崇礼县中山沟金矿深部成矿分析

中山沟金矿是张家口市的中型金矿,现主要开采I号、Ⅱ号金矿脉,开采深度1100m。本文以幔枝构造理论为指导,通过对矿床地质背景、矿田构造解剖、成矿物质来源、矿脉垂向变化、矿床成因等方面的研究表明：中山沟金矿由上往下矿体有宽度变大、品位变富的明显趋势,说明该矿深部仍有很大的找矿潜力,应注重深部地质找矿。     

内蒙古大兴安岭北部新元古代花岗岩岩石地球化学特征及其构造意义

大兴安岭北部发育有大量的新元古代花岗岩,通过开展1／25万莫尔道嘎——奇乾幅区域地质调查工作,将其划分为三个构造岩浆阶段,共7个填图单元。岩石组合及岩石地球化学特征的研究表明,早期的中基性杂岩一花岗闪长岩系列岩浆主要来源于上地幔或下地壳,是俯冲作用和壳幔相互作用的产物;中期似斑状钾长花岗岩一二长花岗岩系列岩浆来源于下地壳,是碰撞造山作用的产物;晚期正长岩主要来自于下地壳,形成于造山晚期的伸展体制。整个新元古代岩浆岩的发展演化过程客观地反映了大兴安岭北部西伯利亚板块南缘的运动学特征。     

浴场海水中大肠杆菌耐药性及其耐药基因研究

为了解海水浴场中大肠杆菌耐药性状况及其耐药基因分布,以大连星海浴场近岸海水样品为研究对象,分离鉴定得到41株大肠杆菌,采用K-B药敏纸片法检测其对9种常用抗生素的耐药性,并对耐药菌株中的耐药基因进行检测。结果表明:41株受试大肠杆菌菌株对四环素的耐药率最高(46%),而对氨曲南的耐药率最低(5%),大肠杆菌的多重耐药率达到34%。采用PCR方法对41株分离菌株进行四环素耐药基因检测,结果显示,仅四环素耐药基因tetA和tetB被检出,其他4种类型四环素耐药基因未被检出。大肠杆菌基因组与质粒DNA中tetA的检出率分别为34%和29%;tetB的检出率分别为2%和12%。相关性分析结果表明大肠杆菌的四环素耐药表型与四环素耐药基因的阳性检出率显著相关。     

内蒙古赤峰金蟾山金矿深部与外围预测

金蟾山金矿位于位于华北克拉通北缘成矿带中部,赤峰-开原深大断裂与平泉一八里罕大断裂交汇处,喀喇沁变质核杂岩北部,该区金矿点分布密集,金矿床众多,区内还有二道沟、大黑山、黄花沟等近 20 余处金矿床（点）,是我国重要的金矿化集中区之一。金矿床主分布与岩浆、断裂构造关系密切,靠近断裂处矿化尤为集中。矿区分东西两条主矿带,矿化带长一般为数千米,宽可达数百米,而矿化带的矿体长一般为数十米至百余米,厚度1～3m左右,矿体多呈脉状、豆荚状、透镜状等。为研究该区深部和外围找矿前景,对该区与成矿关系密切的安家营子岩体及主要构造分析的基础上,结合岩石化学剖面测量、面积性激电测量及可控源音频大地电磁（CSAMT）剖面测量数据资料进行综合分析,从幔枝构造理论出发构建找矿模式,认为矿体深部和外围仍有一定的找矿潜力。     

中国“胡焕庸线”东西两侧能源消耗空间格局的系统动力学模拟

“胡焕庸线”是中国人口、经济和社会发展格局特征的真实写照,科学地刻画了中国能源生产与消费的基本特征。定量模拟该线东西两侧能源消耗的空间格局可以为国家实现能源与区域协调发展提供参考。论文根据中国能源统计年鉴(2005—2014年),结合系统动力学模型(System Dynamic, SD)与灰色模型构建了胡焕庸线能源消耗空间格局预测模型(HLECSM-SD);再以省域为基本研究单元,构建50 km×50 km空间格网,模拟2020年并预测2021—2025年“胡焕庸线”东西两侧能源消耗的空间格局,设置3种情景方案分析中国能源消耗情况。结果表明：① HLECSM-SD模型具有较好的拟合效果。② 全国能源消耗总量呈现“东多西少”的空间格局。③ 该线两侧的能源消耗量增长率曲线变化趋势一致,且东侧的增长率低于西侧。④ 在胡焕庸线东侧,煤炭消耗量具有“北部多、南部少”的空间特征,这与中国煤炭资源蕴涵量的空间格局一致;石油、天然气和电力消耗量具有“东部多、中部少”的空间特征,这是由各省区资源禀赋、经济水平、人口规模及产业结构等因素共同决定的。⑤ 在情景设置中,不同影响因子对能源消耗量影响程度不同。     

内蒙古大青山武川南石英闪长岩地质特征及构造环境

内蒙古大青山武川地区晚古生代的黑云母石英闪长岩1:20万区域地质调查时将其置于华力西中期第二次侵入体(δο42(2))。现经岩石学、地球化学、同位素年代学研究,认为该石英闪长岩为早二叠世陆内岩浆活动的产物,形成时代为282Ma左右(单颗粒锆石206Pb/238U权重平均值)。岩石具高铝、高钾、高钙的特点,A/CNK<1.1,σ在2.05-2.83之间,为板内高钾钙碱性岩,属碰撞后隆起的I型花岗岩类。岩石稀土总量偏低,LREE富集,δEu=0.8-1.0,稀土配分曲线呈右倾平滑型,其物质来源是源于软流圈的玄武质岩浆与元古宙地壳物质混合作用的结果。     

一种改进的超体素与区域生长点云分割方法

点云分割作为识别地理场景的空间特征、探索和记录空间信息的关键处理步骤,其分割精度直接影响后续三维场景重建、地物特征提取等应用的效果。针对传统区域生长点云分割算法的不稳定等问题,本文结合超体素和区域生长算法对点云数据进行分割,并利用点云自身的色彩信息进一步改进分割结果。试验结果表明,相较于传统的区域生长和已有的结合超体素与区域生长的分割算法,本文算法对点云数据分割的效果更好,且其精确率与召回率均有提高。