四川通江县地质灾害特征及影响因素分析

通过分析四川省通江县地质灾害特征,认为地层岩性和地形地貌是区内地质灾害发生的主要控制因素,区内构造对地质灾害的控制作用较小,持续降雨是地质灾害的主要诱发因素。     

贵州重大地质灾害及影响因素分析

贵州是山地省份,地质灾害发生尤其突出,为我国地质灾害高易发区,通过对全省重点地区重大地质灾害隐患进行详细调查,查明了全省威胁100人以上的重大地质灾害隐患发育状况,并对影响因素进行了综合分析研究,得出了:(1)贵州重大地质灾害全省各市州均有发育,其中西部六盘水、毕节和黔西南分布最多,其次为北部的遵义、铜仁,中部、南部和东部相对要少;(2)贵州重大地质灾害规模等级以小型和中型为主,大型以上规模等级的灾害数量少;(3)贵州重大地质灾害类型以滑坡为主,崩塌次之,地面塌陷相对较少,泥石流和地裂缝数量少;(4)岩土体类型变化大、结构松散,地形起伏、坡度变化大是重大地质灾害形成的主要影响因素,构造发育、地层破碎是次要因素;(5)降雨集中是重大地质灾害形成的主要诱发因素;(6)人为活动现已成为重大地质灾害发生的一个重要影响因素。     

眉山市地质灾害发育分布特征及控制影响因素

眉山市地质灾害隐患数量多,分布广泛,险情较严重.地质灾害隐患点以滑坡、不稳定斜坡和崩塌为主.主要分在市境内的中山、低山和深丘等地质灾害高易发区和地质灾害中易发地区.发生时间多集中每年在6～9月的雨季高易发期.地质灾害发育分布主要受地形地貌、地质构造和岩性组合的控制,而降雨和人类不合理工程经济活动则是眉山市地质灾害发生的主要引发因素.     

辽宁绥中县地质灾害发育特征及成因分析

绥中县发育有不稳定斜坡(潜在危岩体崩塌、滑塌)、泥石流和海水入侵等三种主要地质灾害类型。地质灾害的分布在时间、空间上都有一定的规律,主要与地形地貌、地层岩性、人类的工程活动等因素有关。通过对该县地质灾害形成条件及影响因素的分析认为,境内地质灾害的形成和发展与地质环境固有条件密不可分,是地质灾害的先决基础条件,人类工程活动是加剧和诱发地质灾害的必然结果。     

泰宁县地质灾害影响因素及防治建议

在泰宁县地质灾害详细调查的基础上,统计分析了地质灾害发生与地形（地貌）、地层岩性、降雨、人类工程活动等影响因素的关系。地质灾害主要分布于丘陵、低山的缓坡一陡坡地带,尤其是变质岩、侵入岩地区;降雨和人类工程活动是主要的外在诱发因素。     

福建龙岩新罗区地质灾害形成条件及其机理探讨

新罗区是福建省地质条件复杂、地质灾害最严重的县区之一。地质灾害的主要类型有不稳定斜坡、滑坡、崩塌、泥石流、岩溶地面塌陷、采空区地面塌陷六种。其中滑坡、岩溶地面塌陷是区内地质灾害的最主要类型,灾害呈现点多、面广、规模小、稳定性差的特点。野外调查表明,新罗区地质灾害的形成是多种因素相互作用的结果。通过对新罗区地质灾害的形成机理分析研究表明,地形地貌、地层岩性、地质构造以及水文地质等因素是地质灾害形成的基础因素;降雨及人类活动等因素是地质灾害形成的动态因素。     

兰州城区黄土斜坡地质灾害影响因素分析

兰州城区地质环境条件复杂,对地质环境扰动的人类建设工程活动强烈,引发城市南北两山斜坡区段地质灾害频发。对地质灾害分布规律和发育特征分析后认为,地形、岩土体类型、地质构造是崩塌、滑坡灾害发生的控制因素,降水和人类工程活动是崩塌、滑坡灾害发生的主要引发因素。     

