青藏高原东北缘及其周边地区现今构造应力场及地震活动性

收集青藏高原东北缘及其周边地区371个震源机制解数据,对该区域进行1°×1°经纬度网格的构造应力场反演。结果表明,青藏高原东北缘内缘最大主压应力以NE向为主,外缘最大主压应力由西向东呈现出顺时针旋转的特征,即最大主压应力轴由西段近NNE向转为中段NE向,再转为东段NWW向。从不同深度对青藏高原东北缘及其周边地区进行2°×2°经纬度网格的构造应力场反演。结果显示,地壳上下部分断层体系存在巨大的变化差异,产生这种差异的原因可能与地壳的挤压增厚有关。     

鄂尔多斯盆地西南缘下-中侏罗统碎屑锆石U-Pb年代学及其地质意义

改造盆地主要发育时期原始沉积边界的厘定具有重要的油气地质和区域构造意义。物源分析是厘定盆地原始沉积边界的重要内容和有效手段。对鄂尔多斯盆地西南缘邻区下-中侏罗统砂岩碎屑锆石LA-ICP-MS U-Pb年龄谱的研究,为厘定盆地西南沉积边界提供了新的依据。盆地西南缘六盘山地区上流水和炭山剖面的下-中侏罗统延安组砂岩碎屑锆石年龄谱较为相似,而与靖远地区红会四矿剖面同期地层的碎屑锆石年龄谱相差较大。将这三区碎屑锆石的年龄谱与周邻构造单元结晶岩体的年龄对比表明,早-中侏罗世期间靖远地区沉积物来源于西南侧的祁连造山带,而六盘山地区沉积物来源于西北侧阿拉善地块和北侧的华北克拉通北缘。对物源、地层厚度、岩性、煤层特征等差异的综合研究认为,这两个地区在早-中侏罗世期间属不同沉积域,鄂尔多斯盆地的西南沉积边界为海原断裂带。     

基于深度学习的积层混合云对流泡降水粒子特征研究

为实现对降水粒子的高精准分类,整理3 a机载探测降水粒子图像,构建山东省降水粒子图像数据集（Shandong Province Precipitation Particle Image Dataset, SD-PPID）。结合多维度混和的模型放缩方法,提出一种基于EfficientNet卷积神经网络的降水粒子识别模型（A Precipitation particle Recognition model based on EfficientNet convolutional neural Network,PREN）。通过多模型、多指标评价对比,验证了PREN模型具有较好的性能和分类识别能力,模型的识别准确率、精准率和召回率均为98%。使用PREN模型分析对流泡降水粒子特征,选取2次典型积层混合云降水过程的3个时段,结合机载Ka波段云雷达（Airborne Ka-Band Precipitation Cloud Radar,KPR）和DMT粒子测量系统（Droplet Measurement Technologies）分析对流泡内部与外部、不同强度和不同高度的降水粒子形状占比,并研究其降水...