Matlab遗传算法工具GUI率定马斯京根模型参数

本文针对传统及改进马斯京根洪水演算模型,利用简单易行的Matlab遗传算法工具(gatool)GUI进行模型参数最优估计,获得不同优化准则下的模型参数,并进行检验.结果表明用Matlab遗传算法工具GUI优选改进后的马斯京根模型参数,收敛能力强、计算时间短、所得演算流量更接近实际.     

Guadalupian （Middle Permian） Conodont Faunas at Shangsi Section, Northeast Sichuan Province

This study recovered the Guadalupian conodont faunas from Shangsi (上寺) Section in Northeast Sichuan (四川). Four genera and nine species were identified, and three conodont zones were recognized and established; they include Jinogondolella nankingensis Zone, J. aserrata Zone, and J. postserrata Zone. The Roadian and Wordian boundary is set in the interval 5 m from the top of Bed 86 by the first appearance of the conodont J. aserrata. The Wordian and Capitanian boundary is set in the interval 2.3 m from the top of the Bed 95 by the first appearance of J. postserrata. Most of the specimens demonstrated low color alteration index (CAI) as 1.5-3, indicating that most part of the Maokou (茅口) Formation may have the suitable thermal conditions for the formation of oil source rocks.     

苏里格气田盒8气藏气水层测井识别研究

鄂尔多斯盆地苏里格气田盒8气藏为弹性驱动的河流相低效气藏,储层非均质性强,在开发中普遍见水。根据试采情况将气藏储层分为气层、水层、气水层三类,开展气、水层的测井识别研究。以区内26口井50个射孔层段各层的试油结果作为依据,选出了700个样本点作为判识建模的标本,以声波时差和中子孔隙度等8个原始测井值作为判识变量组合,采用模糊判别分析,建立了各层的判识模型。回判结果表明,模型对气层精度达到97％,水层为89％,气水层为94％。利用未参加建模的出水井射孔段对模型进行验证,判识结果基本符合实际情况,模型具有较高精度。     

改进的灰色模型在中国能源消费及其CO2排放预测中的研究

中国高速的经济发展导致了快速的能源消费和地球温暖化气体的排放量。本文应用灰色理论建立了中国的终端能源消费量的动态预测模型，同时应用等维递补及带有马尔科夫链符号估计的残差修正，对原始模型进行了改进。后验检验的结果证明了改进的预测模型具有较高的计算精度。预测结果表明，两种经济发展情况（高速及低速）下，从2000年到2030年期间的终端能源消费量的平均增长率将分别达到3．06％和2．18％，2030年CO2 的排放量将分别达到2000年的 2． 15及 1．60倍。其中工业及居民生活的能源消费量的增加速度快于其他部门。这表明了中国将要加快其工业化及都市化的进程．终端消费中，煤炭的消费量所占的比例将要逐年减少，而电力的比例则将逐年增大。     

1：50000DLG生产中地名库数据的应用

根据生产实际，通过对地名库数据的分析和DLG生产对地名库数据的要求分析，在对ARCINFO软件的开发基础上，提出了快速有效实现地名库数据导入DLG中的方法。     

青藏高原晚始新世干旱化事件：改则盆地康托组碳酸盐岩碳氧同位素的记录

改则盆地位于青藏高原腹地,盆地内沉积物记录了高原古环境变化的重要信息。本文对改则盆地康托组碳酸盐岩碳氧同位素进行研究,结果显示改则盆地中-晚始新世的演化分为两个阶段:1中始新世湿润气候下开放湖盆阶段:虽然碳酸盐岩δ~(18)O值在43层处向正值偏移,但整体~(18)O和~(13)C强烈亏损,并且该时期碳酸盐岩δ~(18)O值和δ~(13)C变化相关系数为R~2=0.082。表明该阶段的研究区虽然经历过短期蒸发作用增强或补给水减少,但整体是气候湿润条件下补给水丰富的开放型湖盆。2晚始新世干旱气候下封闭湖盆阶段:经过中新世晚期(63层)气候和湖泊水文状态的过渡,晚始新世~(18)O和~(13)C同位素富集,δ~(18)O值和δ~(13)C值变化相关系数为R~2=0.7762。表明该阶段气候干旱,蒸发作用强烈,湖盆萎缩成为封闭湖盆。综合前人研究,认为青藏高原腹地及北缘、东北缘在晚始新世存在明显的区域性干旱化事件。对比分析青藏高原隆升、全球气候记录、全球海水Sr和大气CO_2记录,认为青藏高原腹地和北部的干旱化事件主要受青藏高原隆升的影响。     

