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开发MapObjects为城市绿地管理服务 总被引:1,自引:0,他引:1
从控件技术出发,介绍了对象链接与嵌入技术—Activex控件技术,并将GIS控件MapObjects应用到长春市城市绿地管理领域中。开发出的长春市城区绿地地理信息系统具有地图管理和信息查询及修改功能,实现了地图的放大、缩小、平移以及由空间查属性和由属性查空间的双向查询功能,并以多媒体形式展示长春市绿化情况,为长春市实现科学管理绿地提供了技术支撑工具。 相似文献
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扬子准地台为大型克拉通碳酸盐发育的地区,从震旦系到中三叠统为典型盖层沉积,其中许多地层中不乏碳酸盐沉积。新中国建国以来,在其周边及其隆起边缘的碳酸盐地层中,陆续发现了许多层控铅锌矿床。近几年来,随着地质大调查的开展,又发现一批很有希望的铅锌矿化集中区。笔者总结了这些铅锌矿床的地质特征,并将这些矿床与国外的MVT矿床进行对比,探讨它们的矿质来源、成矿溶液、成矿机制和成矿控制因素等。 相似文献
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渤海西部沙垒田凸起明下段发育"富砂型"浅水三角洲沉积,与传统浅水三角洲沉积不同,"富砂型"浅水三角洲沉积具有砂岩百分含量高,砂体厚度范围广,纵向上砂体叠置关系复杂,横向上砂体变化快的特点,采用常规的储层预测方法难以准确刻画出砂体的纵横向叠置关系。以地震沉积学理论为引导,通过创新思路,首先引入分频反演的方法,合理利用高分辨率地震资料中的高、中、低频信息,减少薄层和厚层反演的不确定性,从而得到高分辨率的反演结果;然后以分频反演为依托,采用地层切片的地震属性综合分析方法,系统研究了明下段"富砂型"浅水三角洲的储层横向分布规律。储层分布规律的差异形成不同的油气成藏模式,明下段下油组油气成藏主要受"脊-断-砂"三因素耦合控制,断层主要控制了油气的横向、纵向运移;明下段上油组油气在沿断层运移的同时也沿砂体横向运移,形成"富砂型"浅水三角洲特有的"之"字型油气成藏模式。 相似文献
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尼泊尔低喜马拉雅推覆带油气苗来源不清极大地影响了该区油气勘探.在地质-地球物理综合调查的基础上,利用油气地球化学、碳同位素及生烃史模拟对尼泊尔代莱克地区油源和成藏过程进行了研究.结果表明:①尼泊尔代莱克地区油苗产于Padukasthan断裂,可分两期,第一期呈含油断层泥产出,氯仿沥青"A"为149~231 μg/g,RR.为0.81%,氯仿沥青"A"的δ13C相对较重(-26.24‰~-27.10‰),族组分具有正碳同位素序列,发黄绿色荧光,为典型的低熟煤成油,第二期呈液态油产出并遭受微生物降解,金刚烷IMD指数为0.33~0.45,R.为1.24%~1.53%,3,4-DMD含量46%~47%,全油δ13C为-29.50‰~-29.45‰,族组分碳同位素趋于一致,发蓝色荧光,为海相成因高熟油;②第一期油来源于Surkhet群的Melpani组和Gondwana群煤系烃源岩,为Ⅲ型有机质低熟阶段的产物,第二期来源于Surkhet群的Swat组浅海陆棚相黑色页岩,为Ⅱ1型有机质生油高峰的产物,两期油与Lakharpata群过成熟黑色泥岩和Siwalik群未熟泥岩没有亲缘关系;③尼泊尔低喜马拉雅推覆带具有"多源多期、推覆增熟、砂体控储、披覆控聚"的油气成藏模式,油气成藏过程可划分为沉积浅埋、构造圈闭形成、深埋油藏形成、气藏形成和晚期改造定型5个演化阶段;④尼泊尔低喜马拉雅推覆有利于Gondwana群、Surkhet群深埋增温、持续快速生烃和晚期成藏,对比邻区巴基斯坦的含油气盆地,尼泊尔低喜马拉雅推覆带及相邻类似地区具备良好的油气成藏条件. 相似文献
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非平稳条件下北京市最大月降水量频率特征分析 总被引:1,自引:1,他引:0
为探究气候变化下极端降水的频率变化特征,基于北京市22个雨量站实测月降水量数据,以时间为协变量构建平稳和非平稳GEV模型,对北京市最大月降水量序列(极值降水序列)进行模拟和频率分析,并采用Bootstrap方法对频率分析结果的不确定性进行评价。结果表明:所有极值降水序列的最优概率分布模型均为非平稳GEV模型,该模型能够抓住序列随时间呈显著下降趋势的变化特征;由非平稳GEV模型估算得到的极值降水重现水平随时间呈减少趋势,这意味着未来极值降水导致洪涝灾害的风险在降低,但导致干旱的风险将增加;随着重现期的增加,极值降水重现水平估计值的不确定性也随之增大。 相似文献
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基于惠州城区2015年11月—2018年10月逐日供电量、日最高负荷和同期气象观测资料,采用相关分析和回归分析等方法,分析了城区供电量变化特征及其与气象要素的关系,建立了基于气象要素的供电量预测模型。结果表明:惠州城区夏季平均供电量和日最高负荷最多、冬季最少,4个季节供电量有显著性差异(P<0.05)。日最高负荷出现主要在10:00—12:00,但冬季仍有21.2%的概率出现在18:00—19:00。气温、相对湿度和日照时数与供电量有显著的相关关系,但不同月份相关性不同。12月—次年3月日平均气温、日最高气温和日最低气温与供电量呈显著的负相关,4—9月气温与供电量呈显著的正相关。3—4月相对湿度和供电量呈显著的正相关,而5—8月呈显著的负相关。日照时数与供电量的关系和相对湿度与供电量呈相反的相关。最后建立了3—9月和12月—次年2月气象电量和总供电量预测模型。 相似文献