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地质通报
中国地质调查局
地质通报

中国地质调查局

肖序常

月刊

1671-2552

dzhtb@263.net

010-58584211，58584206

100037

北京市西城区阜外大街45号中国地质调查局发展研究中心《地质通报》编辑部

地质通报/Journal Geological Bulletin of ChinaCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国土资 源部主管、中国地质调查局主办的地质学综合性学术刊物。本刊遵循“百花齐放，百家争鸣”的方针，以推动地质调查与地质科技创新发展，为国民经济建设和社会公众服务为宗旨，力求全面展示和及时报道地质大调查全新领域——基础地质调查、矿产资源调查评价、灾害预警工程、技术发展工程、数字国土，以及相关地质科学研究领域的新进展、新成果、新发现、新方法。辟有“专题报告”、“基础地质”、“矿产资源”、“水文地质·环境地质”、“方法与应用”、“快报”、“学术讨论”、“特稿·专论”、“综述与进展”、“知识经纬”、“动态与信息”、“编读往来”等栏目，内容涉及基础地质、经济地质、海洋地质、能源地质、生态环境地质、灾害地质、城市地质、农业地质、勘查地球物理、勘查地球化学、地质调查信息、科技政策、科技管理等专业领域。本刊着力突出报道的时效性与动态性，更注重成果的原创性与前瞻性。刊物特色：报道简洁、精练、取材广泛、严谨，信息量大，刊期短。读者对象：从事地质调查、地质科学研究的科研、教学、生产人员，也包括对地质学及其连缘学科感兴趣的广大工程技术、科技管理人员。
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    雄安新区地下空间资源开发利用地质适宜性评价

    韩博马震夏雨波张曦...
    594-610页
    查看更多>>摘要：雄安新区开发作为千年大计、国家大事,地下空间资源的开发利用可促进新区高质量建设与可持续发展.通过层次分析法,建立了雄安新区地下空间资源开发利用地质适宜性评价指标体系,对雄安新区浅层、次深层、深层地下空间地质适宜性进行了评价.研究结果表明,雄安新区地下空间资源开发利用的地质适宜性评价指标可划分为五大类 10 个指标,主要影响指标为含水砂层、地面沉降、液化砂土、水土腐蚀性等;按浅层、次深层和深层将评价结果划分为适宜区、一般区和敏感区,其中适宜区和一般区总面积约占新区面积的 80%,说明雄安新区地下空间资源开发利用地质适宜性整体较好.该评价结果为雄安新区高质量建设及可持续发展提供了可靠的技术支撑.

    地下空间资源评价指标体系适宜性评价高质量建设地质调查工程雄安新区

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    基于GF-2影像的武汉市九峰山国家森林公园地上碳储量估算

    韩云亭李思悦罗协
    611-619页
    查看更多>>摘要：探究国产高分辨率数据在森林碳储量估算研究中的潜力,为构建森林碳储量估算模型提供新思路.选取武汉市九峰山国家森林公园为研究对象,以GF-2 遥感影像为数据源,结合地面实测信息,对研究区森林地上碳储量进行估算,共提取 6 个植被指数、4 个波段值、8 种纹理特征,筛选出 9 个与实测碳储量相关的遥感变量,运用线性与非线性方程对单个高相关变量和多个相关变量进行建模,选出最优模型,为进一步提高预测精度,将模型代入 4 种纹理窗口(3×3、5×5、7×7、9×9).结果表明:通过遥感图像提取的植被指数之间,具有较强的共线性,单变量建立的模型精度低于多变量模型;利用均方根误差RMSE与决定系数R²对 4 个窗口下模型的预测精度进行评价,模型在 5×5 窗口下预测效果最好(R²= 0.73,RMSE = 0.5),3×3 窗口下预测效果最差(R²= 0.64,RMSE = 0.8),将所有估测模型进行比较,在纹理窗口下模型精度提高了 0.11.利用 5×5 窗口下构建的多变量模型对研究区碳储量进行估算,九峰山国家森林公园碳储总量为 1.06×104 t,总体平均碳密度为 84.59 t/hm2,具有一定的固碳作用.选用国产高分辨率影像GF-2 数据对武汉市九峰山森林公园进行反演研究,能很好地运用在森林植被碳储量定量与生长状况领域.研究结果对"双碳"目标下森林生态系统碳汇监测与管理具有重要科学意义.

    GF-2地上碳储量遥感反演森林碳汇湖北

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    滹沱河石家庄段浅层地下水回补过程中磺胺类抗生素污染特征及风险评价

    张书缘张威董一慧朱玉晨...
    620-629页
    查看更多>>摘要：为识别地下水回补过程中磺胺类抗生素(SAs)的污染特征及风险水平,于 2020-2021 年分 2 期采集滹沱河补水沿线16 口浅层监测井的地下水样品,采用固相萃取-超高效液相色谱串联质谱法,测定分析地下水中 20 种SAs的浓度水平及分布特征,并利用风险熵值法进行生态及人体健康风险评价.结果表明,地下水中SAs总体污染程度较低,回补初期地下水中共检出7 种SAs,按检出率大小依次为磺胺甲恶唑(93.75%)、磺胺嘧啶(37.50%)、磺胺氯哒嗪(18.75%)、磺胺吡啶(18.75%)、磺胺甲氧嘧啶(6.25%)、磺胺脒(6.25%)、磺胺醋酰(6.25%),平均检出浓度最高的为磺胺嘧啶(29 ng/L)和磺胺甲恶唑(9.2 ng/L).在优质南水北调水回补的混合稀释作用下,地下水中SAs检出率和检出浓度呈明显下降趋势.历史污水处理厂排放及农业畜禽养殖污染是造成局部区域下水中SAs污染的主要原因.地下水中磺胺甲恶唑和磺胺嘧啶在回补初期属于中等生态风险,且磺胺嘧啶对人体健康具有中等风险.回补后期各SAs评价均无明显生态风险和健康风险.

