冈底斯中段尼木斑岩铜矿田的K-Ar、^40 Ar/^39 Ar年龄：对岩浆-热液系统演化和成矿构造背景的制约

青藏高原冈底斯斑岩成矿带不同于经典的产于岛弧和大陆边缘的斑岩铜矿,而形成于后碰撞挤压向伸展转变期,显示了极好的成矿前景.本文对冈底斯中段尼木矿田白容、厅宫和冲江斑岩铜矿区斑岩体进行了系统研究,确定出斑岩体演化和侵入序列为：似斑状二长花岗岩→成矿二长花岗斑岩→石英闪长玢岩→花岗闪长斑岩.K-Ar和^40 Ar/^39 Ar年代学研究获得白容矿区似斑状二长花岗岩中角闪石的K-Ar年龄为16.9±2.4Ma;石英闪长玢岩中黑云母的K-Ar年龄为12.3±0.2Ma、^40 Ar/^39 Ar坪年龄为12.5±0.2Ma;花岗闪长斑岩中黑云母的K-Ar年龄为11.5±0.2Ma、^40 Ar/^39 Ar坪年龄为12.4±0.2Ma;厅宫矿区石英闪长玢岩中黑云母的K-Ar年龄为13.8±0.2Ma、^40 Ar/^39 Ar坪年龄为14.9±0.2Ma;花岗闪长斑岩中黑云母的K-Ar年龄为13.5±0.3Ma、^40 Ar/^39 Ar坪年龄为14.2±0.2Ma,这些年龄表明：石英闪长玢岩晚于似斑状二长花岗岩,略早于花岗闪长斑岩.成矿与二长花岗斑岩有关,其侵位时间晚于似斑状二长花岗岩,早于石英闪长玢岩和花岗闪长斑岩.尼木癍岩铜矿田这种复式杂岩体较充分的分异演化有利于含矿热液的集中与逐渐富集成矿.白容斑岩铜矿蚀变矿化二长花岗斑岩的蚀变绢云母的K-Ar年龄为11.8±0.2Ma,^40 Ar/^39 Ar坪年龄为12.0±0.1Ma,代表了中低温蚀变和矿化末期的年龄.白容矿区绢云母化带的蚀变年龄与石英闪长玢岩和花岗闪长斑岩的黑云母^40 Ar/^39 Ar年龄基本一致,与厅宫矿区辉钼矿Re-Os年龄及石英闪长玢岩和花岗闪长斑岩的黑云母^40 Ar/^39 Ar年龄同样基本一致,暗示两个矿区石英闪长玢岩和花岗闪长斑岩的岩浆结晶冷却与成矿二长花岗斑岩后期热液成矿时间上有重叠.结合前人年龄数据大致确定出白容矿区岩浆-热液活动时限为0.5～5Ma,厅宫为4Ma,冲江为4.5Ma.尼木矿田成矿斑岩^40 Ar/^39 Ar年龄晚于冈底斯碰撞后第一次快速隆升时间≈21Ma,15Ma冈底斯中段NS向正断层开始活动,表明含矿斑岩体可能侵位于地壳加厚、冈底斯山大规模隆升到一定程度后出现弱伸展环境的构造背景下,即斑岩铜矿形成于从南北向挤压隆升到东西向伸展初始发育的过渡构造背景.     

ICESat—GLAS测高数据在长江中下游湖泊水位变化监测中的应用

在全球气候变暖的背景下湖泊变化已是国内外地学界关注的环境问题,并日益受到各国政府和研究机构的重视。本文以长江中下游的6个典型湖泊为研究对象,基于2003年-2009年ICESat—GLAS测高数据,采用高斯滤波法对ICESat—GLAS测高数据所对应的回波进行去噪后,用于识别水体与陆地;采用融合算法从LandsatTM影像数据提取湖泊边界;提取湖泊边界内的ICESat—GLAS水位观测值构建了湖泊的年际和年内水位变化,进一步分析了6个湖泊的水位变化时空特征与原因。结果表明：从LandsatTM中提取湖泊边界的精度达到10m,ICESat—GLAS测高数据推算出洪泽湖蒋坝站、洞庭湖城陵矾站、鄱阳湖星子站和都昌站、太湖西山观测站、巢湖闸站和高邮湖高邮站的ICESat测高数据验证的平均精度分别为-3．9cm、-8．3cm、-9．0cm、-2．5cm、-3．1cm和-4．1cm;在整个观测期间,长江中下游流域的湖泊水位呈周期性波动,但较历史观测资料,湖泊平均水位有所降低,且自2006年10月以后三峡工程对洞庭湖的水位调控明显。     

