川西北地区中三叠统顶部溶蚀型喀斯特特征及地质意义*

中三叠统顶部溶蚀型喀斯特在什邡金河剖面及四川盆地大部分地区已有报道。在近期的野外工作中,在川西北地区绵竹汉旺观音崖、江油黄莲桥和江油马鞍塘剖面天井山组近顶部、顶部也识别出这一古特提斯面,其形成与强烈的构造活动或全球海平面下降造成的岩层长时间的暴露有关。其表现形式主要为: (1)暴露溶蚀间断沉积面;(2)溶沟、溶缝及其内的碳酸盐、陆源碎屑充填物;(3)暴露期黏土层;(4)喀斯特角砾。其中暴露溶蚀间断沉积面上的沉积构造以鸟眼、层状孔洞构造最为典型,在绵竹汉旺观音崖剖面最为发育,孔、洞充填物主要为亮晶方解石和白云石;溶沟、溶缝及其内的碳酸盐、陆源碎屑充填物在江油马鞍塘、汉旺观音崖、什邡金河等剖面均有发育,这些溶缝、溶沟一般近于竖直发育,宽度及深度不一,被碳酸盐角砾、亮晶方解石、白云石或陆源黏土等所充填;暴露期黏土层主要见于江油黄莲桥剖面,共发育2套,厚5~20 cm,与铁质矿物共生,其上下发育深灰色潟湖沉积;喀斯特角砾主要见于汉旺观音崖剖面,喀斯特角砾最大可达15×20 cm大小,呈棱角状充填于富含泥质和有机质的暗色碳酸盐基质中。天井山组近顶部溶蚀型喀斯特的发现可为区域地层等时对比提供依据,与其有关的古岩溶作用可在天井山组(或雷口坡组)顶部碳酸盐岩中形成以溶蚀孔、洞、缝为主要储集空间的古岩溶型储集层。     

中国东北浅覆盖区地质填图物化探信息协同辅助技术

针对中国东北浅覆盖区地质露头少、填图效率不高、精确度和准确度较低的问题,开发了物化探信息协同辅助技术并应用于地质体类型的识别。在以覆盖层较薄、面积广大、物理风化为主、土壤位移较小为特点的东北森林沼泽浅覆盖区,利用土壤化学成分和航磁信息识别下伏地质体是可行的。基于这一前提,可将指定研究区划分为一定数量的统计单元,在各单元内,通过数学统计方法产生众数、宽度、变化频率、偏度、峰度等航磁特征参数并将其标准化,将化探指标酸度、碱度、钙含量、铝含量、钙镁含量、硅铝含量、镁铁含量、微量元素含量等特征参数标准化;然后采用逐级分类的方法,每级选择有效的物化探特征参数,在当前级别上实现单元划分并将数据分为不同数据集,在下一级别划分时重新有针对地选择参数,分别对各数据集进一步分类,直到分类结果对应较明确的地质填图单元,并最终编制出解译图。以黑龙江省大兴安岭地区某典型森林沼泽浅覆盖区为例进行了方法验证,将结果与已知地质信息比对分析,认为地质体单元识别结果与已知信息基本吻合,使得地质体类型识别更精确,边界更清晰,可为区域地质研究提供新线索。     

基于岩石物理模型的页岩储层裂缝属性及各向异性参数反演

针对富有机质页岩储层复杂的矿物组分与微观孔缝结构,本文提出基于岩石物理模型和改进粒子群算法的页岩储层裂缝属性及各向异性参数反演方法。应用自相容等效介质理论与Chapman多尺度孔隙理论建立裂缝型页岩双孔隙系统岩石物理模型。开发基于岩石物理模型的反演流程,引入模拟退火优化粒子群算法解决多参数同时反演问题,反演算法能够避免陷入局部极值且收敛速度快。将本文方法应用于四川盆地龙马溪组页岩气储层,反演得到的孔隙纵横比、裂缝密度等物性参数和各向异性参数与已有研究结果一致,能为页岩储层的评价提供多元化信息。     

2008年初冷事件对南海北部夏季浮游动物的影响

2008年初,我国南方出现了罕见的低温冰冻极端天气过程。通过对2007年8月和2008年8月南海北部现场调查所获得的数据分析研究了浮游动物种类组成。结果表明,与2007年8月相比2008年8月浮游动物丰度和生物量有很大的下降。聚类分析结果表明浮游动物群落被分为近岸和远海两大类群。浮游动物近岸类群和远岸类群的分界点在不同的时间有所不同,这是由于外海水向近岸的入侵所致。与2007年8月相比,2008年8月浮游动物优势种发生了很大的演替,主要是因为四种浮游动物优势种亚强真哲水蚤、异尾宽水蚤、锥形宽水蚤和小哲水蚤丰度急剧下降所致。相反,水母类和海樽类丰富有很大的升高,其原因可能是2008年春季极端低温导致的鱼类大量死亡所致。与远岸浮游动物群落相比,近岸浮游动物群落变化更剧烈,这说明近岸浮游动物群落结构不稳定。南海北部浮游动物群落结构的变化与2008年初的冷事件有很大关系。     

危险化学品泄漏入海应急管理体系研究

文章从法律法规建设、应急预案制定和应急管理机制等方面系统梳理我国危险化学品应急管理体系的组织架构和管理措施,提出组织协调机制有待加强、应急预案体系有待健全和技术支撑稍显不足等存在的问题。在此基础上,为进一步提升我国危险化学品泄漏入海的应急管理能力,具有针对性地提出:完善应急管理内容,建立全过程应急管理;统一应急管理机构设置,理顺应急管理工作运行机制;健全应急预案体系,规范应急预案管理等工作建议。     

