数字矿床模型研究与系统实现

数字矿床模型(DDM)是传统矿床模型的数字化.本文论述了数字矿床模型的概念,提出了其主要组成结构和建模关键技术.在吸收国内外地质领域专家系统建立的经验基础上,将人工智能技术与地理信息技术(WebGIS)相结合,通过构建矿床模型知识库,建立数字矿床模型推理网络结构,并以斑岩型铜矿为例论述了建立数字矿床模型的系统过程.本文是"十一五"期间国家高技术研究发展(863)计划的阶段成果.     

广西大厂拉么锌铜多金属矿床成岩成矿作用年代学研究

本文对广西大厂矿田拉么矿区内出露的酸性侵入岩和矿石进行了精细的年代学研究,分别获得龙箱盖含斑黑云母花岗岩锆石原位SHRIMP UPb和全岩RbSr等时线年龄为94±4Ma（95%可信度）和98.6±1.9Ma（95%可信度）,矽卡岩成矿期锌铜矿石中石英矿物RbSr等时线年龄为98.6±6Ma（95%可信度）。上述测定结果表明,拉么锌铜多金属矿床的成矿年龄与相关岩体的成岩年龄接近,均形成于早白垩世晚期。     

北武夷梁家铜多金属矿成矿地质特征及控矿因素

武夷山成矿带是我国重点成矿带之一,分布着众多的铜铅锌银等多金属矿床,矿床类型多样.通过对梁家铜多金属矿区区域成矿地质背景、矿体地质特征、控矿因素及矿床成因等分析研究,得出矿区矿化类型有四种:接触带矽卡岩型、受层间破碎带控制的矽卡岩型、破碎带蚀变岩型、斑岩-矽卡岩复合型.其中石炭纪藕塘底组(C2o)地层中受接触带构造控制的矽卡岩型和二叠纪茅口组(P1m)地层中主要受层间破碎带控制的矽卡岩型为矿区主要矿化类型,矿液分别来源于侏罗纪早世梁家单元(γJ1L)黑云母花岗岩体及白垩纪晚世五府岗独立单元(γπK2W)花岗斑岩体.深部的含矿流体随岩浆沿深大断裂及其次级断裂向上运移,在运移过程中含矿流体不断分离、富集,逐步形成富矿热液.在岩浆演化的晚期,富矿热液在近地表附近沿着被交代岩石的接触面或甚至脱离岩浆体系沿着有利围岩层间破碎带发生交代作用而形成矿床.结合其它控矿因素得出该区下一步的找矿方向.     

大菱鲆幼鱼视网膜结构及不同光谱下视蛋白基因表达特征的研究

大菱鲆(Scophthalmus maximus)是中国重要的养殖鱼类之一, 其生活史经历不同的栖息地和光环境, 视觉器官结构及视觉功能也具有适应性发育特征和可塑性。本研究以不同发育阶段的大菱鲆幼鱼为对象, 探究了其视网膜结构变化、视蛋白基因的表达特征及其与光谱之间的关系。结果表明, 随着大菱鲆幼鱼的生长发育, 其视网膜的外核层逐渐变厚; 视锥视杆层的厚度变化不明显; 而内核层与神经节细胞层逐渐变薄。视紫红质基因rh1与视蛋白基因总表达量的比例上升, 由2月龄的57.35%上升到9月龄77.19%; 视锥蛋白基因与视蛋白基因总表达量的比例下降; 其中红视蛋白基因lws 由2月龄的4.49%下降至9月龄的0.13%。将7月龄的大菱鲆幼鱼用不同光谱处理75 d后, 其视蛋白基因的表达会随光谱环境的变化而发生改变。与全光谱相比, rh2b1、sws2、sws1在红、黄光下的表达量显著下降, 而rh2b1在蓝、绿光下表达显著上升、sws2在绿光下表达显著上升, 其他则变化不显著(P<0.05)。黄、绿、蓝及全光谱下rh2基因家族与视蛋白基因总表达量的比例最高, 而红光下基因rh1的表达量占比最高。大菱鲆幼鱼在不同阶段以及不同光谱处理下表现出了视蛋白基因表达的可塑性以适应不同水层的光谱环境。本研究为探究大菱鲆对光环境的适应机制及工厂化养殖光照调控技术的建立提供理论参考。     

水槽造流系统水力计算与泵机选择

提供一种完整的用于试验水槽造流系统的水力计算和泵机选择方法 ,可用于其他类似工程设计。     

辽北-吉西南地区早白垩世富碱花岗岩地质特征

辽北-吉西南地区早白垩世富碱质花岗岩主要由碱长花岗岩、石英二长岩组成,同位素年龄为125 Ma左右,岩石化学以富碱、富硅为特征,具A型花岗岩特点,但铝质偏高,又具过铝质花岗岩的特点,应属于后造山期之PA型花岗岩。其构造背景为晚印支期-早燕山期滨太平洋造山带造山晚期坍塌阶段的产物。     

基于ArcIMS的靶场WebGIS设计与实现

分析了建立靶场WebGIS的重要意义和迫切性,指出了基于ArcIMS进行开发的优势,并论述了ArcIMS的体系结构。依据该系统运行环境和特点,提出采用富客户端方案部署系统服务器。然后设计并实现了靶场WebGIS的结构和功能,详述了它的运行机理和开发中的两项关键技术,最后对系统作了分析和评价。     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

嵌入式态势显示系统的设计与开发

嵌入式态势显示系统在机动武器平台上具有重要的应用价值。本文在分析态势显示系统常用的三种开发模式优缺点基础上,改进并设计了一种适合VxWorks特点的开发模式,论述了系统的逻辑结构和功能部件,并以态势符号库管理、态势档案管理等功能模块为重点,介绍了系统的详细设计思想和实现方法。     

PS伪卫星的组合定位技术及其误差分析

介绍了GPS伪卫星组合定位的观测模型,详细论述了GPS伪卫星组合定位中存在的误差源,并对各误差源的消除方法进行了分析.