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国家自然科学基金(41272362)

作品数:6 被引量:31H指数:3
相关作者:徐德义贾立文方海平吕文娟李开更多>>
相关机构:中国地质大学中国人民大学中国石油天然气集团公司更多>>
发文基金:国家自然科学基金中国地质大学(武汉)资源环境经济研究中心开放基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:经济管理天文地球理学电子电信更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 3篇经济管理
  • 2篇天文地球
  • 1篇电子电信
  • 1篇理学

主题

  • 2篇铁矿石
  • 2篇铁矿石需求
  • 2篇面板模型
  • 1篇多模
  • 1篇玄武岩
  • 1篇有色
  • 1篇有色金属
  • 1篇有色金属价格
  • 1篇铁矿
  • 1篇统计教学
  • 1篇区域经济
  • 1篇协整模型
  • 1篇金属价格
  • 1篇经验模态分解
  • 1篇孔隙
  • 1篇矿产
  • 1篇矿产资源
  • 1篇矿石
  • 1篇教学
  • 1篇ORE-FO...

机构

  • 5篇中国地质大学
  • 2篇中国人民大学
  • 1篇广西教育学院
  • 1篇中国石油天然...
  • 1篇约克大学
  • 1篇中国地质大学...

作者

  • 4篇徐德义
  • 2篇贾立文
  • 1篇成金华
  • 1篇徐德义
  • 1篇张天付
  • 1篇杨瑞琰
  • 1篇谢淑云
  • 1篇李开
  • 1篇林志恒
  • 1篇吕文娟
  • 1篇方海平
  • 1篇朱永光

