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51.
氧同位素分析在东濮凹陷下第三纪沉积环境中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
主要介绍了氧同位素的地球化学特征,并利用这些特征在沉积环境方面的指示意义,分析了东濮凹陷下第三系盐湖沉积的氧同位素。分析结果表明:尽管保存在碳酸盐中的氧同位素的值不能定量地反映原始氧同位素的值,不能够作为区分海陆相的标志,但它可以定性地探讨碳酸盐沉积时的沉积环境。通过对东濮凹陷下第三系盐湖沉积的氧同位素分析发现,从沙四上到沙一时期,除了沙三上的δ^18O有些突变外,基本上呈递增趋势。这反映出,从沙四上到沙一时期该区的气候逐渐向干早过渡;沙四上到沙三上一段δ^18O明显比沙一和沙二上伯低,说明在沙四上到沙三上时期,该沉积区的蒸发作用还不是很显著,而另一方面也说明在由沙三上向沙二上过渡时,该区可能存在一次气候突变,使得沙二上和沙一时期的蒸发量远大于降雨量,δ^18O的值也因此迅速增大。同时,也做了碳酸盐同位素系数Z值的研究,其揭示的沉积环境特征与氧同位素基本相同。 相似文献
52.
考虑一类二阶非线性常微分方程的边值问题(p(t)u′)′+h(t)f(u)=0,0<t<1和u(0)=u(1)=0。通过引入f(s)/s在∞与0处的极限值,并运用打靶法和相应的Sturm比较定理得到解的多重性定理,推广有关文献中的许多重要结果。 相似文献
53.
厦门湾有色溶解有机物的光吸收特性研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了厦门湾九龙江河口区、西海域、同安湾及东侧水道海水中有色溶解有机物(CDOM)的光吸收特性,分析了CDOM的河口行为,并讨论了CDOM光吸收特性与其荧光性质之间的关系。结果表明,厦门湾表层海水CDOM光吸收系数a(355)的水平分布表现为河口区最高、东侧水道最低、西海域和同安湾介于两者之间,底层水a(355)的分布与表层基本相似,表明陆源河流输入是厦门湾CDOM的主要来源;a(355)的垂直分布为表层高于底层,主要受水文和生物因素控制。厦门湾表层水CDOM光谱斜率S的平均值介于0.014—0.018nm-1,但河口低盐度区S值较小,反映陆源腐殖质的影响。a(355)在河口混合中呈保守行为,表明CDOM具有良好的保守性质。CDOM的吸收系数a(355)与其荧光强度之间表现为较好的相关关系,指示可以用灵敏度更高的荧光方法来研究CDOM的分布和行为。 相似文献
54.
1 .IntroductionEpicontinental sea or land could formfromcontinental shelf because of the decreasing sea levelduring Quaternary.There is a large-area shell sand deposit more than ten meters thick in the neriticzone of China .To use the abundant marine shell sandresource as engineering material for ocean engi-neering and port engineeringis veryimportant .Sand (Gred and Bjorn,1999) ,fine sand (Zhangetal .,2002) , mediumand coarse sand (Qiuet al .,1995) ,highly weathered stone ballast (Zhanetal… 相似文献
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57.
在5.12汶川特大地震抗震救灾中,国家测绘部门设计和组织实施了以数据成果服务、专用系统服务和专题制图服务为核心的基础地理信息综合应急服务。其是针对汶川震区地形特点和抗震救灾主体工作需求,快速整合和提供震区已有的基础测绘成果和最新遥感影像资料;快速搭建集震区海量数据集成管理为一体并具备3维影像浏览、对比分析等功能的专用地理信息系统,为灾情评估分析和重建规划研究提供地理空间数据集成展示和分析平台;应需地制作反映受灾范围、受灾程度、救灾响应、规划思路等的各类专题地图和地图集,有效地表达地震灾害的时空分布、重建规划布局等。 相似文献
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60.
基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献