单斜构造区岩溶倾斜洞穴发育趋势与岩层产状相关性识别

通过构建岩溶倾斜洞穴发育趋势面和岩层倾向面,探讨在单斜构造区岩溶倾斜洞发育趋势与岩层产状的相关性。首先,根据洞穴探测导线长度、方向、倾角等要素,以测量初始点为原点建立空间直角坐标系,将测量空间方位角转换为平面直角坐标系中的方向角,将测量数据投影在平面直角坐标系上,运用向量加法原理求出各测点平面向量及坐标,结合各测点的相对高差,运用趋势面分析方法进行一次拟合,构建洞道空间展布平面方程;其次,根据岩层产状信息在空间坐标系中构建平面方程;最后,通过计算两平面法向量的夹角,来判断洞穴空间展布平面和岩层产状平面的重合度,同时求出两平面与同一水平面的交线所成角来判断洞穴空间展布趋势面与岩层面的倾向关系。通过实例证明,该方法用于探讨单斜构造区岩层产状对倾斜洞穴发育趋势的影响识别具有一定的实用性。      

基于PSR模型的地质遗迹景观脆弱性评价——以永福县为例

地质遗迹景观脆弱性是地质遗迹景观系统对人类活动和自然条件变化反映的重要指标,是评价地质遗迹景观可持续利用的重要指标。文章以永福县典型地质遗迹景观为例,运用地质遗迹景观脆弱性影响因素压力-状态-响应（PSR）模型,从压力、状态、响应3个层面选取17个评价指标,构建地质遗迹景观脆弱性评价指标体系,采用层次分析法（AHP）确定各项指标权重,并运用德尔菲专家咨询法建立5级地质遗迹景观脆弱性划分标准,最后通过综合评分法对永福县地质遗迹景观脆弱性进行评价。结果表明:永福县地质遗迹景观顶子山、小山峡评价值为16.797 0、19.142 1,属微度脆弱;福禄泉、石占溪瀑布评价值为 39.162 8、39.777 5,属低度脆弱;拉孝江、百寿河、板峡湖评价值为 58.546 5、52.330 5、 52.520 9,属中度脆弱;百寿岩、新村屯洞、永福岩评价值为 65.743 0、64.089 3、72.939 5,属高度脆弱,这与实地调查结果相吻合,反映出永福县地质遗迹现状,由此说明PSR模型评价地质遗迹景观脆弱性具有实用性。      

珠江口典型海岛周边水域浮游植物分布特征及其影响因素*

旅游业为海岛带来可观经济效益的同时, 人类活动也导致水体生态环境恶化, 如水体富营养化加剧、赤潮频发等。文章通过对珠江口东南部典型海岛——庙湾岛和外伶仃岛周边水域丰水期和枯水期现场环境数据与浮游植物分布特征的对比研究, 分析珠江径流等自然因素以及人类活动对河口天然海岛周边水体生态的潜在影响。枯水期外伶仃岛和庙湾岛周边水域海水分别镜检鉴定出76种和74种浮游植物, 两个海岛浮游植物平均细胞密度分别为2.62×10⁴个·L^-1和2.08×10⁴个·L^-1; 丰水期则分别鉴定出38种和47种浮游植物, 平均细胞密度分别为52.91×10⁴个·L^-1和170.57× 10⁴个·L^-1。在外伶仃岛和庙湾岛, 丰水期中肋骨条藻(Skeletonema coatatum)均为绝对优势种, 而枯水期两个岛的最主要优势种分别为窄隙角毛藻(Chaetoceros affinis)和新月筒柱藻(Cylindrotheca closterium), 物种多样性指数均明显高于丰水期。两个海岛微型浮游植物相对于其他两个粒级常占据优势地位, 但在丰水期, 小型浮游植物贡献明显上升, 其中外伶仃岛相对于枯水期由16.32%升至26.75%, 庙湾岛则由12.12%升高至24.78%。两个海岛在丰水期和枯水期均仅检出聚球藻(Synechococcus, Syn)和真核微微型藻类(eukaryotic, Euk)两大微微型浮游植物类群, 两者细胞密度分别为~10⁷个·L^-1及~10⁸个·L^-1量级。与环境因子的对比分析表明, 两个海岛浮游植物的区域分布与季节变化受多种因素影响, 其季节性差异主要受径流影响强度、影响范围以及相应的盐度、营养盐等环境因素的季节变化所调控。丰水期岛屿屏蔽效应对浮游植物丰度的区域分布特征有显著影响, 无论小型浮游植物还是微微型浮游植物均发现存在迎流面出现丰度高值分布的现象, 但对群落结构的分布影响不明显; 在枯水期, 水体环境很可能主要受人类活动与水体垂直混合扰动的综合影响, 总体上浮游植物分布的区域差异较小。