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101.
2009年全球矿业政策与管理动态概述 总被引:2,自引:0,他引:2
受金融危机冲击的2009年矿业经济在困境中逐步回暖,一些国家通过多项措施促进本国低迷的矿业市场发展。为解决全球气候变暖问题,许多国家实施了新能源和再生能源政策。本文通过对2009年主要欧美发达国家、东南亚发展中国家、非洲发展中国家、南美洲发展中国家四大区域的矿业政策事件综述,回顾并总结了2009年全球矿业政策变化的特点。 相似文献
102.
104.
超慢速扩张的Mohns洋中脊共轭两侧的地球物理场与地壳结构具有显著的非对称性.利用我国第五次北极科学考察采集的水深、重力与磁力数据,结合历史资料,我们计算了14条垂直Mohns洋中脊剖面的扩张速率、剩余水深、剩余地幔布格重力异常(RMBA)、地壳厚度和非均衡地形.对洋中脊共轭两侧以上计算结果的进一步对比发现,Mohns洋中脊两侧整体(下文均指同一地质时刻各剖面的平均值)的非对称性呈现明显的两段性:20~10.5 Ma,相比Mohns洋中脊东侧,西侧的扩张速率更慢、地壳更厚、非均衡地形更低;10.5~0 Ma,扩张速率、地壳厚度和非均衡地形的非对称的极性与20~10.5 Ma期间完全相反.后一阶段,整体扩张速率在西侧更快、剩余水深更浅,但是对应更薄的地壳和更高的非均衡地形.我们推断前者为冰岛沿Kolbeinsey洋中脊的作用增厚了Mohns洋中脊西侧地壳并使得洋中脊向西侧跳动,而后一阶段反映了岩浆供给减少后西侧集中的构造活动导致的更多的拉伸与隆升.沿各剖面上,10.5~0 Ma期间构造活动集中的洋中脊西侧均具有薄地壳和高非均衡地形,但构造拉伸的增加并不总是对应增快的扩张速率.岩浆在浅部更多地向东侧的分配以及洋中脊向西侧的跳动可能使得东西两侧具有相近的扩张速率. 相似文献
105.
活动断裂对深埋隧洞影响的研究概述 总被引:2,自引:0,他引:2
简要叙述了南水北调西线工程面临的活动断裂的问题;介绍了活动断裂的运动方式、几何特征、运动的力学机制及其与地震的关系;详细讨论了活动断裂对隧洞工程的影响机理,并且总结了活动断裂的研究手段,系统地阐述了关于活动断裂的数值模拟方法并提出了有待进一步解决的问题。 相似文献
106.
107.
传统建筑物地震易损性分析忽略了不同种类建筑物在城市抗震防灾全周期中所发挥的作用,缺乏对灾后功能恢复能力的分析。针对该问题,从规划视角入手,提出基于目标-能力差距分析的建筑抗震韧性评估方法。首先,确定不同防灾功能建筑物的重要度分级,提出用功能损失和恢复时间两个指标量化表征多水准下建筑物的抗震韧性目标;其次,基于结构易损性分析估算建筑物的功能损失值,采用指数型和直线型两种恢复模型评估建筑物的恢复时间值;然后,基于功能损失值、恢复时间值与目标值之间的差距,确定建筑物的抗震韧性等级,从而根据建筑物重要度等级确定震前保障和震后救援的优先次序和韧性提升策略,为抗震防灾规划的编制提供支撑。 相似文献
108.
金绿宝石作为一种铍矿物,不仅能用于高新科技、军事、医疗等领域,也是一种珍贵的宝石。自十八世纪被发现以来,金绿宝石成因和矿床特征被广泛地关注与研究。本文梳理与归纳了金绿宝石矿物学特征、矿床类型与分布,并给出新的矿床划分方案;总结了金绿宝石矿床的形成机制和影响因素等方面研究进展及科学问题。金绿宝石矿床按照成因可分为四个大类,即熔体结晶类、变质成因类、交代成因类和风化成因类;而根据赋存岩石,可将金绿宝石矿床进一步划分为六种亚型,分别是花岗岩-伟晶岩型、变质伟晶岩型、蛇纹岩型、云母岩型、条纹岩型和砂矿型。金绿宝石可在高温的高分异花岗岩岩浆中直接结晶形成,主要与石英、长石、白云母、绿柱石等共生,也可见锌尖晶石、夕线石和红柱石;在高级变质条件下金绿宝石由绿柱石分解得到,在变质伟晶岩型中金绿宝石与长石和石英共生,而在蛇纹岩型中金绿宝石与硅铍石共生;由远端交代作用控制形成的条纹岩型金绿宝石常与萤石、硅铍石和塔菲石共生,而由近端交代作用控制形成的云母型金绿宝石则与金云母、绿柱石和硅铍石共生。金绿宝石矿床仍存在很多有待解决与深入探讨的科学问题:金绿宝石形成的温压范围比较大,可能存在不同晶体相;针对花岗岩-... 相似文献
109.
随着空间信息技术和网络技术的发展,地理信息系统(GIS)也在不断地从2维世界走向3维世界,从GIS应用走向GIS服务。在此基础上,本文提出了3DGIS Web服务,并设计了基于SOA的3DGIS Web服务多层体系结构、3DGIS Web服务的数据源和API框架,论述了3DGIS Web服务和现有的2维GIS Web服务集成需要解决的关键技术问题。 相似文献
110.
利用1965—2017年韶关地区8个站点的日平均气温观测资料,发现将过去连续7 d的日平均气温分别作为逐步多元线性回归、LightGBM(light gradient boosting machine)以及BP-NN(back propagation neural network)算法(机器学习)的自变量可最准确地预报出未来1~3 d的日平均气温。据此分别构建了三种短期气温预报模型,并系统地探讨了其适用性。主要结果如下:(1)三种模型的预报准确度均较高,机器学习方法在预报正确率(绝对误差(absolute error)小于2 ℃的天数占比)、相关系数(R)和平均绝对误差(mean absolute error, MAE)上均要优于逐步多元线性回归法。其中LightGBM的预报效果最优,其1~3 d的预报正确率分别为8438%、6986%、6137%,对应预报值与测量值之间的R分别为098、094、093,MAE分别为117、176、200 ℃。(2)冬春季、秋冬季日平均气温较大的波动性是导致该时期三种模型MAE总体偏大的主要因素,但LightGBM仍具有最优的预报稳定性,其绝对误差的方差最低。 相似文献