基于重磁数据梯度比值的深度学习技术实现场源位置反演方法

场源中心位置的计算是重磁数据反演的主要任务之一,现主要通过异常与场源位置之间的数学物理方程来估算地质体的位置.为了快速、准确获得地质体的位置信息,提出基于重磁梯度比值的深度学习技术实现场源位置的获取;其利用深度学习技术所建立的重磁梯度比值水平分布与地质体埋深、构造指数的关系,快速实现异常场源位置计算,且提出利用多个值的相互关系来更加准确、稳定地计算出地质体的信息.该方法可以计算复杂地质体的中心位置,且避免了以往线性方程反演方法需对结果进行筛选的复杂过程,对于存在剩磁的磁异常则采用解析信号的深度学习方法来进行位置反演.理论模型试验证明利用梯度比值的深度学习方法可以准确获得地质体的深度,且通过对比更多点的深度学习计算结果发现,采用多个不同比例极值点可以减弱噪声带来的干扰,从而得到更加准确的位置.最后将该方法应用于实测磁异常的反演工作,获得了地下磁性物体的中心位置,且计算结果与欧拉反褶积法相接近,因此该方法具有良好的实用性.      

风廓线雷达和多普勒天气雷达在一次强对流天气过程中的分析应用

2018年3月18—19日,贵州省中部发生了一次由地面热低压引起的典型强对流天气过程,该文运用常规观测站资料、风廓线雷达资料和多普勒天气雷达资料对过程前后的雷达回波和风场特征做了诊断分析,得到如下结论:①在多普勒天气雷达的静锥区内,风廓线雷达的产品是很好的补充,两者点面结合可分析出锋面、急流和冷暖平流的变化情况;②在地面热地压和高空槽的引导下,对流单体不断生成并增强,测站上空观测到有近地面低空切变线稳定维持,低空急流出现的时间提前于降水开始的时间,低空急流范围扩大和位置下移时表明对流系统持续发展增强,配合多普勒天气雷达产品能更好的追踪大范围内单体的移动路径,降水结束后低空急流也逐渐减弱消失;③降水开始前,垂直层上垂直速度正负差别越大表明不同层热交换强烈,对流活动越强,当降水开始时垂直速度正值迅速加大,由于存在很大的脉动性,因此这个指数仅作为参考指标。     

空-地-井重力异常正则化协同密度反演方法

围绕综合利用空-地-井多源重力异常联合反演提升精度的目标,提出正则化协同密度反演方法,从而有效利用多维数据的横向和纵向变化特征提高反演精度,且无需先验信息的约束.此外,还提出利用奇异值谱和深度分辨率工具评价航空数据观测高度和层数对反演分辨率的影响.通过理论模型试验本文方法在空-地、地-井等不同情况下的应用效果,结果表明空-地-井重力异常正则化协同密度反演方法能获得更高分辨率、高精度的反演结果,且证明不同的钻孔位置对反演结果有较大的影响,从而可指导实际的空-地-井联合勘探.最后,利用文顿盐丘实际勘探数据进行空地和空地井重力数据协同反演,反演结果垂向分辨率明显优于地面观测数据反演结果,盐盖的顶面及中心埋深与前人研究和地质资料解释相吻合,验证了方法正确性及实用性,为推进我国空-地-井立体重磁勘探提供了重要的技术手段.     

FY-3 A/MERS I积雪制图中NDS I指标建立及积雪判识模型研究 ——以祁连山区为例

我国新型自主的极轨气象卫星风云3号A星（简称FY-3A）上搭载的中分辨率光谱成像仪（MERSI）为大面积雪监测提供了新的遥感数据源。以中国西北祁连山区为例,分析FY-3A/MERSI传感器积雪与其它地物的图谱特征差异,建立了适用于FY-3A/MERSI的归一化差分积雪指数（NDSI）,以此为基础,构建了综合利用多光谱判别指标及土地覆盖类型（LULC）定类辅助的积雪判识模型,生成250 m分辨率的日积雪制图产品。模型通过逐步逼近的树状判别结构,去除了易和积雪混淆的部分乔木林、云、云阴影、水体、湖冰、沙（盐）地等地物,并提出应考虑积雪下覆地表特性的影响,调整设定不同LULC类型的积雪判别阈值约束,实时结合区域LULC影像进行积雪的最终判定与优化。对祁连山区2010-2011年积雪季FY-3A/MERSI影像的积雪制图应用结果表明,该资料能够客观精细地反映积雪的空间分布与动态发展过程。同时利用气象台站积雪观测记录及Terra/MODIS积雪判识结果进行对比验证,结果表明基于FY-3A/MERSI建立的积雪判识模型具有较高的精度和稳定性,特别是提高了云雪区分的效能。     

