新疆乌恰萨热克铜矿北矿带库孜贡苏组沉积相、古流向、物源区及其找矿意义——来自砾石统计分析的证据

萨热克盆地库孜贡苏组是萨热克铜矿的赋矿层位,开展沉积相、物源区及古流向研究对隐伏铜矿的勘探具有重要意义。选取萨热克铜矿北矿带库孜贡苏组地表矿化最好的砾岩展开砾石统计分析,结果表明,偏斜度显示砾岩为冲积扇相沉积,砾石叠瓦状和砂岩斜层理产状统计显示古流向为北北东向;砾石成分主要为石英、石英砂岩、砂岩,石英岩等;粒度分布呈宽峰态或尖峰态;物源区为元古宇长城系阿克苏群变质岩剥蚀区;物源补给分为主河流补给和支河流补给2种方式。冲积扇相、古流向、物源区分析确定了矿体的范围、最优的勘探线布置方位和潜在的找矿靶区,具有很好的勘探意义。     

内蒙古中部红格尔图地区花岗岩的成因及构造背景——LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄、地球化学的制约

内蒙古察右后旗红格尔图花岗岩岩体位于索伦缝合带以南,主要为正长花岗岩和二长花岗岩,富硅(70.44%~78.80%),富碱(7.46%~10.74%),贫镁、铁、钛等,A/CNK值在0.95~1.41之间,碱铝指数AKI值在0.68~0.97之间,碱度率AR值在3.30~6.68之间,为弱过铝质-过铝质类碱性系列花岗岩;稀土元素总量变化范围大,轻稀土元素富集,重稀土元素亏损,Eu呈负异常(δEu=0.03~0.89);富集高场强元素Th、U、Hf、Ta、Y等,亏损大离子亲石元素Sr、Ba、Eu等;高场强元素和值((Zr+Nb+Ce+Y)350×10~(-6))明显偏低,该岩体属于高分异I型花岗岩,形成于后造山(后碰撞)伸展构造环境。LA-ICP-MS锆石同位素测年,获得锆石~(206)Pb/~(238)U年龄加权平均值分别为267.2±1.4Ma、269.2±1.6Ma和272.1±1.2Ma,表明该岩体形成于中二叠世,因此研究区内两大板块碰撞缝合的时间应该至少早于该岩体的形成时代,即应该至少早于267.2~272.1Ma。     

丹阳天王寺边坡稳定性评价及防治措施

针对苏南地区典型露采边坡的地层岩性及地质构造特点,以极限平衡理论为基础,运用GeoStudio软件中的SLOPE/W模块和VADOSE/W模块计算分析江苏丹阳天王寺边坡在天然工况、暴雨工况及地震工况下的稳定性。结果表明:天然工况下,潜在滑动面分布范围最小,稳定性最高,存在滑动的危险性;暴雨工况下,潜在滑动面分布范围有所增大,稳定性降低,边坡滑动的可能性较大;地震工况下,潜在滑动面分布范围最广,稳定性最低,边坡滑动的可能性很大。基于上述结果,提出防治措施。     

内蒙古核桃坝地区铅锌与铀矿的期次关系探讨

正核桃坝地区位于华北板块北缘多金属成矿带和沽源—红山子铀成矿带的交汇部位,具有优越的铀多金属成矿地质条件。近年来,核工业二〇八大队在核桃坝地区取得铀矿勘查突破,落实了铀矿产地。铀矿勘查中不仅发现了多个具有工业价值的铀矿体,还发现了许多较好的铅、锌、钼、铜、     

科尔沁湿草甸参考作物蒸散发模拟分析

为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET₀)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET₀进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET₀的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET₀年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET₀逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET₀的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > T_min(最低气温) > R_n(冠层表面净辐射)>u₂(2 m高度风速),即VPD为影响ET₀最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET₀对VPD的变化最为敏感,其次为u₂、T_min和R_n。     

复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。     

传统村落景观基因信息链与自动识别模型构建——以陕西省为例

传统村落作为活的文化遗产,承载了大量历史记忆,是地域文化景观基因识别与模型构建研究的重要切入点。以陕西省71个国家级传统村落为例,基于景观基因理论建立陕西省传统村落景观基因识别体系,识别出陕西省传统村落景观基因特征;运用类型学原理和N级编码理论对景观基因进行编码,构建陕西省传统村落景观基因信息链并生成基因谱系;借鉴生物学中“胞-链-形”DNA碱基序列模型,提取出环境基因、建筑基因、农耕文化基因和宗族文化基因四个公共基因作为景观基因元（胞）,以村内道路系统作为基因链,构建传统村落景观基因DNA模型与自动识别模型,以此对传统村落的区位、类型、特征和文化基因进行自动识别。为传统村落景观基因信息有效传承与存储,以及乡村建设动态发展提供理论借鉴。