广州市崩塌地质灾害影响因素研究

随着广州市人口增长、经济和城市现代化的快速发展,城市的地质环境遭到破坏,地质灾害频繁发生,其中崩塌地质灾害是广州市分布最广泛、影响最大的灾种,占广州市全部地质灾害的76.6%,严重威胁人民群众的生命和财产安全。本文通过定性及半定量的方法,总结近几年广州市崩塌地质灾害次数、位置、类型等信息,分析广州市崩塌地质灾害的主要发育特征及影响因素,研究结果显示广州市崩塌地质灾害发育时空特征明显,且与地形地貌、岩土结构、地层岩性、降雨特征及人类工程活动密切相关,其中降水变化和人类工程活动是控制广州市崩塌地质灾害活动的主要因素,为广州市地质灾害防治提供依据。     

2008年以来中国5次典型地震事件诱发地质灾害主控因素分析

地震触发地质灾害主控因素的厘定是研究地震地质灾害和灾后应急救援响应的关键问题。笔者在野外典型地震滑坡实地调查和室内图件分析的基础上,以2008年以来我国先后发生的汶川地震、玉树地震、芦山地震、岷县漳县地震和彝良地震触发的地质灾害为研究对象,开展了地震地质灾害主控因素研究,主要取得以下认识：（1）地震地质灾害的空间展布特征主要受控于发震断裂的活动性质、地震动峰值加速度（PGA）、震区地形坡度和高差、距断裂带和水系的距离等4个方面。地震型地质灾害主要沿地震断裂带呈带状分布,逆冲型地震较走滑型地震诱发的高位、高速远程滑坡数量多,方量大,危害严重。（2）地震震级越大,极震区地形坡度越陡,地层风化破碎越严重,发生地质灾害的可能性就越大,造成的危害也更加严重,如2008年5·12汶川地震区。（3）地震地质灾害分布与地震烈度等级大小无必然联系,部分低烈度区因处于高山峡谷区而灾害频发。因此,震后地质灾害排查要充分利用地震地质灾害的成灾模式和成灾规律,震中区和地震高烈度区不一定是地质灾害极易发区。地震型地质灾害主控因素的分析为震后地质灾害空间分布范围预测及为灾后减灾应急响应方案制定提供了技术支撑。     

贵州盘县石桥矿区地质灾害研究

通过对贵州省盘县某煤矿区地质灾害的实地调查,矿区主要发育的地质灾害主要有滑坡、崩塌、地裂缝、地面塌陷等,其形成与发展固然与自然地质环境相关,但长期较大规模的煤炭资源开发和无序的开采等人类工程活动是主要影响因素,采用科学的煤炭资源开发方案与采矿方法才是避免与减轻地质灾害发生的主要途径。     

基于城市地质质量研究

将安全、和谐、环境、经济和是否占有资源等指标作为评价城市地质质量的5个因子,并以河南省郑州、平顶山、焦作、鹤壁四个主要城市为例,在调查分析了城市存在的自然地质因素（地质构造、岩土）和人为活动影响次生因素等主要问题基础上,建立起自然地质因素、人为次生因素等与5个评价因子之间的逻辑联系;根据地质因素对城市因子的影响程度的轻重,进行专家赋值判别运算,采用层次分析法（AHP））进行权重分析,对四个城市的城市地质质量进行了评估。结果认为Z-Ⅰ、Z-Ⅱ、J-Ⅱ、H-Ⅰ、H-Ⅱ、P—Ⅱ、P—Ⅲ、H—Ⅲ等区良好以上,适宜城市可持续发展;P—Ⅰ、H-Ⅳ等区质量不高,存在问题较多,应在城市建设发展中引起注意。同时指出城市地质是城市发展中的一个重要的基本因素,城市的建设、可持续发展方案的制定需要关注城市地质质量、依赖城市地质。     

