古尔班通古特沙漠1970-2000年代生物结皮覆盖变化研究

生物结皮是古尔班通古特沙漠主要的地表覆盖类型,也是维持其地表稳定的重要生物因子。论文利用20世纪70年代中期、80年代末期及21世纪初的遥感影像,通过生物结皮指数提取了古尔班通古特沙漠在相应时期内的生物结皮空间分布。在此基础上,分析了研究区近30年来生物结皮空间分布的变化特征;利用景观分析软件Fragstats计算了各个时期内结皮覆盖的景观指数熏并对其变化特征进行了分析。结果表明:由于新疆气候增湿、增暖明显,近30年来结皮发育良好。但由于油田开采、水利工程建设、牲畜放牧等人类活动的加强,结皮发育受到较为严重的干扰,区域内结皮斑块破碎化程度加大。     

基于多目标遗传算法的层级生态节点识别与优化——以常州市金坛区为例

有效生态网络构建可保障区域生态安全,是实现区域可持续发展的重要路径。基于生态节点的内涵解析,建立了“资源型战略点-结构型战略点-结构型薄弱点”的多层级生态节点识别体系,利用金坛区2015年的遥感影像、土地利用数据、POI数据等,通过多目标遗传算法、最小阻力模型等方法,构建了金坛区层级生态网络,并采用表征网络拓扑结构和节点效用性等指标,定量评价生态节点优化前后的生态网络性能,取得以下主要研究结论：（1）多层级生态网络在节点效用、网络整体性能上显著优于一般网络,且在复杂生态水网区域具有较强适用性;（2）金坛区现状生态网络分布不均匀,生态节点布局亟待优化,经优化节点覆盖率提升了17.70%,节点分布均匀度降低45.45%,平均聚类系数提升了87.36%;（3）多层级生态节点体系具有实践应用性,应针对不同类型生态节点采取差别化管理策略。     

基于遗传算法的人工神经网络大气环境评价

人工神经网络模拟大脑的认知功能,通过改变连接点的权值和阈值来训练神经网络完成特定的功能。运用基于遗传算法的BP网络模型,以国家大气质量标准作为网络的输入样本对网络进行训练,对某地区大气质量进行评价,结果与综合指数法比较吻合。     

层状菱铁矿的定量成因分类

层状菱铁矿的成因分类,根据其分类基础,可分为两大类型:一是以地质作用和产出特征为背景的定性成因分类;二是以菱铁矿的某些化学组分为标准的定量成因分类。本文推荐一种新的定量分类标准,即利用siO_2—Al_2O_3—CaO+MgO三角图,将层状菱铁矿矿划分为三种成因类型:(1)沉积碎屑岩型层状菱铁矿;(2)海相火山沉积型层状菱铁矿;(3)海相沉积碳酸盐岩型层状菱铁矿。     

近百年中国亚热带地区农业气候带界限动态变化及其对农业生产的影响

本文利用我国东部亚热带地区315个站点的资料,采用农业气候带分界指标,分析了北亚热带北界、中亚热带北界、南亚热带北界3个界限近百年的动态变化以及农业气候带界限波动变化对农业生产的影响。     

高岭土矿成因分类的氢氧同位素证据

本文论述了氢、氧同位素作为高岭土矿成因类型地球化学指标的意义.根据氢、氧同位素数据,我国浙闽沿海地区高岭土矿床主要可分为热液蚀变型和风化作用型两大类.其成矿溶液以大气降水为主.     

连云港近海海域水质状况调查与评价

近海海域水环境对沿海城市的可持续发展具有重要意义.根据1997～2005年连云港近海海域水质监测资料,对海域的水质状况进行了分析和评价.结果表明,pH、DO和COD年际变幅不大且符合GB3097-1997第一类海水水质标准;1998-2002年油类含量超出国家二类水质标准,虽然近几年污染减弱,但总体来看,油类已成为该海域的主要污染物;无机氮和活性磷酸盐虽然没有超出二类标准,但逐年有上升趋势;NO3-N和NO2-N的全年最高值多在8、9、10月,与该季节河品泄洪将大量营养物质带入大海有关,有可能引发赤潮,应引起相关部门注意.     

太湖水-气界面CO2交换通量观测研究

基于2003-01～2005-06利用静态箱法对太湖水-气界面CO₂交换通量的观测,对太湖水-气界面交换通量的变化特征进行了分析研究.结果表明:太湖水-气界面CO₂交换通量存在明显的日变化,春、夏、秋、冬4季日平均通量分别为-0.79mg/(m²·h)、-4.89 mg/(m²·h)、-4.06 mg/(m²·h)和-2.56 mg/(m²·h),太湖均是CO₂的汇.一般污染越重的区域,CO₂通量值越大.藻型湖区水-气界面CO₂交换通量季节变化不明显,草型湖区水-气界面CO₂交换通量季节变化很明显,夏秋季高,冬春季低.CO₂通量变化的可能相关因子还有天气情况、太阳辐射、风速及水温、pH、TA、Chla、TC、TN和TP等.     

岳山银铅锌矿床地球化学特征

本文通过对硫同位素、铅同位素、稀土元素、微量元素的研究，总结了安徽岳山银铅锌矿床的地球化学特征，并探讨了其成因，认为该矿床为火山一次火山气液作用形成的中低温热液型银铅锌矿床。     

COMPARATIVE STUDY OF OPTIMIZATION TECHNIQUES FOR IRRIGATION PROJECT PLANNING1

ABSTRACT: This study presents three optimization techniques for on‐farm irrigation scheduling in irrigation project planning: namely the genetic algorithm, simulated annealing and iterative improvement methods. The three techniques are applied to planning a 394.6 ha irrigation project in the town of Delta, Utah, for optimizing economic profits, simulating water demand, and estimating the crop area percentages with specific water supply and planted area constraints. The comparative optimization results for the 394.6 ha irrigated project from the genetic algorithm, simulated annealing, and iterative improvement methods are as follows: (1) the seasonal maximum net benefits are $113,826, $111,494, and $105,444 per season, respectively; and (2) the seasonal water demands are 3.03*10³ m³, 3.0*10³ m³, and 2.92*10³ m³ per season, respectively. This study also determined the most suitable four parameters of the genetic algorithm method for the Delta irrigated project to be: (1) the number of generations equals 800, (2) population size equals 50, (3) probability of crossover equals 0.6, and (4) probability of mutation equals 0.02. Meanwhile, the most suitable three parameters of simulated annealing method for the Delta irrigated project are: (1) initial temperature equals 1,000, (2) number of moves equal 90, and (3) cooling rate equals 0.95.