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我国枣树品种有700余个,枣果多在9月份成熟集中上市,上市鲜果竞相降价销售,影响枣农收益。目前,能提前一个月、延后一个月上市的大果形、鲜食型特色品种更是寥寥无几。 针对“物以稀为贵”的市场规律和“人人讲食疗,个个求保健”的需求,我所近年对全国各大枣区栽植的鲜枣进行了广泛的对比研究试验,开发培育出超前一月上市的极早熟、矮化型泾渭鲜枣和延后一月上市的极晚熟、极耐贮、矮化型泾渭大雪枣,均为大果形稀有特色品种。 一、泾渭鲜枣 1.性状稳定。成熟、果形、综合 相似文献
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在天津滨海新区中新生态城服务中心开展了承压含水层抽水引起地面沉降的现场试验,采用振弦式孔隙水压力传感器和一孔多标数据采集器实时监测孔隙水压力和分层标的变化,分析了土体的变形性质和分层沉降的规律。试验结果表明,黏土层变形明显滞后于承压含水层水位的变化,以塑性变形为主且存在蠕变现象,而砂层既存在弹性变形,也存在一定的塑性变形和蠕变性。短期抽取地下水会使抽水井附近承压含水层上覆土体出现上小下大的沉降规律,且最大沉降出现在有明显孔隙水压力变化的土层顶板位置。 相似文献
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滇东南个旧白云山碱性岩年代学和地球化学及成因意义 总被引:2,自引:0,他引:2
报道了滇东南个旧超大型锡多金属矿区西区北部白云山碱性岩新的锆石U-Pb年龄、全岩地球化学和Sr-Nd同位素数据。LA-ICP-MS锆石U-Pb定年结果表明,白云山碱性正长岩形成于晚白垩世(80.0±0.6 Ma),与个旧地区的中基性岩及花岗岩均为同一次构造岩浆事件的产物;碱性正长岩与霞石正长岩具有相似的主微量元素地球化学特征及Sr-Nd同位素组成,暗示二者很可能是源于同一富集地幔源区并经历了不同程度演化的产物。结合已有的元素和同位素组成结果,认为碱性岩、中基性岩和成矿花岗岩很可能分别源自富集的岩石圈地幔、正常的岩石圈地幔和地壳源区。在晚白垩世伸展构造背景控制下,源于不均一岩石圈地幔的碱性和中基性的岩浆底侵,促使中下地壳岩石部分熔融形成花岗质熔体,在上升至近地表过程中引起构造活动带成矿物质的富集,从而形成个旧超大型锡多金属矿床的矿化格局。可以说,源于富集地幔的碱性岩浆在含矿花岗质岩浆的成岩成矿过程中,应不只是提供热量的贡献。 相似文献
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为了客观地确定数据点投图后分布的主要区域,本文提出了一种基于数据密度确定数据主要分布区域的方法。利用该方法可以更加直观地了解数据分布,并可以作为数据清洗的预处理手段。本文基于GEOROC大数据,以全碱对硅(TAS)图解为例,进行了分析和验证。通过提取GEOROC 数据库中与TAS 图解相关的岩石样本中SiO2、Na2O、K2O 和烧失量含量数据,通过数据常规清洗和归算,最终获得24 个种类合计13.3 万条有效数据。通过数据投点、分区统计和提取80% 数据的分布区域,验证了24种岩石样品与TAS图解的吻合程度。通过综合研究分析发现,有6类岩石的数据分布与TAS图解定义区域基本一致,18类岩石的数据分布与TAS图解定义区域有系统性偏差。大数据研究证明了TAS图解的不足之处,利用全碱和SiO2作为指标,难以实现提升总体分类的准确性。 相似文献
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把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明:该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。 相似文献
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数据驱动是大数据分析的特点之一。成矿过程的数值模拟即采用数据驱动方式,在基本的物理化学方程及地质模型基础上,通过定量的手段,模拟不同阶段、不同条件下成矿系统的演化过程,从而能够更深入、直观的讨论各种地质要素对成矿系统的影响,验证已有的成矿理论,获得新的认识。姑山铁矿床和杨庄铁矿床是宁芜火山岩盆地钟姑矿田内的典型矿床。前人研究显示,杨庄铁矿床为典型的充填-接触交代型热液矿床,而姑山铁矿床目前在成因上仍存在争议,存在岩浆成因和热液成因等多种观点。为了更好的对比和了解姑山铁矿床和杨庄铁矿床的成因及成矿过程,本文基于多源数据的综合解译剖面,采用力-热耦合数值模拟方法对与热液矿床密切相关的扩容空间的形成机制和特点开展研究。模拟结果显示,姑山铁矿床和杨庄铁矿床可能分属不同的成因类型;随着岩体的逐渐冷却,杨庄铁矿床内岩体和地层接触带会出现明显的扩容空间,可为成矿流体的汇聚及矿质的沉淀提供良好的条件,有利于热液矿床的形成;而姑山铁矿床内岩体和地层接触带只有局部区域出现扩容空间,同时体应变数值较小且形态变化大,并不利于大规模的流体汇聚及矿质的沉淀,姑山铁矿床可能主要为岩浆成因,并受少量热液的叠加改造。 相似文献
29.
传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。 相似文献
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随着遥感数据获取技术和能力的全面提高,遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术,成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号(GF-2)卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据,具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势,为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF-2卫星影像为研究数据,在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上,采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明:利用GF-2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征;面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度,识别精度达90% 以上;基于逐层剔除的思路构建的提取规则,为GF-2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持,也为其它地物目标的提取提供了参考,但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。 相似文献