辽宁张士灌区细河流域地下水污染物空间分布特征及污染源判别分析

张士灌区细河流域地下水中有机和无机污染均较为严重,其污染原因和污染特征受多种污染源的控制。简要地概述了污染质的空间分布特征,并应用富集因子和因子分析法研究分析了污染质的来源,判别污染源的贡献度。研究结果表明,地下水污染源有面源污染、线源污染、点源污染;其中属于面源污染的污染物主要有氨氮、硝氮、硫酸根、菲、六氯环已烷、铁和锰;属于线源污染的污染物主要有氨氮、汞、镉、COD、菲、六氯环已烷等;属于点源污染的污染物有硫酸根、乐果、氰化物。由此看出,张士灌区细河流域不仅存在大范围的农药、肥料对地下水造成污染,也存在化工企业的外排废水对地下水造成的污染。     

不良溶剂对甲基丙烯酸丁酯ATRP反应的影响

以2-溴代异丁酸乙酯[2-（EiB）-Br]为引发剂,CuBr/2,2^1-bpy为催化体系,进行了甲基丙烯酸丁酯（BMA）在丙酮、丙酮/甲醇、丙酮/水中的原子转移自由基聚合,研究了溶剂、温度对聚合反应活性特征的影响.结果表明,水或甲醇的加入,使反应速率有所增加,水的影响最大;在其它反应条件相同时,水或甲醇对反应的影响在低温时更为明显.     

单因素分析多因素综合作图法——定量岩相古地理重建

笔者倡导并持续采用单因素分析多因素综合作图法这一定量的岩相古地理学方法论。单因素是能独立地反映某地区、某地质时期、某沉积层段沉积环境某些特征的因素,它的有无或含量的多少均可独立地反映该地区、该层段沉积环境的某些特征,如沉积环境水体的深浅、能量大小、性质等。某沉积层段的厚度、岩石类型、结构组分、矿物成分、化学成分、化石及其生态组合等，均可作为单因素。单因素分析多因素综合作图可分三个步骤：第一，是对各剖面尤其是各基干剖面进行认真的地层学和定量岩石学研究，取得各种第一手的定性和定量资料，尤其是定量资料，了解各剖面各沉积层段的沉积环境特征。第二，在已取得的各剖面的定量资料中，按要求的作图单位，选择出那些能独立地反映其沉积环境特征的因素，即单因素；并把全区各剖面各作图单位的各种单因素的百分含量都统计出来，作出各种相应的单因素图，主要是等值线图。这些单因素图可以从不同的侧面定量地反映该地区该沉积层段的沉积环境。这就是单因素分析。第三，把这些定量的单因素图叠加起来，并结合该地区该沉积层段的其他定量和定性资料，去粗取精，去伪存真，全面分析，综合判断，即可编制出该地区该沉积层段的定量岩相古地理图。这就是多因素综合作图。这一方法论的核心是定量，即以各剖面的定量单因素资料为基础，从各单因素图的分析入手，再通过各单因素图的叠加和综合分析判断，最后作出定量的岩相古地理图。在这种岩相古地理图中，各古地理单元的确定都有确切的定量资料和单因素图为依据。定量是笔者等用单因素分析多因素综合作图法编制出的岩相古地理图的最大特色。这就使岩相古地理图和岩相古地理学发展到了定量的阶段。这在古地理学中是个重大的进展。     

基于地理空间要素的雅砻江流域面雨量估算

反映流域整体降水情势的面雨量一直是水文模型的重要输入参数之一,在泰森多边形雨量法的基础上考虑地理空间要素对降雨空间分布的影响,采用面向对象的遥感信息聚类方法提取出雅砻江流域2项形状因子(周长、面积)和5项地形因子(平均高程、平均坡度、平均坡向、高程差周长比和高程差面积比)。降雨—径流相关性分析结果表明:地形因子雨量法在月尺度上的降雨估算精度高于年尺度,且在月尺度上能更好地反映流域不同区段的降雨空间分布特征;在月、年际降雨变化趋势分析方面,年尺度上的降雨与径流一阶差分后平均相关系数为0. 903,高于月尺度的0. 629,主要由于水电站调蓄过程对流域径流异质性的影响,且影响度随着时间尺度缩小而放大。     

Analyses and settlement study of a group of two,three and four partially stiffened floating granular piles