传媒

  • 2篇资源科学
  • 1篇地质科技情报
  • 1篇北京理工大学...
  • 1篇Journa...
  • 1篇大学教育

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2016
  • 3篇2015
  • 1篇2014
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
Multifractal Analysis of Geochemical Stream Sediment Data in Bange Region, Northern Tibet被引量:3
2015年
The aim of this study is to quantify the geochemical elements distribution patterns analyzed from stream sediment data and then to delineate favorable areas for mineral exploration. A total of 7 270 stream sediment samples were collected from four subareas and 37 rock(ore) chip samples from five different locations in the Bange region, northern Tibet(China). The multifractal spectra of 12 elements including Au, Ag, As, Cu, Mo, Pb, Zn, W, Sn, Bi, Sb and Hg are represented by the method of moments, and characterized by five quantitative multifractal parameters. The results show that the multifractality for Cu and Bi in the Gongma area is much stronger than those in other subareas. Both the asymmetry index of multifractal spectra and the variance coefficients of Cu and Bi in this area are the highest, which imply that the distribution pattern of Cu and Bi in the Gongma area is the most heterogeneous. These multifractal parameters indicate that the Gongma area is the most favorable for prospecting Cu and Bi. The results obtained by the method of moments are in agreement with petrochemical analysis and field observation. It is suggested that multifractal analysis can be used as an effective tool to evaluate the ore-forming potential in the study area and to provide new approaches for geochemical exploration.
Xianzhong KeShuyun XieYouye ZhengSalah Fadlallah AwadelseidShunbao GaoLiming Tian
关键词:TIBET
国际有色金属价格与美元指数的非线性关系被引量:3
2018年
国际有色金属价格与美元指数是研究宏观经济形势的重要参考指标,两者之间的联动效应是宏观经济中的一个重要现象。利用金融市场中的高频数据,通过构建DCC-GARCH模型计算了美元指数与5种有色金属价格的动态相关系数,并且将动态相关系数序列进行经验模态分解。对美元指数与有色金属价格进行Granger因果关系检验。结果显示:美元指数与国际有色金属价格之间存在显著的相关性;美元指数与铜、铅、锌、镍4种有色金属价格之间存在显著的非线性Granger因果关系,与铝价格之间存在非对称的Granger因果关系。依据实证研究结果,得出以下结论:美元指数与有色金属价格之间并不一定是负相关的关系;美元指数对有色金属价格的影响具有局部性;交易量与相关系数的大小及其波动性呈正向关系;有色金属价格与美元指数之间的相关性与经济周期有较强的同步性;美元指数与铜、铅、锌、镍4种有色金属价格之间存在着非线性的双向影响传导机制;美元指数与铝价之间的影响是非对称的关系,美元指数对铝价的影响为线性传导机制,铝价对美元指数的影响为非线性传导机制。
朱永光袁沛徐德义成金华尤喆
关键词:经验模态分解
五大连池玄武岩三维孔隙组构的多重分形特征被引量:7
2015年
通过CT扫描,获得了黑龙江省五大连池火山群中第4层玄武岩样本的1 423张高精度图像,利用数字图像分析方法识别出了玄武岩三维孔隙组构,基于二维切片序列重构了三维孔隙柱体,计算了孔隙的基本统计参数。结合分形与多重分形技术,利用多重分形分析矩方法对三维孔隙结构作了定量研究分析。分析可知,所取玄武岩样品几何结构复杂,非均质性强。多重分形维数谱函数f(α)呈连续分布,f(α)均为不对称的上凸曲线,表明岩石孔隙分布不均匀,具有明显的多重分形特征。三维孔隙结构的多重分形分析及三维重构技术可望进一步为岩心孔隙结构的定量化研究提供微观尺度上的证据。
方海平谢淑云张天付徐德义杨瑞琰李开吕文娟
关键词:玄武岩CT扫描
区域经济、城镇化对铁矿石需求的影响研究——基于27国样本被引量:9
2016年
选取世界上具有代表性的27个国家进行铁矿石需求分析,探寻优化中国铁矿石需求模式的路径。将样本划分为增长型、下降型、先增后减型等类型,分别建立面板模型和使用可行广义最小二乘法修正的模型进行实证研究。经检验,影响三类国家铁矿石需求的主要指标是经济增长、城镇化、能源消耗、产业发展以及技术进步。研究表明,中国与俄罗斯同属铁矿石需求增长型国家,具有相似的铁矿石需求模式,经济增长、技术进步与能源消耗对铁矿石需求的影响最为显著,其中中国人均GDP增长一万元将使人均铁矿石消费量增加1.4t;在美国,第二产业发展、城镇化建设与能源消耗是影响铁矿石需求结构的主要因素;瑞典等国的铁矿石需求则主要受到第二产业发展与能源消耗水平的影响,第二产业增加值占GDP的比例每增长一个百分点将使人均铁矿石消费量增加近22kg。参照美国、瑞典等国的经验,优化第二产业从而提升铁矿石使用效率,加快城镇化建设从而改善铁矿石使用结构等措施,对调整铁矿石需求结构有明显作用。
贾立文徐德义
关键词:矿产资源铁矿石需求城镇化面板模型
铁矿石需求分析预测能力多模型比较研究——面板模型与灰色模型、协整模型、ARIMA模型被引量:13
2014年
建立适用于中国和俄罗斯等人均铁矿石需求增长型国家的面板模型,利用面板模型对中国人均铁矿石消费量进行扩张预测,并按不同年份、不同建模期与灰色模型、协整模型、ARIMA模型的样本内、样本外平均扩张预测结果进行对比,说明面板模型的预测精度优于其他三个模型。面板模型与协整模型均能有效地分析因变量与各影响因素间的关系,一般的灰色模型和ARIMA模型无法达到这一目的。考虑模型对变量之间相关关系的刻画能力及预测精度两方面因素,认为四类模型分析铁矿石需求问题的能力排序为:面板模型>协整模型>灰色模型>ARIMA模型,这一结果表明面板模型用于铁矿石需求分析具有优越性。
贾立文徐德义
关键词:铁矿石需求面板模型
对大数据时代大学统计教学的认识与思考被引量:3
2015年
简单介绍了大数据时代的到来,大数据的产生及特征,在此基础上提出了大学统计学教学的几个方面的思考。
徐德义林志恒
关键词:大数据大统计
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