南海东北部分粒级叶绿素a和超微型光合生物的周日变化

分别于2014年春、秋和2015年夏3个季节对南海东北部A站位(118°E,21.5°N)分粒级叶绿素a浓度和超微型光合生物(原绿球藻、聚球藻和超微型真核藻类)细胞丰度的昼夜变化进行了24 h时间序列连续观测和分析。通过萃取荧光法分析叶绿素a浓度,发现叶绿素a浓度呈现明显的昼夜变化,春季正午最高,秋季和夏季基本变化趋势为白天升高,夜晚降低;而因夏季中午的光抑制作用,叶绿素a的浓度相对较低。超微型光合生物(0.2~3μm)对总叶绿素a的贡献最高(71.49%),小型浮游植物(20μm)贡献率最低(10.41%)。通过流式细胞技术检测到3个超微型光合生物类群;其中,原绿球藻为优势类群,最大细胞丰度达1.05×10~5cells/m L,其次是聚球藻,超微型真核藻类的细胞丰度最低,但由于其单位细胞内的叶绿素a含量高,所以可能对叶绿素a的贡献最大。聚球藻丰度基本上白天下降,傍晚到午夜上升;秋季和夏季,超微型真核藻类的丰度白天高,夜晚低,而春季则相反;原绿球藻在秋季和春季的昼夜变化规律和超微型真核藻类相似。在多种因素共同影响下,光照是调控叶绿素a浓度和超微型光合生物丰度昼夜变化的一个关键因素。季节变化上,原绿球藻的细胞丰度季节间没有统计学差异(P0.05),聚球藻的季节变化为秋夏春,超微型真核藻类的季节变化规律和聚球藻相反。     

台风“海马”对吕宋海峡附近暖涡的影响及其动力机制

台风和海洋涡旋相互作用,对台风路径和强度的预报和预警具有重要的意义。本文根据2016年第22号超强台风"海马"登陆前后在吕宋海峡附近海域的水文要素现场观测,结合卫星遥感资料,分析了台风过境前后位于吕宋海峡北部的中尺度暖涡内海洋物理要素的分布及其对台风的响应特征。结果表明,处于台风边缘的暖涡并没有因为台风过境产生的强冷抽吸作用而被削弱;反而因台风边缘产生的较强的负风应力旋度异常,导致此区域上层暖海水辐聚下沉、混合层厚度增加,从而增强了该暖涡。台风过境前后,暖涡内热含量的变化也证实了该涡旋的增强。而离台风中心较近的暖涡,则受到强的正风应力旋度产生的冷抽吸作用而被削弱。此次观测研究丰富了台风和涡旋的相互作用物理机制探索,为台风预测预警提供了现场观测数据支持。     

Laboratory study on cement admixed marine silt bricks

For the purpose of efficient utilization of sediments dredged from harbor, a new method was proposed in this study. Marine silt bricks were made by mixing sediments with cement and gypsum, placing it in a cubic mold with 240 mm in length, 115 mm in width, and 53 mm in height, and curing for certain days. To investigate the effects of cement and initial water content of soil on the mechanical behavior of marine silt bricks, unconfined compressive and flexural strength tests were carried out. Given the same curing time and cement content, the higher the initial water content, the lower the compressive and flexural strength. After 60 days of curing, the compressive strength of marine silt bricks with cement content = 20% and water content = LL (liquid limit) reached approximately 5 MPa. The flexural strength was relatively low. The flexural strength of marine silt bricks with 20% cement and water content = LL was around 1.5 MPa. The compressive and flexural strength decreased with the increase of water/cement ratio. As for the curing time, longer curing time had a positive impact on the compressive strength. The ratio of flexural to compressive strength varied slightly in the range of 0.4–0.5.     

海底地形水深三角网重采样技术研究

主要进行海底地形水深三角网重网格化技术研究,通过调整水深数据密度来解决水深点过采样或不足采样的问题,最终实现对水深三角网模型的曲面重构优化。实验证明,本方法在保留海底地形地貌特征的基础上明显改善了水深三角网的质量。     

Mapping soil organic carbon stocks of northeastern China using expert knowledge and GIS-based methods

The main aim of this paper was to calculate soil organic carbon stock (SOCS) with consideration of the pedogenetic horizons using expert knowledge and GIS-based methods in northeastern China. A novel prediction process was presented and was referred to as model-then-calculate with respect to the variable thicknesses of soil horizons (MCV). The model-then-calculate with fixed-thickness (MCF), soil profile statistics (SPS), pedological professional knowledge-based (PKB) and vegetation type-based (Veg) methods were carried out for comparison. With respect to the similar pedological information, nine common layers from topsoil to bedrock were grouped in the MCV. Validation results suggested that the MCV method generated better performance than the other methods considered. For the comparison of polygon based approaches, the Veg method generated better accuracy than both SPS and PKB, as limited soil data were incorporated. Additional prediction of the pedogenetic horizons within MCV benefitted the regional SOCS estimation and provided information for future soil classification and understanding of soil functions. The intermediate product, that is, horizon thickness maps were fluctuant enough and reflected many details in space. The linear mixed model indicated that mean annual air temperature (MAAT) was the most important predictor for the SOCS simulation. The minimal residual of the linear mixed models was achieved in the vegetation type-based model, whereas the maximal residual was fitted in the soil type-based model. About 95% of SOCS could be found in Argosols, Cambosols and Isohumosols. The largest SOCS was found in the croplands with vegetation of Triticum aestivum L., Sorghum bicolor (L.) Moench, Glycine max (L.) Merr., Zea mays L. and Setaria italica (L.) P. Beauv.