ABSTRACT

Use of granular pile as a ground improvement technique in case of soft soils is one of the reliable and economic options. Analysis of a partially stiffened group of granular floating piles has been numerically assessed and presented here. Partial stiffening simply means that instead of using conventional material for making the granular pile (GP) in its full length, top region is replaced partially by some suitable material, having better mechanical properties, i.e. higher deformation modulus. Various normalised parameters like settlement influence factor for top of GP, settlement interaction factor, settlement reduction factor, percentage load shared by the base and shear stress distribution along the length of the granular pile are evaluated. The settlement influence factor for top of GP is found to decrease with the increase in the values of the stiffening parameters. The interfacial shear stresses get redistributed along the length of the granular pile.     

资源潜力评价中典型矿床与区域矿产编图思路讨论

根据新一轮全国矿产资源潜力评价工作需要,首先按矿产预测类型选择典型矿床编制典型矿床成矿要素图-典型矿床预测要素图-典型矿床成矿模式图和预测模型图,然后再按预测研究工作区范围编制区域地质建造构造矿产图-区域成矿要素图-区域预测要素图-区域成矿模式图和预测模型图。讨论了有关图件的编制思路,并提出了图中突出显示成矿要素和预测要素的方法。     

因子分析法在矿井涌水来源判别中的应用

结合恒源煤矿六八采区实例,采用因子分析方法研究矿井涌水水源。取各充水含水层样品与采区涌水样品的主要离子含量指标为分析对象,经过系列处理得到正交因子载荷矩阵。用因子1和因子2分别代表太灰水和煤系砂岩水,在因子载荷坐标系中,六八采区涌水水样则分布在因子1和因子2之间,并同时具有很高的共同度,充分证明了六八采区涌水属于太灰水与煤系砂岩裂隙水之间的过渡类型。      

基于地形因子特征值的喀斯特流域地貌类型判别

利用数字地面高程模型进行子流域划分,提取反映喀斯特地貌形态的7个地形因子——高程、坡度、地形起伏度、地形粗糙度、地表切割深度、高程变异系数和地形指数,提出根据地形因子特征值进行喀斯特地貌类型判别方法。以贵州省后寨河流域为例,在划分的18个流域中,选取16个流域通过单个地形因子特征值相关分析和多个地形因子特征值模糊聚类分析,确定峰丛-洼地和峰林-盆地地貌类型判别的阈值,选取另外两个流域进行判别方法检验。结果表明:基于地形因子特征值可定量判别出喀斯特流域不同地貌类型。      

Germanium in Magnetite: A Preliminary Review

Magnetite is a very common mineral in various types of iron deposits and some sulfide deposits. Recent studies have focused on the use of trace elements in magnetite to discriminate ore types or trace ore-forming process. Germanium is a disperse element in the crust, but sometimes is not rare in magnetite. Germanium in magnetite can be determined by laser ablation ICP-MS due to its low detection limit (0.0X ppm). In this study, we summary the Ge data of magnetite from magmatic deposits, iron formations, skarn deposits, iron oxide copper-gold deposits, and igneous derived hydrothermal deposits. Magnetite from iron formations contains relatively high Ge (up to ~250 ppm), whereas those from all other deposits mostly contains Ge less than 10 ppm, indicating that iron formations can be discriminated from other Fe deposits by Ge contents. Germanium in magmatic/hydrothermal magnetite is controlled by a few factors. Primary magma/fluid composition may be the major control of Ge in magnetite. Higher oxygen fugacity may be beneficial to Ge partition into magnetite. Sulfur fugacity and temperature may have little effect on Ge in magnetite. The enrichment mechanism of Ge in magnetite from iron formations remains unknown due to the complex ore genesis. Germanium along with other elements (Mn, Ni, Ga) and element ratios (Ge/Ga and Ge/Si raios) can distinguish different types of deposits, indicating that Ge can be used as a discriminate factor like Ti and V. Because of the availability of in situ analytical technique like laser ablation ICP-MS, in situ Ge/Si ratio of magnetite can serve as a geochemical tracer and may provide new constraints on the genesis of banded iron formations.