镇江雷暴气候特征及天气学预报方法分析

雷暴是严重的气象灾害之一,给人民生命财产带来严重影响。雷暴的发生发展地域性强,因此加强镇江本地雷暴特征的研究和预警工作十分必要。利用镇江市1959--2010年的雷暴气候资料,通过气候倾向率、小波分析等统计方法,对其周期性、时空分布特征及年（代）际、季节变化特征等进行了分析,得出以下结论：1）镇江市雷暴呈现出市区少、周边地区多的特点,其中句容雷暴发生频率最多且持续时间长。2）镇江市平均雷暴日数存在4a、6a、10～12a左右、准20a的长周期振荡信号。从长周期分析,镇江市近几年的年平均雷暴日数处于偏多周期时段。3）年平均雷暴日数距平,20世纪60年代、70年代、21世纪的00年代是正距平,特别是2006--2010年连续5a的平均雷暴日数都大于气候值,是雷暴频发时期;80年代、90年代为负距平。1963年的雷暴日数最多,有53．3天;1979年的最少,为15天。通过对1999--2008年镇江市地面观测资料的194个雷暴天气过程个例进行统计分析,对影响镇江市的雷暴天气系统进行了分型,在此基础上提出了预报镇江市雷暴天气的思路,为开展雷暴预报预警业务提供理论依据。     

基于地理探测器和GWR模型的中国重点镇布局定量归因

重点镇是小城镇发展的龙头,形成科学合理的重点镇布局对优化中国城市化战略格局有重要意义。论文以2004年和2014年分别公布的1887个和3675个全国重点镇为样本,对其分布及效应的变动特征进行探究,进而在地级尺度对重点镇布局的影响因子及其作用进行地理探测和局部空间回归。结果表明：① 经增补调整,中国重点镇布局及建设效应的均衡性增强,主要集聚区西移北扩,冷热点的分布突破“胡焕庸线”,经济辐射效应的分化程度减弱,体现出政策因素的有力影响。除县际均衡和区域倾斜政策外,重点镇的分布还受到海拔高度、公路网密度、常住人口城镇化率等因子的显著作用。② 因子探测器、GWR模型和交互作用探测器的结合能更精准地刻画影响因子的作用方式、方向、路径和强度。中国重点镇的布局不是5个显著性因子均匀、独立、直接作用的结果,而是影响均具空间异质性的各因子两两交互作用后增效的产物。③ 县际均衡政策与其他因子的协同作用是形成现有重点镇分布格局的主导力量;区域倾斜政策的效果总体较好,但目标区域还需更准确。     

不同变形速率下前陆褶皱冲断带的发育特征——基于砂箱物理模拟实验研究

构造模拟实验是研究和模拟自然界地质构造现象、变形特征、成因机制和动力学过程的一种物理实验方法。本文基于砂箱构造物理模型高、中、低速7组不同单向挤压速度的构造模拟实验,揭示不同变形速率下砂箱物质变形的几何学、运动学及其演化特征,探讨不同变形速度(尤其是不同量级速度)对前陆褶皱冲断构造变形的重要性。高速单向挤压变形过程中(0.4~0.1mm/s),砂箱模型中石英砂体后缘构造加积强烈,砂体变形主要以楔形体向前扩展变形为主,其构造样式主要表现为前展式叠瓦冲断构造。中速挤压变形过程中(0.05~0.005mm/s),砂体后缘加积相对较弱,构造变形样式主要为砂箱楔形体前缘先形成(前展式为主)逆冲断层,当达到临界楔形体后,反冲断层发育并与前展式逆冲断层构成冲起构造,构造样式上表现为叠瓦构造与冲起构造的无序叠加。低速挤压变形过程中(0.002mm/s),砂箱物质构造样式以典型冲起带为主。由于砂箱模拟过程的时效性,即如何在最有效时间内获得最全面而复杂的演变过程,通过本次系列实验,我们建议将此有效挤压速度设定为0.05~0.005mm/s范围内,可以先后清晰而全面的获得高速和低速挤压下砂体的变形过程和构造样式。     

大直径深层钻孔灌注桩拔除工艺研究

结合郑州南站连接线明挖隧道（拔桩区间）拟拔桩基直径大、桩长的特点,对桩体受力特征和拔桩工艺进行了研究。通过拔桩过程中桩周土破坏模式和桩体自身的抗拉强度分析计算,选取有效的减阻方法并应用于工程实践,取得良好效果。最后总结出大直径深层钻孔灌注桩拔除工程中桩身局部扩大、桩侧摩阻力过大和断桩等问题及相应的解决方法,供今后类似工程借鉴。     

Ore-Bearing Formations of the Precambrian in South China and Their Prospects

In the Precambrian System of the Yangtze and Cathaysian plates six ore-bearing formations can be identified: the Cu-Pb-Zn-bearing formations in volcanic rocks of marine facies of the Neoarchean-Paleoproterozoic, Cu-Au-bearing formations and Pb-Zn-bearing formations in volcanic rocks of marine facies of the Mesoproterozoic, Pb-Zn-bearing formations in volcaniclastic rock and carbonate rock of the Neoproterozoic, Fe-Mn-bearing formations in the volcaniclastic rock of the Neoproterozoic, and Ni-Cr-serpentine-bearing formations in ophiolite and ultrabasic rock of the Meso- and Neoproterozoic. They were mostly formed in the marginal rift valleys of the Yangtze and Cathaysian plates, where occur stratabound and stratiform ore deposits, thermal deposits and porphyry polymetallic deposits. The six regions with ore-bearing formations have good prospects for ore deposits.     