中国煤炭城市的发展绩效评价和转型影响因素分析

本文利用基于松弛的序列方向性距离函数,测算了2003-2010年中国30个煤炭城市工业经济的市场、环境效率和相应的全要素生产率指数,并采用二元选择模型分析了煤炭城市发展模式转型的影响因素。结果显示:在研究期间内,多数煤炭城市表现为生产率进步,且进步主要源于技术变动,而效率变动对生产率进步的贡献呈现起伏波动的不稳定状态;中国煤炭城市的发展主要分布于“市场高效环境高效型”和“市场低效环境低效型”两类模式之中;科技投入水平和城市开放程度提升显著地促进了煤炭城市转型,而资源依赖性上升是煤炭城市转型的显著阻力。     

BLAST序列比对与生物医学文献检索

生物信息学的急速发展及其数据库的急剧增长给文献检索提出了新课题。利用生物信息相关数据库需要结合生物信息学知识。本研究从新基因的名词与序列入手，介绍NCBI的ENTREz、BLAST检索，阐明与基因相关的文献检索的方法与技巧，着重介绍了BLAST序列比对在信息检索中的步骤和作用。     

DNA序列分析法在金融数据时间序列中的应用

通过线性分段将连续性的金融时间序列转化为离散性的字符序列,并基于DNA序列分析法,讨论了此类字符序列的标度特性,以及在金融数据时间序列预测中的可能应用     

生物信息学——重大科学意义与经济效益兼备的新学科

本文就生物信息学的定义,研究的基本问题 和可能取得的突破进行了综述,内容包括分子生物学数据库、DNA序列分析、蛋白质结构预 测和分子进化等;并着重指出：科学发展史表明,科学数据的巨大积累将导致重大的科学发 现。开普勒三大定律和元素周期表的发现和氢原子量子理论的建立无不如此。有理由认为, 20世纪末生物学数据的巨大积累也必将导致重大的生物学规律的发现。     

基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法

   鉴于传统方法对科研成果关键词研究存在较强主观影响和较少考虑时间因素等问题,提出基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法。该方法通过统计分析方法验证关键词出现顺序在一定程度上反映了关键词反映主题思想的重要性,将关键词的重要度转化为时间序列数据,分别从重要度的数值和趋势两个角度出发,使用动态时间弯曲方法度量关键词重要度时间序列数据之间的相似性,结合近邻传播方法对关键词时间序列数据之间的相似性矩阵进行聚类分析,实现科研成果的关键词分析研究。通过对某科研管理类重要期刊2008—2017年期间刊发的科研成果论文关键词研究发现：新方法不仅可以对科研成果中关键词的关注热度和趋势进行聚类划分,自适应地找到中心关键词作为相应类别的特征代表对象,还能为科研成果关键词的主题分析提供理论方法和决策支持。     

混沌时间序列单变量和多变量重构的预测比较

提出了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法，给出了多变量混沌时间序列的局部平均预测法，局部线性预测法和BP神经网络预测法等3种非线性预测方法．通过Lorenz系统的仿真计算表明，无论用3种非线性预测方法中的哪一种，多变量混沌时间序列要比单变量混沌时间序列的预测误差小得多，即使前的数据长度只有后的一半，前的预测误差也要小很多．另外从预测误差最小的角度验证了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数选取方法的有效性．     

两种用于城市用水量预测的灰色-神经网络组合模型

为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测.     

基于时间序列的图书馆个性化服务研究

数据挖掘技术运用到图书馆数据库中使得挖掘读者借阅数据间的规律成为可能.通过选取图书馆一星期的借阅信息,利用读者借阅数据的相关实例来描述时间序列法在图书馆中的运用,分析其在图书馆建设中的作用和意义.