等高线数据压缩的量子分割方法

一、引言 数字化的等高线数据占据了很大的计算机存贮空间。同时,基于这些数据的显示和处理也需要花费大量的时间。因此,数字化等高线数据的压缩,对于地理信息系统的数据处理是非常重要的。为此,本文提出了等高线数据压缩的量子分割方法,同时进行了实验性研究。该方法编程简单、使用方便且适用于微机。 当大量的等高线数据经过计算机处理、输出显示时,采用全部数据点进行插值的方法是非常耗费时间的。但是从处理过程看,还没有更合适的方法。在各种坐标数据中,假设有多组同方向矢量,那么从通过等高线的具有同一方向矢量的连续数据群中,起始点与终点之间可以插值,插值对象所     

喀什噶尔河灌区管理中存在问题及水利信息化建设必要性探讨

喀什噶尔河灌区是个古老而悠久的灌区,属于全国特大型灌区之一。通过对灌区管理现状、存在问题及水利信息化建设必要性进行分析,发现灌区管理方式还是沿用传统的人工操作,自动化程度低,效率不高,致使灌区水资源浪费严重,供水成本不断增加大,严重制约了灌区的经济发展,为充分发挥灌区的项目效益,建设持续发展的水资源和农村水利基础设施条件,有必要实施响应灌区的水利信息设施,开发完善喀什噶尔河灌区业务信息系统,不断提高喀什噶尔河灌区各类信息资源数字化、电子化的程度,通过信息技术的建设和应用,有效促进灌区管理能力和水平的不断提高。     

达里诺尔湿地水环境和鱼类多样性调查Ⅳ.达里湖水体中的污染物

达里湖是达里诺尔湿地的重要组成部分.根据2019年对达里湖水体中污染物的调查结果,研究了达里湖水体中的金属污染物、非金属污染物和类金属污染物的特征,并将研究结果与以往达里湖的相对应的调查资料进行了比较,探讨了达里湖水体的污染物特点和污染物对鱼类物种多样性的影响.研究结果表明,2019年7月,达里湖水体中的氟化物质量浓度...     

新疆柯坪地区地质遗迹特征及成因初探

通过系统梳理柯坪地区159处地质遗迹点类型、基本特征及成因,对研究新疆地质遗迹分布与特征提供重要信息。其中苏巴什风光、钢锯岭(碎屑岩地貌)、群龙出洞(火山岩地貌)、红沙漠(沙漠地貌)、大湾沟剖面(全球层型剖面类)属"国家级II级"。"钢锯岭"国家级地质遗迹点保存完整;"群龙出洞"为典型的玄武岩柱状节理,分布面积大、保存完整,具有极高的科普价值和美学价值。在对上述地质遗迹点地质构造环境分析的基础上,初步总结其演化形成过程,为该地区独特的地质遗迹资源保护规划及开发利用提供详实资料。     

