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以内蒙古迪彦庙蛇绿混杂岩带中的孬来可图侵入岩体为研究对象,通过详细的岩石学、年代学以及Sr-Nd-Hf同位素特征分析,探讨岩石成因及构造环境.岩体的锆石U-Pb年龄为322.2±1.3 Ma,表明该岩体属晚石炭世早期岩浆活动的产物.岩石化学成分中SiO2含量较高(62.29%~77.17%);Al2O3含量较低(11.45%~14.11%),属准铝质岩浆系列;富钠贫钾(Na2O=2.91%~3.84%,K2O=0.54%~1.79%),同时富集大离子亲石元素而亏损高场强元素,具有TTG的地球化学特征.岩石稀土元素含量较低,轻、重稀土分异不明显,具中等强度的负Eu异常(δEu=0.64~0.76).岩石的εHf(t)值均为正,介于+8.1~+13.3之间,模式年龄相对年轻,同时(87Sr/86Sr)i较低(0.703 457~0.703 789),εNd(t)均为正值(+8.4~+9.3),具有MORB源区的特征,推测岩浆起源于古亚洲洋俯冲洋壳.结合西乌旗岩浆弧中不同源区的TTG岩类分析,石炭纪,古亚洲洋在西乌旗地区尚未关闭,而是处于热壳-热幔的壳幔构造背景中,洋壳俯冲消减,岩浆侵位,陆壳增生. 相似文献
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线性抽样及分形理论在景观异质性研究中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
景观异质性是景观生态学研究的核心,对景观格局、动态和功能具有决定作用。将线性抽样与分形理论相结合的方法应用于景观空间异质性的表达中,相比于传统方法,可以定量表达景观类型在空间序列中的组合规律,而该组合规律可以作为指标来测度景观空间异质性的高低。景观类型在空间序列中的组合越复杂,则景观的空间异质性越高。该方法以景观类型空间序列的线形图像为基础,利用分形理论计算线形图像的分维,以分维数值的大小来表达景观空间异质性的高低。但样线的布设方法、分维计算方法以及景观分类系统的不同都会对分维数值产生影响。以妫水河流域为试验区,对该方法的适用性进行验证,结果表明,该方法可以有效表达景观空间异质性的高低。 相似文献
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洋陆转换岩石学证据(洋内弧)的发现使识别、重建、研究洋盆转化为大陆成为可能.对中亚造山带东缘迪彦庙俯冲增生杂岩带内蛇绿岩开展岩石地球化学、Sr-Nd同位素以及锆石U-Pb年代学研究,识别出一套洋内弧火成岩组合.MORB-Like玄武岩锆石U-Pb谐和年龄为286.1±6.1 Ma,代表洋内初始俯冲时代;HMA锆石U-Pb谐和年龄为283.7±4.7 Ma,代表首次岩浆作用后、俯冲程度加深的岩浆作用时代;岛弧拉斑玄武岩(IAT)锆石U-Pb谐和年龄为241±5 Ma,指示古亚洲洋早三叠世逐渐向着正常岛弧岩浆作用转换的大陆化方向发展.从MORB-Like玄武岩到HMA再到IAT的岩石组合序列代表了洋内俯冲作用由浅到深的递进演变以及洋盆向大陆边缘岛弧逐步演化的洋陆转换过程. 相似文献
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水位漲落对面积誤差是有影响的,为了避免每次都要临时估算(这种估算往往不够准确)相应水位,现介紹一种簡便的方法,供各地水文工作老参考使用。在全年几个水位变輻中分成若干級,將其水位、面积、水面寬分別統計在表內謱⑼蛳卣居嬎愕慕Y果为例: 万县站側流断面水位漲落对面积誤差的影响計算 相似文献
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全面、系统地建立钼矿石、钼矿粉分析方法,对钼元素研究开发和保障钼矿工业发展具有重要意义。目前多采用酸溶或碱熔样品后进行分析,其不足是测定钼含量的范围窄,消耗样品量大,还需使用大量酸碱,且受仪器限制,分析高含量钼时多需对样品溶液进行数次稀释,使分析步骤更加繁琐。发射光谱法则可避免上述问题,但用之准确分析高含量钼矿石钼矿粉尚有测试方法的瓶颈需要突破。本文研究通过内标元素、分析线对、缓冲剂配比、电流程序等环节的实验分析,建立了固体进样-交流电弧发射光谱法测定钼矿石中高含量钼的分析方法:优化样品与光谱缓冲剂质量比至1∶2,优化分析线对,截取曝光时间35s,采用以国家一级合成硅酸盐光谱分析标准物质和国家一级矿石标准物质组成的自研标准系列制作标准曲线,由全谱交直流电弧发射光谱仪自动扣除分析线和内标线背景后以对数坐标二次曲线拟合计算,使测定范围扩展为500~500800μg/g,检出限为27.38μg/g,相对标准偏差(RSD)为3.28%~8.30%,相对误差为-0.43%~0.73%。结果表明,本文方法在实现绿色分析的同时,在检出限相当、精密度合格的条件下,一次性分析高含量钼的上限从5%提高至50%。
相似文献79.
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基于机器学习分类器的极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)影像水体提取方法具有较高的可靠性,但其通常依赖于大量的训练样本,利用该方法进行多时相极化SAR影像的水体提取时,在每一景影像上都人工标注足够数量的训练样本是十分困难且耗时的。同时,SAR影像上固有的相干斑点噪声会进一步加剧样本标注的难度。对此,引入迁移学习方法,利用其知识迁移能力将已有的训练样本的类别标签信息迁移至未标注的样本,以降低获取新样本所需的人工代价,提高水体提取的时效性。使用6景极化SAR影像和4种迁移学习方法进行最佳源域影像选取、样本标签迁移和水体提取实验,实验结果表明,迁移学习方法可以准确地将源域影像上的训练样本的标签信息迁移至其他影像,有效减少其他影像进行水体提取需要的人工标注样本的数量,同时能够维持较高的水体提取精度,在洪涝灾害应急响应中具有一定的应用价值。 相似文献