基于敏感源分析的动态大气污染排放方案模拟

选取2014年11月6—11日一次典型污染过程,以北京城区为重点关注的目标区域,基于印痕分析技术判别对该区域影响较大的敏感源区,设计重点区域减排试验和敏感源区逐日动态减排试验,利用区域化学传输模式WRF-Chem进行模拟对比。结果显示:上述两种方案对源强较高的减排当地PM_2.5浓度降低均有明显的改善作用,且在传输作用下会辐射影响到下游地区;但仅就目标区域而言,敏感源区减排方案的减排效率要远远高于重点区域减排方案。为了验证基于敏感源分析的动态减排方法的适用性,进一步开展了不同季节以及不同背景浓度的个例模拟。结果表明:基于敏感源区分析结果制定动态逐日减排措施,可降低削减成本、提高减排效率,以达到最具经济环境效益的减排效果。     

南海北部天然气水合物富集特征及定量评价

为寻找有资源前景的高富集天然气水合物及水合物储层的精细刻画方法,利用南海6次钻探发现的高饱和度水合物层的测井、岩心和三维地震数据,分析水合物富集层测井与地震异常特征.发现:（1）不同饱和度的孔隙与裂隙充填型水合物层的测井和地震异常不同,裂隙充填型水合物层具有各向异性;（2）受高通量流体运移的影响,在粉砂沉积物的水合物稳定带底界附近能形成中等饱和度的水合物层,识别标志为稳定带内极性与海底一致的强振幅反射,而非BSR和振幅空白;（3）裂隙充填型中等饱和度水合物层在地震剖面上表现为地层上拱和弱-中等强度振幅反射.储层-疏导-气源的耦合控制着水合物的富集特征和分布,断层与流体运移控制着细粒粉砂质沉积物中水合物的富集与厚度.基于饱和度岩相的统计学反演,能识别3 m非水合物和低饱和度水合物层及空间分布.      

临沂市地质灾害现状及易发程度分区评价

2016年,临沂市地质灾害排查共查明了391处地质灾害隐患点,主要类型为崩塌、滑坡、泥石流、采空塌陷和岩溶塌陷,崩塌数量最多,其次为采空塌陷和岩溶塌陷。地质灾害规模以小型为主。该文详细介绍了临沂市地质环境背景条件,各类地质灾害发育现状及分布特征。在此基础上,采用"地质灾害综合危险性指数法"进行地质灾害易发性评价,运用栅格数据处理方法将临沂市划分成1350个面积相等的单元,对影响地质灾害发育的地质条件、地形地貌条件、气候植被条件、地质灾害隐患点、地质灾害规模、分布密度、活动频次和险情等要素进行量化,根据实际情况对地质灾害易发程度分级进行定性修正,将临沂市地质灾害易发程度划分为高易发区、中易发区、低易发区及不易发区4个区。预测了地质灾害发展趋势,划分了地质灾害防治分区,建议完善地质灾害预警预报系统,为临沂市应急管理局的地质灾害应急救援提供地质灾害基础背景资料。     

加味栝楼薤白汤治疗痰瘀互结型慢性稳定型心绞痛30例

目的：观察加味栝楼薤白汤治疗痰瘀互结型慢性稳定型心绞痛的临床疗效。方法：将60例痰瘀互结型慢性稳定型心绞痛患者随机分为治疗组和对照组,每组各30例。2组均予以口服阿司匹林肠溶片治疗,治疗组在此基础上加服加味栝楼薤白汤治疗,对照组在此基础上加服脑心清片治疗。比较2组患者中医证候积分、西雅图心绞痛量表积分、中医证候疗效与心绞痛疗效。结果：中医证候疗效、心绞痛疗效的总有效率治疗组分别90.0%、86.7%,对照组分别为73.3%、66.7%,2组比较,差异均有统计学意义（P<0.05）;2组患者中医证候积分、西雅图心绞痛量表积分治疗前后组内比较及治疗后组间比较,差异均有统计学意义（P<0.05）。结论：选用加味栝楼薤白汤治疗痰瘀互结型慢性稳定型心绞痛可有效缓解患者胸闷、胸痛、心悸、气短等症状,提高中医证候疗效和心绞痛疗效,并可有效改善躯体受限活动的程度,值得临床推广。     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。     

Porosity Distribution Characteristics and Geological Analysis of Brine Storage Medium in the Qaidam Basin,Western China

Underground brine is an unusual water resource that contains abundant mineral resources. It is distributed widely in the Qaidam Basin, western China, a hyperarid inland basin located in the northern Tibetan Plateau. Pores in the brine storage medium act as storage space and transmission channels of underground brine. Therefore, the porosity of brine storage medium determines its ability to store brine. In this study, Mahai Salt Lake was used as the research area as a modern saline lake located in the north area of the Qaidam Basin. A total of 100 porosity samples were collected from eight sampling points in two profiles of the research area at sampling depths of 1.30–314.78 m. The porosity distribution characteristics and influencing factors in brine storage medium were analysed according to the measured porosity data. Based on analysis of the pore structure characteristics, the brine storage medium contains intercrystalline pores, unlike conventional freshwater storage mediums. Moreover, the primary salt rock is susceptible to dissolution by lighter brine, facilitating the formation of secondary porosity. Due to the formation of secondary pores, a porosity greater than 20% remains even at buried depths greater than 100 m. Based on the geological statistical analysis, due to the geographic location, salt formation time, and depositional environment, the porosity values of Mahai Salt Lake do not exhibit a wider distribution, but also show more extreme values than a nearby salt lake. Based on the porosity characteristics by depth, due to the presence of secondary pores, flooding, stratigraphic static pressure, and other factors, porosity shows fluctuations with increasing depth.     

全球定位系统(GPS)技术的最新进展 第四讲 精密单点定位(下)

2 数据处理 2.1 数据预处理 数据预处理的目的主要是为了解决下列问题:周跳的探测及修复;粗差观测值的剔除;整周模糊度的确定;用相位平滑伪距以获得较精确的伪距观测值.数据预处理工作的好坏将直接关系到精密单点定位的质量.     

第二松花江流域夏季降水年际增量预测模型研究

利用1980—2016年第二松花江流域（SSR）夏季（6—8月）平均降水量资料、NCEP/NCAR再分析月平均环流场资料、NOAA的月平均海温场资料，采用年际增量预测方法，通过分析与SSR夏季降水年际增量相关的环流及海温，确定了超前12个月内的6个预测因子，包括：11月东亚200hPa纬向风、12月西藏高原-2指数、12月赤道中东太平洋200hPa纬向风、2月印度洋海温、10月西太平洋暖池海温、4月东亚100hPa经向风。在此基础上利用这 6个预测因子，利用1980—2010资料建立SSR夏季降水年际增量的统计预测模型，最后根据年际增量给出SSR夏季降水的预测结果。经检验，1981—2010年，SSR夏季降水年际增量的预测拟合系数是0.83，SSR夏季降水预测结果拟合系数为0.67，SSR夏季降水预测结果相对均方根误差为15%，均通过了显著性检验；对2011—2016年进行试报实验，该模型也很好的预测出降水的年际增量变化趋势，除2014年以外，SSR夏季降水预测结果相对均方根误差绝对值都控制在23%以内，2016年仅为-9.9%。因此，通过预测降水的年际增量，进而再预测降水的方法，具有一定的预测技巧，可作为有效方法投入实际业务应用。