地球科学大数据的管理与共享：以英国地质调查局为例

大数据驱动的研究范式正在引起地学领域的革命,而海量大数据的有效管理和共享是数据高效利用的前提。英国地质调查局作为最早成立的国家地质调查局,拥有海量的地学数据资源,通过近年来对数字化工作的全面推进,在数据的开放共享方面走在了世界各国的最前沿。文章对英国地质调查局的数据资源管理和数据共享方式进行了分析调研,详细介绍了他们的一站式管理平台——开放地学的主体组成,以及他们与同行合作建设的数据库。开放地学全面汇总了地调局内的数据资源,并通过一系列数据共享将所有数据集有机链接,通过数据和模型的巧妙结合,在满足用户数据需求的同时,对数据的应用进行了全方位的拓展,是地球系统科学研究框架下地球科学数字化工作的良好典范。     

滇西漕涧地区崇山杂岩带始新世花岗岩的发现及其地质意义

崇山杂岩带为滇西三江造山系西侧边缘的一条重要边界构造,属青藏高原造山带的南东缘.带内岩浆活动强烈,前人认为其主要由晚元古代、中生代的花岗岩组成;而据地质调查发现,带内新生代的岩浆作用十分发育.本文对带内新发现的灰白色黑云二花岗岩进行研究,获得了锆石U-Pb LA-ICP-MS年龄为34.88 Ma和35.25 Ma,表明其侵位于古近纪始新世.岩石地球化学表明,黑云二花岗岩为钾玄质-高钾钙碱性系列的过铝质花岗岩类,稀土元素配分曲线为右倾,其中LREE明显富集,HREE为不同程度亏损,具明显的负Eu异常;富集Rb、Th、Ce、Sm和亏损K、Ba、Ta、Hf、Y等元素,且为淡色花岗岩特征;据锆石Hf同位素测试分析,εHf(t)值为–2.35～+2.33和TDM2为962～1259 Ma,表明了花岗岩岩浆源区为壳幔混合的产物,以及源岩主要源自中元古代—新元古代陆壳基底物质的部分熔融.综合研究认为,始新世黑云二长花岗岩形成于喜马拉雅期碰撞造山向造山晚期转换阶段,是一套典型的"超厚地壳"部分熔融和壳幔相互作用的淡色花岗岩;以及其侵位时间代表了漕涧地区喜马拉雅碰撞造山阶段的完成和造山晚期阶段的开始,且转换时间约为35 Ma.     

沁水煤田15号煤中氟的赋存状态及其沉积环境分析

氟是煤中有害元素之一,燃煤型氟排放造成的污染已经对人类的健康安全构成威胁。研究煤中氟赋存状态及其沉积环境,对掌握高氟煤分布规律及控制燃煤造成的氟排放具有重要意义。通过对沁水煤田内6座煤矿15号煤样品的分析发现:煤中氟含量与灰分显著相关,与黄铁矿硫、有机硫无相关关系,表明煤中氟主要以无机物形式赋存,且与含硫矿物无关;与钾、镁、硅、铝等元素含量具有显著的相关关系,表明氟有可能的主要赋存形式为金云母、氟金云母等矿物,以及以吸附存在于高岭石、勃姆石、伊蒙混层等黏土矿物中;与钙、磷元素含量无显著相关性,表明氟不以氟磷灰石、含氟羟基磷灰石等矿物大量赋存。此外,通过对沁水煤田15号煤的沉积环境分析发现,弱还原环境、较低盐度、偏酸性、较强的水动力条件有利于该区域煤中氟的富集。     

Homogeneity and mechanical behaviors of sands improved by a temperature-controlled one-phase MICP method

Acta Geotechnica - Microbially induced carbonate precipitation (MICP) has been actively investigated as a promising method to improve soil properties. A burning issue impeding its wide application...     

Predicting rock size distribution in mine blasting using various novel soft computing models based on meta-heuristics and machine learning algorithms

