南海鱼类寄生粘孢子虫的研究：Ⅰ.角形虫属五新种

在南海鱼类胆囊中发现寄生粘孢子虫角形虫属五新种。其中的肾形角形虫Ｃ．ｒｅｎｉｆｏｒｍａ和石斑角形虫Ｃ．ｅｐｉｎｅｐｈｅｌａ寄生于赤点石斑鱼Ｅｐｉｎｅｐｈｅｌｕｓａｋａａｒａ，桂山角形虫Ｃ．ｇｕｉｓｈａｎｅｎｓｉｓ寄生于青石斑鱼Ｅ．ａｗｏａｒａ，陈氏角形虫Ｃ．ｅｈｅｎｉ寄生于黄鳍鲷Ｓｐａｒｕｓ ｌａｔｕｓ，Ｊｉ角形虫Ｃ．ｃｌｕｐａｎｏｄａ寄生于斑Ｊｉ Ｃｌｕｐａｎｏｄｏｎ ｐｕｎｃｔａｔｕｓ．     

Reconstruction of the diagenesis of the fluvial-lacustrine- deltaic sandstones and its influence on the reservoir quality evolution-- Evidence from Jurassic and Triassic sandstones, Yanchang Oil Field, Ordos Basin

The reservoir quality of Jurassic and Triassic fluvial and lacustrine-deltaic sandstones of the Yanchang Oil Field in the Ordos Basin is strongly influenced by the burial history and facies-related diagenetic events. The fluvial sandstones have a higher average porosity (14.8%) and a higher permeability (12.7×10?3 ?m2) than those of the deltaic sandstones (9.8% and 5.8 ×10?3 ?m2, respectively). The burial compaction, which resulted in 15% and 20% porosity loss for Jurassic and Triassic sandstones, respectively, is the main factor causing the loss of porosity both for the Jurassic and Triassic sandstones. Among the cements, carbonate is the main one that reduced the reservoir quality of the sandstones. The organic acidic fluid derived from organic matter in the source rocks, the inorganic fluid from rock-water reaction during the late diagenesis, and meteoric waters during the epidiagenesis resulted in the formation of dissolution porosity, which is the main reason for the enhancement of reservoir-quality.     

Paleocene deep-water sediments and radiolarian faunas: Implications for evolution of Yarlung-Zangbo foreland basin, southern Tibet

Only a few Paleocene radiolarian assemblages have been reported, while the Early Paleocene zonal schemes remain poorly delineated. The Early Paleocene on-land radiolarians were described in the Hidaka melange belt of Japan and the North Island of New Zeal…     

青藏高原地区地表温度及其取值对大气长波辐射冷却的影响

针对辐射传输模式在青藏高原地区的应用问题，使用Ｌｉｏｕ－Ｏｕ一维辐射传输模式及１９８２年８月￣１９８３年７月青藏高原热源观测实验期间青藏高原地面、高空与卫星观测资料，在高原辐射传输模式中区分了下垫面温度与地表空气温度的作用，并利用卫星观测资料对模式改进后的实际效果进行了验证；分析了地表温度的日变化和季节变化硬度，得到了下垫面温度的简单参数化方法。     

气压室环境对气压观测准确性的影响

把台站符合观测规范的气压室做为台站气压观测的标准环境 ,同时在不同的气压观测环境中进行气压观测 ,分析不同环境引起的气压观测误差 ,对误差原因进行分析讨论 ,得出气压观测环境温度不稳定和气流堆积 ,是造成气压观测误差的主要原因     

用于新生代定年的Ar-Ar法标准样品候选样品初测结果

Ar Ar法定年的特点是必须要有一套年龄从小到大的标准样。迄今用于新生代定年的国内标准样极少。为满足新生代矿物Ar Ar法定年的需要,初选了一个标准样候选者BT 1透长石。样品总重366g,粒级6080目,纯度100%,缩分为100瓶,每瓶3 66g。Ar Ar阶段加热法初测结果为:全部12个阶段给出的总气体年龄为30 8±0 9Ma,412阶段视年龄十分接近,年龄谱平坦,对应的39Ar析出量达96%,坪年龄为29 6±0 4Ma,等时年龄为29 6±0 6Ma,MSWD=1 01。40Ar/36Ar初始值为293 6±3 9,与尼尔值295 5相当。重复测定结果为:全部气体年龄为31 0±0 9Ma(全部9个阶段),坪年龄为29 5±0 4Ma,等时年龄为29 4±0 6Ma,MSWD=1 94,40Ar/36Ar初始值为282 2±6 3。这些结果表明,BT 1透长石不含过剩氩,作为新生代定年的Ar Ar法标准样品候选者是较为理想的。     

西藏达金砾岩的沉积时代、物源及构造背景

达金砾岩出露于西藏阿里地区冈仁波齐峰南麓,因其地层中发现深海有孔虫化石而受到广泛关注,然而由于达金砾岩的沉积时代不确定,对其沉积的大地构造背景也没有统一的认识。本文中,根据最年轻的碎屑锆石U-Pb年龄限定达金砾岩的最大沉积时代为渐新世末-中新世初(24~27Ma)。综合野外观察,砂岩碎屑统计和碎屑锆石U-Pb年龄分析,本文认为达金砾岩的底部和顶部地层中碎屑物质直接来源于北侧的冈底斯弧,而其中部地层中碎屑物质(包括有孔虫化石)应再旋回自西侧的弧前盆地错江顶群地层。达金砾岩与上覆的冈底斯砾岩连续沉积,且其沉积时代,源区分析结果都与冈底斯砾岩一致,因此本文认为达金砾岩应隶属于冈底斯砾岩。达金砾岩地层变形较弱,产状近乎水平,应沉积于拉张应力背景下,可能与渐新世末-中新世初俯冲的印度板片的"折返"和"断离"有关。     

基于逻辑回归的四川青川县区域滑坡灾害预警模型

四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年（2010—2018年）全部样本,数量达1 826个（其中,正样本613个,负样本1 213个）。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好（准确率94.3%,AUC为0.980）。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。     

一个ENSO多模式集合预报系统介绍

厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o and Southern Oscillation,简称ENSO)是短期气候预测的主要可预报性来源.为提高ENSO的预报水平,我们构建了一个包含5个动力耦合模式的多模式集合预报系统,其中各个模式具有不同的复杂程度、参数化方案、分辨率、初始化和集合扰动生成方案,以尽可能全面地考虑各种不确定性对预报结果的影响.回报试验结果表明:多模式集合的预报效果明显好于任何一个单一模式,其显著降低了均方根误差,并提高了异常相关性技巧.该多模式集合的预报效果可以比肩甚至优于同期北美多模式比较计划中的ENSO多模式集合预报技巧.此外,多模式集合预报能够削弱“春季预报障碍”的影响,提供更为可靠的概率预报.实时预报能够提前六个月准确地捕捉到近期连续两年的拉尼娜事件,并且该系统从2022年4月开始的预报也显示出连续三年拉尼娜事件的可能性.总体来说,这一多模式集合预报系统能够提供比任何模式成员更加准确的确定性预报和概率预报.这些改进主要得益于:一方面不同模式之间的优势互补增加了可预报信息,另一方面该系统集合成员规模较大有助于更为合理地刻画预报不确定性的分布.