    地下水回补浅层地下水磺胺类抗生素分布特征风险评价滹沱河

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    增量学习在滑坡易发性评价中的应用——以甘肃省天水市为例

    严天笑张建通朱月琴刘浩然...
    630-640页
    查看更多>>摘要：为了提升机器学习模型在滑坡易发性评价任务中的泛化能力,以甘肃天水市为例,采用基于LightGBM的增量学习模型,并利用Autogluon自动机器学习框架实现模型的超参数优化和堆叠,以及使用SHAP可解释框架进行特征选择和数据异常分析,构建了适用于滑坡易发性评价的增量学习模型.通过在天水市不同区域采集的滑坡灾害数据进行模型验证,结果表明,基于增量学习的滑坡易发性评价模型能够有效地识别和预测滑坡易发区域,根据新数据集自适应调整模型,并且提高模型的性能.

    滑坡易发性机器学习增量学习特征选择可解释性

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    基于RUSLE模型的塔里木河流域上游土壤保持时空变化研究

    熊茂秋刘晓煌张雪辉刘玖芬...
    641-650页
    查看更多>>摘要：新疆塔里木河流域是中国重点生态保护区,流域土壤保持量的研究有利于水土保持功能区划和水土保持治理措施布局,对于区域生态修复与维护有重要作用.以塔里木河流域上游区为研究对象,基于该区域 2000-2020 年的降雨、土壤、地形等数据,采用修正通用土壤流失方程(RUSLE模型),估算 2000-2020 年流域土壤在水力侵蚀下的土壤侵蚀量和土壤保持量,分析其时空变化规律,并就土壤保持对其影响因子的敏感性展开分析.结果表明:流域以微度和轻度土壤侵蚀为主,在 2000-2020 年的土壤侵蚀面积总体呈减少趋势;土壤保持空间分布呈现中间高、四周低格局,且 2000-2020 年的土壤保持强度在一定程度上得到增强;降雨、地形和土地利用是土壤保持变化的主要驱动因子,且土壤保持能力随着降水量和植被覆盖总体呈现梯度增长趋势.评价结果揭示了研究区土壤保持时空分布特征,以及土壤保持对驱动因子的敏感性,可为流域水土侵蚀防治和生态修护提供指导依据.

    RUSLE模型土壤保持驱动因子时空格局塔里木河流域

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    探地雷达在白洋淀湖底地层结构探测中的技术攻关与实践

    王春辉田蒲源郭淑君孙晟...
    651-657页
    查看更多>>摘要：白洋淀湖底地层调查对于白洋淀生态地质调查、湖底生态清淤及湿地生态保护具有非常重要的现实意义.为系统探明白洋淀湖底地层结构,从区域尺度对湖底地层实现完整刻画,为钻探调查提供精确的靶区数据支撑,创新了探地雷达应用范围,采用船载方式,透过水体开展了湖底地层勘查.剖析白洋淀湖底结构探地雷达勘探技术难点,分析了含底泥和不含底泥 2 种情形下水上勘探电磁波的传播特征和湖底原生地层的地球物理响应条件,建立了淀水+淤泥层+湖底原生地层的湖底简化结构模型.通过对比国内外主流探地雷达系统不同硬件设备的勘探能力与适应条件,优选出双皮划艇搭载 50 MHz低频组合天线的工作模式,结合适用于水下电磁波弱信号提取的数据处理技术,获得了白洋淀湖底 15m深度范围的地层结构数据.结果表明,此种工作模式适用于湖区水深小于 5m的水域,原生地层电磁波整体呈现弱反射特征,湖底 15m深度范围内存在 2～3 组砂层反射界面.淤泥层会大大削弱湖底原生地层的电磁波反射强度.存在厚砂层的水域,电磁波会形成强反射波组,砂层展布形态刻画清晰,砂层厚度变化在 0～3 m之间.本项研究实现了湖底地层结构建模分析、天线勘探模式优选、数据处理过程优化等技术集成.该技术成果为白洋淀淀区地下水与地表水三维地质建模提供了基础依据,为湖底地层钻探勘查提供了靶区支撑,有力推动了白洋淀湿地水-陆一体化探测技术方法体系的构建.

    白洋淀水上探地雷达技术勘探深度淤泥层湖底砂层

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    基于Adaboost算法的沉积微相自动识别——以陇东气田Q区山西组为例

    黄千玲赵军龙白倩许鉴源...
    658-666页
    查看更多>>摘要：在油气田开发中,沉积微相识别对于明确沉积背景及单砂体刻画起着重要的作用.陇东气田地质条件复杂,主力气藏深度大、产层单一,仅山 1 段底部产气,对于多种资料交叉共同分析沉积微相,仅依靠人工判别沉积微相,过程复杂且容易出错,很难在沉积微相和测井数据之间建立精确的对应关系.为了充分利用测井资料,提高沉积微相划分的效率,提出一种基于Adaboost算法的沉积微相自动识别方法,为后期气田开发沉积背景及单砂体刻画提供更准确的依据.在研究中,对测井曲线进行优选,并进行预处理,运用数学统计法提取了 6 个特征参数作为训练的输入集,把沉积微相的类型作为训练的输出结果标签,从已解释的沉积微相数据中选取共 1210 组作为训练样本,其中组建的训练样本共约 968 组,组建测试样本 242 组.研究结果显示,应用该方法的训练效果和测试结果的准确性分别达到 96.45%,90.4%,可以验证该方法在陇东气田Q区应用效果较好.

    沉积微相Adaboost算法测井自动识别陇东气田

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