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非洲中南部地区的铜资源主要分布在赞比亚、刚果(金)和南非等12个国家,笔者根据非洲陆壳的形成、后期新元古代泛非运动及古生代—新生代的沉积作用等影响,将除非洲大陆西北缘,从摩洛哥到突尼斯的阿特拉斯山脉以外的非洲大陆划分为Ⅰ级构造单元;以新元古代泛非运动作为标志将非洲陆块划分为西非克拉通、东北非克拉通、中非克拉通、南非克拉通和泛非构造带5个Ⅱ级构造单元;将中南部非洲地区划分为28个Ⅲ级构造单元。在此基础上,笔者将非洲大陆划分为Ⅰ级成矿域,中南部非洲划分为南非克拉通金-铁-锰-铬-镍-铀-金刚石成矿省、中非克拉通金-铜-铁-钨-锡-铌-钽-金刚石成矿省和泛非构造带成矿省3个Ⅱ级成矿省及32个Ⅲ级成矿区(带),其中12个成矿区(带)与铜矿床有关。从地质特征及矿床成因方面对主要成矿区(带)中代表性的沉积变质-改造型铜钴矿床、与镁铁—超镁铁岩侵入体有关的铜镍矿床、与绿岩带有关的铜矿床、与碳酸岩体有关的铜矿床和与灰岩有关的铜多金属矿床进行了系统的总结。在缺乏重点地区物化探资料的条件下,笔者根据非洲中南部铜资源分布的国家、构造单元的划分、成矿区(带)的划分及代表性矿床特征,将非洲中南部地区初步划分为5个铜多金属矿找矿潜力区,并进行了初步的找矿潜力分析。 相似文献
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基于百度指数的温泉旅游网络关注度时空特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
旅游网络关注度是旅游者需求状况和行为习惯在网络上的直观表现。基于百度指数,运用变异系数、基尼系数、相关系数等统计分析指标,研究我国温泉旅游网络关注度的时空特征。结果表明:温泉旅游在网络上的关注度较高,但总体呈现下降的态势;月变化曲线呈"U"型,周变化曲线呈倒"V"型;"黄金周"期间温泉旅游网络关注度先升后降,"五一"假期前2天达到高峰随后下降,"五一"高峰比"十一"提前1~2天,春节比"十一"推迟1天。温泉旅游网络关注度的省际差异明显,差异度呈上升趋势,关注度较高的省份集中在东部经济发达地区;东部、中部、西部地区内部的关注度存在差异,西部地区内部差异最大。国内温泉旅游是一种非天然温泉依赖型旅游活动,区域经济发展水平决定了温泉旅游的发展程度,温泉旅游网络关注度的空间差异是区域温泉旅游发展程度、人民收入水平和获取旅游信息方式共同作用的结果。 相似文献
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中南部非洲是世界上金刚石资源最为丰富的地区之一,其金刚石矿床主要产于津巴布韦克拉通和卡普瓦尔克拉通内,主要分为两种类型:①原生金刚石矿床;②次生金刚石矿床,且以原生金刚石矿床的研究程度较高,代表了中南部非洲的研究现状。本文通过总结前人研究资料发现,该地区的金伯利岩分为Ⅰ型和Ⅱ型,其内包体可以分为两种:橄榄岩型和榴辉岩型;金刚石可以分为三类:橄榄岩型、榴辉岩型及两者的过渡类型——二辉岩型。其中,橄榄岩型和部分榴辉岩型金刚石来自于地幔结晶堆晶体,而另一部分榴辉岩型则与板块俯冲的构造—热事件有关。金伯利岩的年龄主要分布于白垩纪、二叠纪、寒武纪及元古宙,而金刚石的年龄主要为元古宙和太古宙,金伯利岩和金刚石为不同时期的产物,金刚石为金伯利岩侵位期间捕获的上地幔物理破碎产物。其中900~1000Ma左右的金刚石为板块构造—热事件的产物,并对早期金刚石进行了改造破坏。次生金刚石矿床为原生矿床风化后的产物,可分为四种类型,构造特征、基岩地质及地貌演化等对该类矿床的分布具有重要的影响作用。 相似文献
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国际生态系统观测研究计划及启示 总被引:4,自引:1,他引:3
国际生态系统研究计划与全球可持续发展相结合,推动了区域和全球可持续发展相关生态系统科学知识的发现和应用。多尺度、多平台集成的生态系统观测研究网络有力地支撑了上述计划的实施,进而服务于管理决策,促进可持续发展目标的实现。本文阐述了国际生态系统相关研究计划和生态系统观测网络研究发展及其对中国生态系统观测研究网络的启示。全球生态系统相关研究计划的发展显示:面对复杂因素驱动的生态系统变化,生态系统研究需要发展多学科交叉、国际合作的研究平台,需要从单纯的生态系统过程机理的研究转向与全球可持续发展相结合。当前,国际生态系统观测研究网络的观测尺度从站点走向流域和区域,关注的对象从生态系统扩展到地表系统,逐渐将自然生态要素与社会经济相结合,深化了联网观测和联网研究;在观测手段上实现了地面观测和遥感多尺度观测的有机结合,日益注重数据共享和集成,促进了科学知识的产生。今后生态观测网络研究需要扩展观测和研究的时空尺度,深化和规范单要素联网观测和研究,有机结合地面观测和遥感观测,强化生物多样性相关监测与研究,发展耦合自然和社会经济的综合研究,拓展国内外合作研究,融入全球尺度的观测研究网络。 相似文献
120.
针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(Tm)和ZTD等参数的精度,并融合GNSS解算得到的ZTD(GNSS-ZTD)与GPT2w模型获取的气象参数,提高PWV反演精度。结果表明:1)近地面处的气压、温度和水汽压的bias分布在-3~4 mbar、-7~7 K和-9~2 mbar之间,精度较高;2)GPT2w模型获取的Tm在长三角地区适用性较好,年均bias和RMS分别为-1.21 K和6.89 K;3)基于GPT2w模型解算的ZTD的bias和RMS均值分别为1.4 cm和9.4 cm,精度明显低于基于实测气象数据获得的GNSS-ZTD;4)参数融合法计算的PWV与GNSS-PWV精度相当,该方法可用于无实测气象参数时实时获取PWV。 相似文献