新疆卡鲁安硬岩型锂矿床成矿流体性质：来自He—Ar同位素证据

卡鲁安锂矿床位于新疆北部的阿尔泰造山带,是以锂辉石为主要矿石矿物的硬岩型锂矿床。前人对该矿床的岩石成因、成矿机制及构造背景已经有了初步的认识,但对该矿区内成矿流体的研究仍是空白,这将在一定程度上影响对矿床成因的认识。本文通过分析卡鲁安伟晶岩中锂辉石和石英流体包裹体He、Ar同位素组成,对成矿流体进行示踪研究。研究表明,含矿伟晶岩的n(3He) /n(4He) 为0. 25~3.19 Ra（平均0.97 Ra）,无矿伟晶岩与外围伟晶岩n(3He) /n(4He) 为0.13~5.32 Ra（平均1.13 Ra）,均介于壳源与幔源He之间。根据成矿流体的壳幔二元混合模式进行计算：含矿伟晶岩中的地幔流体比例为3.55% ~ 48.92%,平均值为14.67%;无矿伟晶岩与外围伟晶岩地幔流体占比为1.70% ~ 81.79%,平均值为17.13%。含矿伟晶岩成矿流体的n(40Ar) /n(36Ar)为552.50~13353. 00,n(40Ar*)相对含量为46.52% ~ 97.79%,平均值为87.25%,大气的Ar贡献平均为12.75%。分析结果显示,成矿流体主要以壳源流体为主,部分幔源流体和改造型饱和大气水的混合流体,随着成矿作用的进行,地幔He与大气饱和水改造Ar皆有所减少。值得注意的是卡鲁安锂矿床成矿流体中幔源物质并非真的来自于地幔物质上侵,更有可能是来源于元古代的不成熟陆壳熔融。新疆卡鲁安锂矿床形成于陆—陆碰撞造山作用晚期的后碰撞造山阶段,造山后期的伸展导致含幔源物质的古老地壳与年轻地壳减压熔融,熔融所形成的岩浆流体随后经大气降水改造为成矿流体。     

新疆25号泉震兆异常特征的初步分析

通过对新疆沙湾25号泉1991年以来的水温和硫化物总量的系统分析,发现该观测点对其周围约300 km范围内的5级以上中强地震有一定震兆异常反映,尤其是观测点附近的地方震往往表现为大幅度异常.     

ERA-Interim和GHCN-CAM再分析气温数据在天山山区的适应性分析

天山山区是新疆主要河流的发源地,对该区域再分析气温数据进行适应性分析具有重要的研究意义,气温观测数据由于受到太阳辐射、海拔、大气环流和传感器角度等因素的影响,导致诸多误差;在其应用之前需要验证,尤其在海拔差异较大的天山山区。为验证ERA-Interim和GHCN-CAM两种再分析气温数据在天山山区的适应性,本文在数据预处理的基础上,利用45个气象站点日平均气温数据分别计算偏差(BIAS)、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)等统计指标,并从不同海拔、偏差的空间分布上对天山山区1984—2016年ERA-Interim和GHCN-CAM逐月平均气温数据进行了适应性分析。结果表明:(1) GHCN-CAM(R=0. 94; BIAS=0. 55℃; RMSE=4. 08℃)气温值在天山山区的适应性强于ERA(R=0. 95; BIAS=2. 35℃; RMSE=4. 21℃)。(2)在气温的年内变化上,两种再分析数据值均低于观测值,表现为低估。(3)在季节尺度上,冬季(12月、1月和2月)表现为冷偏差,其他季节暖偏差。春秋两季模拟精度比夏冬两季高。(4)在1500～2000 m地区气温的模拟最好。从偏差的空间分布来看,天山中部、东部的再分析数据比天山南、北部能更好的反映气温的空间分布特征。山区地形复杂度和气象站点的不均匀是影响再分析数据精度的主要因素。     

Investigating variable stars in the open cluster NGC 1912 and its surrounding field

In this work,we studied the variable stars in the open cluster NGC 1912 based on the photometric observations and Gaia DR2 data.More than 3600 CCD frames in B,V,R filters were reduced,and we obtained the light curves that span about 63 hours.By analyzing these light curves,we detected 24 variable stars,including 16 periodic variable stars,seven eclipsing binaries and one star whose type is unclear.Among these 24 variable stars,11 are newly discovered,which are classified as sixγDoradus stars,oneδScuti star,three detached binaries and one contact binary.We also confirmed 13 previously known variable stars.Based on cluster members identified by Cantat-Gaudin et al.(2018),we inferred cluster memberships for these detected variable stars.Using Gaia DR2 data,we plotted a new color-magnitude diagram for NGC1912,and showed the nature of variable cluster members in kinematical properties and heliocentric distance.Among the 24 variable stars,seven variables are probable cluster members,which show homogeneity in kinematic characters and space position with the established cluster members.Four of the seven variable cluster members are the previously discovered stars,consisting of twoγDor stars and twoδSct stars.The remaining three variable cluster members,which are allγDor stars,are firstly detected in this work.The main physical parameters of these variable cluster members estimated from the color-magnitude diagram are log(age/yr)=8.75,[Fe/H]=-0.1,m-M=10.03 mag,and E(B-V)=0.307.     

