型降水主要有10～20 d的低频显著周期。与之相关的纬、经向水汽通量最显著低频周期也为10～20 d。2)影响EP、CP型低频降水共同的低频水汽环流系统主要有:菲律宾群岛附近的异常反气旋式水汽环流和渤海湾附近(日本东南侧)的异常气旋式(反气旋式)水汽环流。另外,影响EP(CP)型低频降水的还有来自巴尔喀什湖东北部异常气旋式水汽环流(孟加拉湾、苏门答腊岛以西的异常气旋式水汽环流对和贝加尔湖西、东两侧的异常气旋式、反气旋式环流)。3)EP型降水暖湿水汽主要源自南海,冷湿水汽主要源自西北太平洋,冷空气来自巴尔喀什湖东北部和贝加尔湖西北侧。CP型降水暖湿水汽少量来自阿拉伯海和印度洋,大量来自热带西太平洋,冷空气主要来自贝加尔湖西北侧。     

广西岛坪磷氯铅矿的谱学特征

磷氯铅矿(Pyromorphite)在我国比较罕见,2001年在广西岛坪发现的磷氯铅矿结晶较好,运用XRD、XRFI、R和UV/Vis等分析方法对黄色和绿色样品进行了研究。结果表明,二者XRD谱只是峰强有所不同。在它们的红外吸收谱带中,除了标准的PO43-吸收峰外,在670~800 cm-1之间和430 cm-1左右出现的两组肩峰为SiO44-振动峰。黄色样品的振动频率偏高、半峰宽偏窄、透射率与绿色样品相比较高。通过XRF分析发现黄色晶体比绿色晶体含有更多的Fe3 ,而Fe3 常使矿物呈现黄色,同时证实了黄色磷氯铅矿的红外吸收峰频率偏高是因为它的铅含量低于绿色矿。UV/Vis进一步说明在可见光区的吸收不同是使二者颜色差异的主要原因,Fe离子含量较大使磷氯铅矿呈现黄色。     

基于DTW与K-means算法的河北场雨及雨型分区特征研究

深入挖掘气象站点的观测降雨数据,研究区域降雨的雨型规律,对于洪涝灾害预警和减灾措施制订有重要意义.本文基于河北省2005-2017年3189个站点逐小时降雨观测数据,进行"场雨"的划定,进而提取历史上各场雨的累积雨量、时长指标.采用数据挖掘技术中的DTW相似性算法进行场雨雨型的自动归类,将场雨分成Ⅰ-Ⅶ共7种雨型,包括...     

Analysis on the indicator species and ecological groups of pelagic ostracods in the East China Sea

Ecological adaptation and ecological groups of pelagic ostracods were examined in the East China Sea （23°30′-33°00′N, 118°30′ -128°00′E）, in relation to temperature and salinity. The data were collected in four surveys conducted from 1997 to 2000. The density, yield density, or negative exponent models were used to determine the optimal temperature and salinity of water for the thriving growth of pelagic ostracods. Thereafter, ecological groups and potential distribution patterns of pelagic ostracods were determined based on the predicted parameters such as optimal temperature and salinity, consulting the geographic distribution. The analytical results indicate that, among the numerical dominant pelagic ostracods in the East China Sea （ECS）, Euconchoecia aculeata, E. elongata, E. chierchiae, E. maimai, and Cypridina dentata, etc. are offshore subtropical water species. These species are widely distributed in the area, and they can be brought by the warm current to north offshore during spring and winter. The predicated optimal temperature （OT） and optimal salinity （OS） for Paraconchoecia decipiens, P. echinata, P. spini- fera, P. oblonga, Conchoecia magna and Porroeciaporrecta are all greater than 25℃ and 34 separately. These species are mainly distributed in the waters of the Kuroshio, the Taiwan Warm Current, and the Taiwan Strait, and therefore are designated as ocean- ic tropical water species. On the other hand, Pseudoconchoecia concerttrica is considered as offshore subtropical water species based on its geographical distribution although its OT is 19℃. The other species, though their OSs are approximately 34 and with OTs ranging from 20° to 25℃, are considered as offshore subtropical water species because they were found to be widely distributed from the South China Sea to the East China Sea.     

几种环境因子对虾蟹类非特异性免疫的影响

综述了近10a国内外有关重金属、氨态氮、亚硝酸盐、有机污染物等几种环境因子对虾蟹类非特异性免疫影响的研究成果,以期为通过改善养殖环境条件提高虾蟹类自身免疫抗病力提供理论依据.同时,为进一步深入开展该领域的研究工作积累资料.     

重力异常辅助惯性导航中匹配区提取方法

由于重力场中的重力异常数据是以格网的形式表示的,它与地形的DEM在数据结构上有一定的相似性.因此可借鉴一些数字地形分析的方法,提取重力场的特征区域(匹配区)用于辅助惯性导航.首先,对重力场进行特征提取,通过对特征的比较分析选取其中的某些因子作为重力场特征因子;然后,利用等值线方法对重力场特征数据进行区域分割,提取栅格特征数据区域的矢量边缘,并对这些矢量表示的区域进行聚类处理;最后,利用凸壳算法提取这些区域的凸壳范围线,获得重力异常变化比较显著的区域(匹配区).从而为重力匹配辅助导航提供了必要的参考数据.     

基于自发地理信息的人行道路信息提取

人类的行为轨迹可快速提取到车辆难以通行的人行道路以及人行道路设施等信息,这些信息是行人LBS的关键性元素,它的完备性程度决定了行人LBS服务质量的高低。本文使用志愿者数据集与百度地图,研究了一整套基于VGI数据的人行道路信息提取方法。通过轨迹数据清洗、道路几何路网提取、人行道路设施的检测与识别3个主要板块实现了人行道路信息的提取。算法在完成道路几何路网信息提取的同时,实现了人行横道、过街天桥、地下通道等道路设施信息的获取。