珠江口盆地惠州地区珠江组砂体上倾尖灭的地质-地球物理“逐级预测”方法

砂体上倾尖灭油气藏是岩性油气藏中重要类型之一,砂体上倾尖灭的刻画与描述是上倾尖灭圈闭有效性评价的关键。在以三角洲前缘沉积为主构成的三级层序内,三角洲沉积相关砂体上倾尖灭的地质-地球物理“逐级预测”描述方法对于认识上倾尖灭油气藏分布规律及其油气勘探具有重要意义。该方法由5个部分组成:在三级层序识别的基础上,运用高精度层序地层划分技术建立了四级层序构成的高频层序地层格架;在高频层序约束下,利用地震沉积学技术描述沉积相的平面分布;在地质模型指导下,利用频谱成像技术定性确定尖灭带的分布;利用相控储层反演半定量、定量预测砂体尖灭线;根据不同成因砂体的沉积特点,利用正演模拟技术开展尖灭线的外推预测。     

新疆乌拉根砂岩型铅锌矿床地质特征与控矿条件

新疆乌拉根铅锌矿是与含油气盆地有关的砂岩型矿床,发育于塔里木盆地西北缘的喀什凹陷。在区域地层、构造、沉积岩和最新勘探资料综合分析的基础上,对该矿床的地质特征和控矿地质条件进行了研究。结果表明,其矿化层为一套海退砂、砾-泥-碳酸盐岩沉积建造,下白垩统克孜勒苏群(K1kz)和古新统阿尔塔什组(E1a)是成矿的物质基础,矿化蚀变发育于下白垩统克孜勒苏群第五岩性段+古近系阿尔塔什组第一岩性段,铅锌矿体呈层状、似层状产出,总体产状与地层产状一致。碎屑岩与矿化关系显示,从砾岩-砂砾岩-含砾砂岩-砂岩-泥岩,矿化强度依次减弱,除白云质(角砾)灰岩由于后期热液叠加多形成块状、细脉状矿石,矿化最强外,其余岩性按岩石颗粒粒度从小到大,矿化强度依次增强。该矿床的形成明显受乌拉根向斜和后期张性裂隙构造的制约,主矿体主要分布在砂砾岩层和白云质(角砾)灰岩中,矿体和上盘白云质(角砾)灰岩接触带局部张裂隙中发育黄铁矿型铅锌矿。塔西南喀什凹陷北缘中新生代碎屑岩盆地,是寻找砂岩型铜铅锌等多金属矿床最有利的远景区带。     

1960-2015年青海三江源地区降水时空特征

青海三江源地区是中国生态系统最为敏感和脆弱的地区,其降水特别是生长季降水的波动,是影响本区及江河中下游水资源安全、生态系统可持续发展的关键因素。综合线性趋势、Mann-Kendall检验、BG分割算法、R/S、EEMD等多方法细致辨识了1960-2015年研究区降水量序列的时空特征。结果显示：① 三江源降水量总体呈现弱增趋势,21世纪以来降水量显著增加,各子源区气候倾向率不尽相同;② 年、季降水量自东南向西北递减,澜沧江源区夏季降水和黄河源区秋季降水呈弱减趋势,雨量弱减区在空间上呈斑块状分布;③ 年、季降水量年代际变化和增湿率的空间差异较明显,春夏季降水气候倾向率与经纬度、海拔的复相关性显著高于冬季;④ 20世纪90年代中后期,各子源区降水总体显现增强信号,并于2002年前后发生突变;⑤ 年际和低值年代际显著周期是造成降水量变动的主要因素;⑥ 除澜沧江源区夏季降水趋于减少外,其他年、季降水量变化呈现增幅不一的转湿趋势;⑦ 横向比较各子源区可见,长江源区降水变化更能表征高原气候变化。研究结果显示,研究区降水时空序列变化具有明显的区域和季节差异性特征,与以往类似研究存在些许差异,可见为有效提高气候序列演变过程及突变诊断的准确性,仍需进一步融合多方法实施集成分析。     

Characterizing mixed-use buildings based on multi-source big data

To-date few research has successfully integrated big data from multiple sources to characterize urban mixed-use buildings. In this paper, we introduce a probabilistic model to integrate multi-source and geospatial big data (social network data, taxi trajectories, Points of Interest and remote sensing images) to characterize urban mixed-use buildings. The usefulness of our model is demonstrated with a case study of the Tianhe District in megacity Guangzhou, China. The model predicted building functions at 85% accuracy based on ground truth data from field surveys. We further explored the spatial patterns of the identified building functions. Most mixed-use buildings are located along major streets. Our proposed model can identify mixed-use buildings in a city; information is useful for planning evaluation and urban policymaking.