蛇绿岩鉴别的关键问题探讨

蛇绿岩的鉴别是蛇绿岩与地球动力学研究的基本问题之一,不同时代,不同成因及不同构造背景下形成的蛇绿岩,它们的端员缚分大多不太完整,并且各不相同,但堆积杂岩是必不可少的,蛇绿岩鉴别的关键问题就是堆积杂岩的判别研究,应加强对典型蛇绿岩中堆积杂岩的系统研究,以期总结出一套有效的判别标志用于蛇绿岩的鉴别。     

一种利用贝叶斯最小判别准则估计未来地震危险的新方法

提出了一种基于最大似然和贝叶斯最小判别准则的新预测方法,它的长处在于对样本数无特殊要求,所以,对低地震活动地区,此模型也能得到与时间有关的稳定的未来强震危险估计。最后,以华北地区为例,说明了本方法的可行性。     

耦合应力释放模型的原理及应用

在Vere-Jones提出的应力释放模型的基础上,考虑各部分之间的相互作用,提出耦合应力释放模型,并将该模型应用于华北地区的历史地震目录中．采用AIC判别准则,将该模型所得结果与原有的应力释放模型的结果进行对比,结果表明,耦合应力释放模型优于以前的模型．      

平顶山矿区矿井突（涌）水水源判别模式

对在平顶山矿区所采集的地下水样品进行了多元统计分析,以识别一些来源不清的样品归属,建立该区突（涌）水水源判别模型。选择水中６大离子为变量,对３７个水样进行了Ｑ型聚类分析和阳离子三角形分析;以聚类分析所得的结果为基础,应用判别分析方法建立了该矿区寒武系灰岩水、薄层灰岩水（Ｌ２）和砂岩水３类判别模型,并应用马氏距离作Ｆ检验和归属概率“检验”,结果表明所建立的判别模型是有效的。     

腾冲—梁河地区斑岩地质特征及含矿性判别

腾冲－梁河地区含矿斑岩主要分布在东部花岗岩带中的构造极复杂地段,斑岩种类复杂,岩体裂隙发育,岩石破碎,岩体自蚀变和围岩蚀变强烈,蚀变种类复杂,特征副矿物和微量元素总含量高,岩体形态为岩株、岩筒、大岩脉,接触面产状陡,围岩为泥盆—二叠系碎屑岩、碳酸盐岩     

沂蒙山区东北部冰雹特征及预报

通过分析沂蒙山区东北部４县市冰雹天气特征,归纳出造成该区域冰雹天气的４种主要天气形势和５条主要冰雹路径以及雹灾多发时段为５￣６月份,据此分型建立了５￣６月份短期预报方程,依据雷达探测数据建立了雹云和雷雨云的短时判别指标。     

诺敏大黑沟组火山岩形成机制的稀土判别

诺敏火山群位于大兴安岭中北段东坡，行政区划属内蒙古自治区管辖，分布在诺敏河、毕拉河、奎勒河一带，主要受南北向、东西向及其派生的北东向和北西向断裂控制，沿河谷及两侧低山地带分布。由43个火山锥（口）及10片岩流构成。区内出露晚更新世大黑沟组火山岩。主要岩性为碱性玄武岩，气孔状、致密块状（橄榄）玄武岩、白榴玄武岩、玄武质浮岩等。     

基于角质颚长度的头足类种类判别

本文根据2013 年8 月于舟山市沈家门东河菜场采集的5 种近海常见经济头足类(剑尖枪乌 贼、杜氏枪乌贼、金乌贼、曼氏无针乌贼和短蛸), 利用逐步判别和主成分分析法对其上、下角质颚 的各5 种长度指标(喙长、头盖长、脊突长、侧壁长、翼长)进行分析。结果显示, 这5 种头足类角质 颚长度差异显著(ANOVA: P<0.001), 其中以金乌贼的角质颚尺寸最大, 短蛸的角质颚尺寸最小。判 别分析显示, 角质颚长度适合用来划分头足类的种类, 综合判别成功率为96.2%, 其中以上颚侧壁 长、上颚头盖长和下颚脊突长对判定的贡献率最高。然而, 与之相比, 标准化后的角质颚长度则更适 合用来划分头足类的种类, 综合判别成功率达到100%, 其中以标准化下颚喙长和标准化下颚翼长对 判定的贡献率最高。主成分分析显示, 角质颚长度及标准化后角质颚长度对枪乌贼类和乌贼类的判 定成功率均达到100%.本文建立了一种基于角质颚长度判别分析法的头足类种类判定的新方法, 丰 富了头足类种类鉴定的技术手段, 为我国学者在相关领域的研究提供了基础。     

目标样本粒度判据在海湾环境演变研究中的运用——以福建前湖湾为例

高密度采集福建前湖湾海岸剖面133个泥沙样品做粒度分析,其频率曲线显示多种粒度分布特征,预示多种沉积环境的变化。采集研究剖面周边海滩、河口浅滩、河口、滨海沼泽和海岸沙丘等已知环境的样品作为目标样本。将目标样本沉积参数平均粒径(Mz)、标准偏差(σ)、峰态(Kg)设为判别参数,利用Excel计算海岸剖面样品与目标样本参数的距离,筛选最小距离样品,归为已知目标样本的同类。据此,分析了海岸剖面蕴含的6个沉积环境变化阶段。利用剖面底部淤泥测年14C=(328 15±170)a BP,和剖面上部泥炭测年14C=(24 130±100)a BP,了解这一变化发生的年代。自(32 815±170)a BP以来,前湖湾经历了河口浅滩-河口、沙丘-河口-滨海沼泽-海滩-沙丘等海岸环境演变过程。     

利用贵阳单站对流参数的强降水潜势预报方法研究

该文利用2002-2011年10 a的常规观测资料,筛选出贵阳单站24 h强降水、12 h强降水及6h强降水个例.对大气温湿类、层结稳定度、热力及能量类物理指标与强降水进行相关性统计分析,确立了相关性较好的常用物理指标(IQ、K、mK、SWEAT、Tg).通过分析降水前后其物理指标的变化特征,并利用成功指数建立指标预警阈值.再利用逐步消空法和BP神经网络集成方法对指标进行集成,得到相应的预报模型,从而建立了贵阳强对流天气未来0～6h,0～12h的潜势预报的预警预报指标,对贵阳地区降雨预报具有一定的指示作用.分析表明,利用逐步消空法建立的预报模型要优于BP神经网络集成的模型.