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基于GIS预测模型的隐伏地热潜力区评价研究——以云南腾冲地区为例
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地热学论文
基于GIS预测模型的隐伏地热潜力区评价研究——以云南腾冲地区为例
论文目录
中文摘要
第1-9页
Abstract
第9-21页
第一章 绪论
第21-39页
1.1 研究背景和选题依据
第21-26页
1.1.1 研究背景
第21-24页
1.1.2 选题依据
第24-26页
1.2 国内外地热潜力区评价研究现状
第26-31页
1.2.1 国外地热潜力区评价GIS应用现状
第27-28页
1.2.2 国内地热潜力区评价及GIS应用现状
第28-29页
1.2.3 遥感技术在地热潜力区评价应用现状
第29-31页
1.3 信息量和确定性系数法应用现状
第31-33页
1.3.1 信息量预测模型应用现状
第31-32页
1.3.2 确定性系数预测模型应用现状
第32-33页
1.4 研究内容与技术路线
第33-36页
1.4.1 研究内容
第33-36页
1.4.2 技术路线
第36页
1.5 本文创新点
第36-39页
第二章 腾冲地区地质背景
第39-53页
2.1 引言
第39-40页
2.2 区域地质环境
第40-42页
2.2.1 自然地理
第40页
2.2.2 历史构造运动
第40-42页
2.2.3 水热活动特征
第42页
2.3 水热活动形成条件
第42-44页
2.4 地球物理特征
第44-51页
2.4.1 火山与地震活动特征
第45-46页
2.4.2 重力场分布特征
第46-48页
2.4.3 磁场分布特征
第48-49页
2.4.4 断层分布特征
第49-51页
2.5 本章小结
第51-53页
第三章 数据准备及转化
第53-71页
3.1 引言
第53-54页
3.2 地热训练点
第54页
3.3 古登堡—李斯特B值图
第54-57页
3.4 到断层距离图
第57-58页
3.5 到主地堑距
第58-59页
3.6 地表温度图
第59-65页
3.7 磁异常图
第65-66页
3.8 到水系距离图
第66-67页
3.9 影响因子分级与重采样
第67-69页
3.10 本章小结
第69-71页
第四章 信息量模型在腾冲地热潜力区评价应用
第71-87页
4.1 引言
第71页
4.2 基本原理
第71-74页
4.2.1 信息量方法基本原理
第71-73页
4.2.2 结合信息熵理论加权信息量模型基本原理
第73-74页
4.3 条件独立性分析
第74-79页
4.3.1 条件独立性原理
第74-75页
4.3.2 信息量值
第75-77页
4.3.3 因子分析
第77-79页
4.4 信息量模型与加权信息量模型地热潜力区评价应用
第79-84页
4.4.1 信息量模型地热潜力评价
第79-82页
4.4.2 加权信息量模型地热潜力评价
第82-84页
4.5 本章小结
第84-87页
第五章 确定性系数模型在腾冲地热潜力区评价应用
第87-99页
5.1 引言
第87页
5.2 条件独立性分析
第87-91页
5.2.1 数据准备
第87-88页
5.2.2 确定性系数方法
第88-90页
5.2.3 条件独立性检验
第90-91页
5.3 优化CF模型
第91-93页
5.4 基于指数覆盖CF模型
第93页
5.5 结合信息熵理论CF模型基本原理
第93-95页
5.6 CF系列模型分级图
第95-97页
5.7 本章小结
第97-99页
第六章 地热潜力区模型比较与分析
第99-109页
6.1 引言
第99页
6.2 Kappa一致性分析
第99-101页
6.2.1 Kappa系数
第99-100页
6.2.2 信息量模型和加权信息量模型一致性分析
第100-101页
6.2.3 确定性系数系列模型一致性分析
第101页
6.3 成功指数分析
第101-103页
6.3.1 信息量模型和加权信息量模型成功指数分析
第102-103页
6.3.2 确定性系数系列模型成功指数分析
第103页
6.4 面积比分析
第103-106页
6.4.1 信息量模型和加权信息量模型面积比分析
第104-106页
6.4.2 确定性系数系列模型面积比分析
第106页
6.5 本章小结
第106-109页
第七章 结论与建议
第109-113页
7.1 结论
第109-112页
7.1.1 影响因子比较
第109-110页
7.1.2 模型比较
第110-111页
7.1.3 预测结果
第111-112页
7.2 建议及未来工作展望
第112-113页
参考文献
第113-129页
附录
第129-135页
作者简介及科研成果
第135-137页
致谢
第137-138页
本篇论文共
138
页,
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