Blasting is well-known as an effective method for fragmenting or moving rock in open-pit mines. To evaluate the quality of blasting, the size of rock distribution is used as a critical criterion in blasting operations. A high percentage of oversized rocks generated by blasting operations can lead to economic and environmental damage. Therefore, this study proposed four novel intelligent models to predict the size of rock distribution in mine blasting in order to optimize blasting parameters, as well as the efficiency of blasting operation in open mines. Accordingly, a nature-inspired algorithm (i.e., firefly algorithm – FFA) and different machine learning algorithms (i.e., gradient boosting machine (GBM), support vector machine (SVM), Gaussian process (GP), and artificial neural network (ANN)) were combined for this aim, abbreviated as FFA-GBM, FFA-SVM, FFA-GP, and FFA-ANN, respectively. Subsequently, predicted results from the abovementioned models were compared with each other using three statistical indicators (e.g., mean absolute error, root-mean-squared error, and correlation coefficient) and color intensity method. For developing and simulating the size of rock in blasting operations, 136 blasting events with their images were collected and analyzed by the Split-Desktop software. In which, 111 events were randomly selected for the development and optimization of the models. Subsequently, the remaining 25 blasting events were applied to confirm the accuracy of the proposed models. Herein, blast design parameters were regarded as input variables to predict the size of rock in blasting operations. Finally, the obtained results revealed that the FFA is a robust optimization algorithm for estimating rock fragmentation in bench blasting. Among the models developed in this study, FFA-GBM provided the highest accuracy in predicting the size of fragmented rocks. The other techniques (i.e., FFA-SVM, FFA-GP, and FFA-ANN) yielded lower computational stability and efficiency. Hence, the FFA-GBM model can be used as a powerful and precise soft computing tool that can be applied to practical engineering cases aiming to improve the quality of blasting and rock fragmentation.     

Basal stability analysis of braced excavations in anisotropic and non-homogeneous undrained clay using streamline velocity fields

Acta Geotechnica - A basal heave stability analysis in anisotropic and non-homogeneous undrained clay by using the kinematic approach of limit analysis is presented. The proposed failure mechanism...     

山东省广饶县地下水位多年动态及其地质环境效应分析

山东省广饶县地下淡水资源丰富,是本区工农业生产和生活用水的重要水源,长期大量开采地下水引发了地下水降落漏斗、咸水入侵、地面沉降等地质环境问题。通过对广饶县地下水多年监测资料的整理和分析,揭示了本区地下水水位的变化规律,预测了地下水水位的变化趋势。分析表明: 在现状开采条件下,浅层地下水降落漏斗已基本稳定,无加重趋势。考虑地面沉降和咸水入侵的发展趋势,提出深层地下水的约束埋深不应大于80 m,甄庙地区咸水入侵临界水位为10 m,这为当地地下水的合理开采与环境地质问题的防治提供了依据。     

基于地质建造的西南山区成土母质分类方案——以大凉山区为例

为适应生态地质调查和评价工作对成土母质研究的要求,以四川大凉山区为例,提出基于地质建造的成土母质分类方案,即以地质构造演化和地质建造环境为依据,结合残坡积物的成因类型对成土母质进行分类。大凉山区的成土母质可划分为第四纪冲洪积物、新近纪—第四纪砂泥岩类残坡积物、侏罗纪—白垩纪泥质岩类残坡积物、三叠纪砂泥岩类残坡积物、中生代中酸性岩类残坡积物、二叠纪基性—超基性岩类残坡积物、震旦纪—三叠纪砂泥岩类残坡积物、震旦纪—三叠纪碳酸盐岩类残坡积物、元古宙中酸性岩类残坡积物、元古宙火山碎屑岩类残坡积物、元古宙基性—超基性岩类残坡积物、元古宙变质岩类残坡积物等12类。研究表明,大凉山区成土母质和土壤存在差异性,但同一成土母质上的不同土壤类型具有一定相似的地球化学特征,不同成土母质形成的同一种土壤类型存在较大的地球化学差异。因此,基于地质建造的成土母质分类方案既能有效反映不同构造背景和成岩环境下的成土母质差异,又能有效表征成土母质与其上土壤的内在联系。     

西昌市1989—2018年林地草地湿地动态变化特征分析

遥感技术已被广泛应用于生态环境调查与研究。为获取西昌市近30 a生态环境演化趋势,利用1989年、2000年、2010年的专题绘图仪(Thematic Mapper,TM)遥感影像和2018年的陆地成像仪(Operational Land Imager,OLI)遥感影像,通过图像处理、目视解译和野外验证等方法,获得了西昌市1989—2018年的土地利用/覆盖数据,并对林地、草地和湿地的动态变化特征进行了研究。结果表明: 1989—2018年,西昌市林地、湿地和草地面积持续增加,生态环境持续向好; 林地主要分布于安宁河谷和邛海盆地四周山地,在牦牛山、螺髻山一带形成主要林区; 草地主要呈星岛状分布于牦牛山、螺髻山一带林地之间; 湿地以河流湿地与湖泊湿地为主,主要沿安宁河及邛海分布。但仍存在一些问题: 森林存在针叶化现象较普遍、树种单一等问题,需要重点加强林区火灾防范; 草地多数呈零星片状分布,不具有完整的系统结构和良好的功能,多数草地承载力和生产力较低,不宜大规模开发利用,应通过封山育林促使其向森林转化; 湿地分布也比较局限,需要着力予以保护。研究成果可为西昌市生态保护修复措施的制定及经济社会可持续发展提供科学依据。