东亚沙尘区域时空变化特征分析

沙尘天气是东亚地区常见的灾害性天气之一,强沙尘天气的发生不仅导致建筑物倒塌、人畜伤亡、植被破坏,还会导致火灾、空气污染等环境问题,对人体健康、社会经济活动及其全球沙尘循环产生重要影响。然而从东亚地区沙尘天气在长时间序列区域特征角度上系统分析的研究较少。基于此,本文利用1981—2019年东亚地区697个地面气象站点沙尘数据,分析了其区域时空分布特征。结果表明:空间上,东亚沙尘天气集中在位于内陆干旱区的蒙古国和中国西北地区,其中弱沙尘天气集中在中国北方地区,而强沙尘天气则集中在蒙古国。月变化上,东亚沙尘天气集中在春季(3—5月份),在相对低纬度的中国青藏高原北麓沙尘天气3月份最多,位于中纬度的中国北方大部分地区4月份最多,而较高纬度的哈萨克斯坦东部和蒙古国5月份最多。年际变化上,40a间东亚沙尘呈减少趋势,尤其是在2000年之后多项生态工程的有效实施下中国北方大部分区域沙尘天气显著减少,但近几年内蒙古中西部地区强沙尘天气呈增长趋势;在生态环境较脆弱的蒙古国和塔克拉玛干沙漠等区域弱沙尘天气和强沙尘天气均呈增长趋势。本研究对准确地掌握东亚沙尘分布特征和防范沙尘灾害具有重要意义。     

新疆卡鲁安硬岩型锂矿床成矿流体性质：来自He—Ar同位素证据

卡鲁安锂矿床位于新疆北部的阿尔泰造山带,是以锂辉石为主要矿石矿物的硬岩型锂矿床。前人对该矿床的岩石成因、成矿机制及构造背景已经有了初步的认识,但对该矿区内成矿流体的研究仍是空白,这将在一定程度上影响对矿床成因的认识。本文通过分析卡鲁安伟晶岩中锂辉石和石英流体包裹体He、Ar同位素组成,对成矿流体进行示踪研究。研究表明,含矿伟晶岩的n(3He) /n(4He) 为0. 25~3.19 Ra（平均0.97 Ra）,无矿伟晶岩与外围伟晶岩n(3He) /n(4He)为0.13~5.32 Ra（平均1.13 Ra）,均介于壳源与幔源He之间。根据成矿流体的壳幔二元混合模式进行计算：含矿伟晶岩中的地幔流体比例为3.55% ~ 48.92%,平均值为14.67%;无矿伟晶岩与外围伟晶岩地幔流体占比为1.70% ~ 81.79%,平均值为17.13%。含矿伟晶岩成矿流体的n(40Ar) /n(36Ar)为552.50~13353. 00,n(40Ar*)相对含量为46.52% ~ 97.79%,平均值为87.25%,大气的Ar贡献平均为12.75%。分析结果显示,成矿流体主要以壳源流体为主,部分幔源流体和改造型饱和大气水的混合流体,随着成矿作用的进行,地幔He与大气饱和水改造Ar皆有所减少。值得注意的是卡鲁安锂矿床成矿流体中幔源物质并非真的来自于地幔物质上侵,更有可能是来源于元古代的不成熟陆壳熔融。新疆卡鲁安锂矿床形成于陆—陆碰撞造山作用晚期的后碰撞造山阶段,造山后期的伸展导致含幔源物质的古老地壳与年轻地壳减压熔融,熔融所形成的岩浆流体随后经大气降水改造为成矿流体。