贵州冰雹灾害强度评估方法研究

【目的】为快速评估单次过程冰雹强度和范围,及时为灾后的救援、勘察和保险核灾工作提供参考依据,【方法】本文利用贵州省2021-2023年间的141次冰雹过程的多普勒天气雷达资料和探空资料,结合降雹观测资料和灾害损失调查记录,在贵州山区防雹业务预报预警指标的框架下,通过历史资料回算的定性评估结果跟网格化处理后的降雹数据做一致性对比,选取冰雹强度精细化评估的影响结果覆盖94%以上的降雹观测点位置且收敛性较好的阈值作为单时次的识别指标确定的依据,采用加权时间积分方法建立冰雹过程评估模型,该模型能够对冰雹过程进行精细化评估得到1km空间分辨率的评估结果。【结果】为验证评估结果的准确性,选取了一次典型灾害开展无人机遥感调查,反演结果与评估结果作对比检验,25处冰雹受灾位置中有22处降雹区位于评估范围的重度区域内,3处降雹区位于评估结果对应的中度灾害范围内,调查情况与冰雹精细化评估的强度范围和分布一致。以六盘水市风雹灾害损失记录和冰雹影响面积区域评估数据作对比分析,结果表明三种不同冰雹强度的评估面积与直接经济损失数据的两两相关系数均达到0.8以上,在0.01的显著性水平下进行假设检验,具有显著正相关。【结论】检验结果说明该评估方法在冰雹区域强度评估中能够较好地反映实际受灾程度。     

贵州中部一次多单体冰雹天气的雷达回波特征

该文利用新一代多普勒天气雷达、双偏振天气雷达和探空资料,对2017年4月5日造成贵州中部冰雹天气过程的多单体冰雹云做了分析,结果表明:(1)此次过程是南支槽和中低空切变共同影响的有利天气背景条件下,省西部陆续生成的多个超级单体沿着两条主要的路线近乎平行东移,造成下游沿途多地的冰雹的天气过程;(2)此次冰雹的两条路径具有典型性;(3)单体回波特征:在发展和降雹阶段的剖面图上均有回波悬垂,在强雷暴单体的PPI图上还有"V"型缺口和钩状回波特征,速度场上在4.2 km左右的高度存在切变;(4)双偏振雷达的观测在单体经过贵阳城区时的观测效果好。     

基于多光谱遥感的扎龙湿地湖泡水深反演研究

以扎龙湿地龙泡子为研究对象,利用58个实测水深数据和季相最接近的Quick Bird数据,建立湖泊水深的反演模型。探索性地建立了单波段和多波段组合的线性(多元)回归模型、指数模型、二次多项式模型、微分模型和对数模型等;通过对比模型的决定系数R2,比较模型精度;线性模型、对数模型、指数模型和幂指数模型的R2小于0.5,而二次多项式模型和多元线性回归模型的R2大于0.5,精度相对较高;筛选出拟合度较高的模型,用20个实测验证样本,采用相对误差和均方根误差进行模型精度评价;最后,利用精度较高的模型,进行龙泡子水深反演计算。水深反演结果表明,用选出的模型反演得到的龙泡子水深基本一致,为170~200 cm,即使有稀疏的水草覆盖,依然可以表现出水深渐变的趋势。以蓝、绿、红和近红外波段多光谱遥感反射率为自变量,建立的线性湖泡水深反演模型y=123.990-3.332B1+183.859B2-237.133B3-37.143B4(y为水深;B1、B2、B3和B4分别为蓝、绿、红和近红外波段的水体反射率),能较好地反演扎龙湿地湖泡的水深。     

硫酸镁对硼酸介稳区性质的影响

通过浊度法测定10℃～45℃范围内MgSO4-H3BO3-H2O体系中硼酸的溶解度及介稳区宽度,得到硼酸的成核方程,并计算其表观成核级数。实验结果表明,硫酸镁的存在降低了硼酸的溶解度;随着硫酸镁浓度的升高,硼酸的介稳区宽度先变宽后变窄;硫酸镁的加入使硼酸的表观成核级数增加。     

基于重力梯度的模拟退火法反演中国南海海底地形

模拟退火法是一种全局寻优算法,在地球物理反演中得到广泛应用.本文应用快速模拟退火法对中国南海海域的重力垂直梯度进行反演来获得中国南海高分辨率海底地形,首先推导出密度界面与重力垂直梯度的对应关系,然后利用理论模型试验证明快速模拟退火法能成功地根据重力垂直梯度来计算密度界面的变化,最后将其应用于由Geosat,ERS-1/2,T/P,Jason-1,EnviSat-1卫星测高数据计算得到的中国南海海域重力垂直梯度异常,反演得到的中国南海海底地形与LDEO船测海深相接近,两者之间差的最大值为0.24 km.     

空间归一化边界识别方法用于判断地质体的水平位置及深度(英文)

边界识别是重磁数据解释中的常用方法之一,依据其结果可划分出地质体的水平范围。边界识别结果受地质体埋深及导数计算误差的影响所识别边界与真实边界之间存在一定的差距,且边界识别法无法直观地给出地质体的深度信息。为了获得异常体的水平位置和深度信息,本文提出空间归一化边界识别方法,其对不同深度的边界识别函数进行归一化计算,空间归一化边界识别法的最大值对应于异常体的水平位置和深度。常规边界识别结果的误差随理深的减小而减小,而空间归一化边界识别法是通过最大值来判断地质体的位置,最大值是在地质体处获得,因此归一化边界识别方法所获得的结果是准确的。通过理论模型试验证明归一化边界识别方法能有效地完成异常体的水平位置和深度的计算,所获得的水平位置和深度信息与理论值相一致,为下一步的勘探计划提供了更加可靠的依据。将其应用于实际航磁数据的解释,获得了断裂的具体分布形式。