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在对岷江1933年叠溪古镇地震滑坡调查研究中,对较场大滑坡上覆盖的较古老的土黄色厚土层进行详细研究,发现并确认这是一套静水环境下的河湖相沉积物,定名为叠溪古堰塞湖相沉积。这套湖相沉积物厚度最大可达200余m,根据14C测试,形成于约两万年以前。此后在叠溪下游以及岷江支流杂谷脑河中又发现了几个古堰塞湖沉积物,测年初步判定,也都形成于距今两万年左右。这一事实揭示两万年以前岷江上游曾发生过一次重大的变动,系列堰塞湖几乎在同一时期出现,形成了特殊的生态环境,消亡过程必然对其下游乃至川西平原环境的演化发生重要影响。堰塞湖沉积物中记载了地质环境和古气候环境变化的信息,是深入系统研究青藏高原前缘地质环境近期演化规律的极为可贵的资料。文中对这些古堰塞湖作了简要介绍,并就一些主要问题进行初步讨论。 相似文献
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南海珠江口盆地是我国重要的油气资源产区,该产区的浅海区域内多次波发育严重。文中以信号预处理得到的高信噪比数据为基础,测试了一套宽频提高分辨率及多次波衰减的处理思路。在宽频高分辨率处理方面,通过应用自适应鬼波压制技术结合成像域保幅性BWXT拓频技术得到高分辨率数据体。针对浅海自由表面多次波,在数据域采用确定性水层多次波预测技术与广义表层多次波预测技术进行联合压制,结果显示该两种方法的组合使用能有效压制该区域内的水面相关多次波。通过对各技术方法处理前后的道集、频谱、叠前时间偏移剖面的质控分析可以发现,该处理流程在珠江口盆地X工区的地震资料处理中有很好的应用效果,多次波得到有效衰减。最终生成的宽频高分辨率地震数据为后期高精度储层预测及地质研究工作奠定了坚实的基础。且文中提出的处理思路对浅海海洋资料高分辨率处理具有很强的适用性,可推广应用于类似海洋环境的数据处理中。 相似文献
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基于第八届流体地球科学与矿产资源及环境灾害学术研讨会的主要交流成果,从侧面综述了近几年地质流体的形成演化与矿产资源的富集分布及环境灾害研究进展和发展趋势。从深部地质作用与矿产资源,地质流体研究的物理化学技术,流体地球化学特征与地震活动,地热资源的赋存特征和发展现状,地质资源的成藏特征、主控因素以及富集规律,流体地球科学与地理自然环境等6个方面对本次学术研讨会主要交流成果进行了总结。结果表明:(1)油气和矿产资源的生成和演化机制、富集和运移机制以及勘探和开发技术的发展依然是目前流体地球科学领域研究的重点,且研究内容也更加注重资源产生和演化的历史与机制;(2)利用多样化且更精确的新技术对地质条件更加复杂、埋藏更深及勘探和开采难度更大的新领域进行拓展研究是当前的主要趋势;(3)目前中国极端自然灾害风险的不确定性受全球气候变化等自然、经济、社会因素的影响,表现出增长趋势,破坏性地震正处于频发时期,自然灾害的突发性、异常性和复杂性同时也表现出增长趋势,因此,提升中国自然灾害防治能力刻不容缓。 相似文献
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应用了一种新的模式spectral albedo model for dirty snow,简称SAMDS,研究了不同参数对于积雪反照率的影响,结果表明:在天顶角固定为60°的条件下,新雪的粒径从50 μm增大到800 μm,使其宽波段反照率从0.92减小到0.78;相对于非球形的雪粒,球形雪粒的积雪反照率更低;吸光性颗粒物对光谱反照率的影响主要在可见光和紫外波段。此外,雪粒径的增大能使吸光性颗粒物的光吸收效应增强。结合东北地区的实测数据,我们发现SAMDS模拟的积雪宽波段反照率与实测结果较为一致。同时,SAMDS模式模拟结果表明,在东北地区,积雪中0.1~1 μg·g-1的黑碳浓度导致积雪宽波段反照率减少2%~8%,造成的瞬时辐射强迫为9~35 W·m-2。 相似文献
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隧道水害危险性评价是一个非线性复杂的不确定系统问题。首先,针对其评价指标参数具有不确定性、模糊性和随机性等特点,在充分考虑岩溶隧道水害危险性评价指标关联性的基础上,提出了基于Jousselme距离的指标信度测度动态赋权理论,实现不同的实例、不同的指标实测值对整个系统的动态赋权,降低实际工作中由于指标实测值误差或错误导致评价结果偏差的风险;其次,运用云理论优化集对联系度,与所得权重加权得出系统综合云联系度,并与等级评价区间期望加权平均得到危险值,同时生成对应的等级云图判定隧道水害危险性等级,进而判定岩溶隧道水害危险状态,实现水害危险等级判定的可视化;再次,基于大气降水为岩溶隧道水害主要来源的视角,选取年均降水量、入渗系数、汇水面积、渗透系数和单位涌水量5项指标作为集对云评价指标,并以6条典型岩溶隧道为样本数据进行模型检验,发现评价结果与其他方法的评价结果相吻合,证明了该模型的可靠性和有效性。最后,将模型应用于京珠高速公路媲双坳岩溶隧道水害事故中,评价结果与实际情况相符,采取与评价等级相对应的处治措施,取得了良好的水害治理效果,表明该模型具有工程实用价值,评价流程可操作性强,为岩溶隧道水害的预测和防治提供参考。 相似文献