长乐—南澳断裂带东山段剪切变形与剪切加热作用

本文在系统的有限应变测量的基础上,对闽东南长乐—南澳断裂带东山段剪切变形特征进行了分析:利用变形石英显微亚结构。(动态重结晶颗粒)估算了剪切带内古应力并(σ—σ_3):通过对剪切变形能密度分布W(x)格离散化计算,采用有限差分数值近方法,获得了剪切热数值解:最后总结了研究地区剪切变形,剪切加热与动热成岩成矿作用的相对时空关系以及长乐—南澳断裂域构造意义     

浙江台风(热带风暴)灾害的若干特点

对1949-1992年的气象、水文和灾害资料分析,浙江台风灾害具有以下几个特点:1.登陆或严重影响浙江的台风日期与天文大潮期相遇机率高,沿海地区潮灾严重;2.台风大风是浙江沿海城市台风灾害危害的主因之一,且其危害具有连锁反应倾向;3.台风灾害对浙江农业的危害一般是直接和继发性灾害叠加而成的;4.台风灾害区的地理分布具有明显的山脉走向性;5.台风重灾年在年际分布上具有阶段性.     

浙江台风（热带风暴）灾害的若干特点

对１９４９－１９９２年的气象、水文和灾害资料分析，浙江台风灾害具有以下几个特点：１．登陆或严重影响浙江的台风日期与天文大潮期相遇机率高，沿海地区潮灾严重；２．台风大风是浙江沿海城市台风灾害危害的主因之一，且其危害具有连锁反应倾向；３．台风灾害对浙江农业的危害一般是直接和继发性灾害叠加而成的；４．台风灾害区的地理分布具有明显的山脉走向性；５．台风重灾年在年际分布上具有阶段性。     

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Machine learning reveals the influences of grain morphology on grain crushing strength

Acta Geotechnica - Grain morphology has significant impacts on the mechanical behaviors of granular materials. However, its influences on grain breakage are still poorly understood due to the...     

青藏高原平流层臭氧和气溶胶的变化趋势研究

通过分析SAGEⅡ资料,发现青藏高原平流层臭氧存在递减趋势,15—50 km臭氧的变化对臭氧总量变化贡献最大,其中25—50 km和15—25 km两层的贡献大致相当。通过青藏高原和中国东部地区平流层臭氧变化的对比,清楚地看出:两地臭氧总量变化的差异主要是由于在15—25 km臭氧变化不同所致。5—7月臭氧变化趋势的情况与年平均的变化类似,两地臭氧变化的差异主要在平流层低层,即15—25 km。青藏高原平流层气溶胶面密度的时间变化序列显示:大的火山喷发对青藏高原平流层气溶胶具有重要影响,其影响可持续6年左右。从1997年至今,青藏高原18—25 km气溶胶面密度增加,最大的增长出现在23 km,每年大约增长4%—5%。而在16—17 km气溶胶的面密度出现减少趋势。与此同时,在37 km以下,青藏高原的温度出现递减的趋势,而且其递减速度比中国东部地区快;在37—50 km,温度出现增加的趋势,青藏高原的增温也比中国东部地区快。青藏高原平流层低层气溶胶的增加和温度的降低都将增强该区域非均相反应的作用。     

钻孔走向偏斜的初步探讨

在急倾斜构造部位大力使用硬合金回转钻进时,常常会产生弯曲度很大的走向偏斜情况。这是因为不同岩层的阻力差异使钻头受到一种平行于岩层走向的偏斜力,迫使钻头向侧方研磨井壁;在不同井径变换部位所产生的偏斜效果是不同的。这样造成钻孔沿地层走向发生有规律的定向偏斜。     

Migrating pingos in the permafrost region of the Tibetan Plateau, China and their hazard along the Golmud–Lhasa railway

Most pingos in the permafrost region of the high northern Tibetan Plateau form along active fault zones and many change position annually along the zones and thus appear to migrate. The fault zones conduct geothermal heat, which thins permafrost, and control cool to hot springs in the region. They maintain ground-water circulation through broken rock in an open system to supply water for pingo growth during the winter in overlying fluvial and lacustrian deposits. Springs remain after the pingos thaw in the summer. Fault movement, earthquakes and man's activities cause the water pathways supplying pingos to shift and consequently the pingos migrate.

The hazard posed to the new Golmud–Lhasa railway across the plateau by migrating pingos is restricted to active fault zones, but is serious, as these zones are common and generate large earthquakes. Pingos have damaged the highway and the oil pipeline adjacent to the railway since 2001. One caused tilting and breaking of a bridge pier and destroyed a highway bridge across the Chumaerhe fault. Another has already caused minor damage to a new railway bridge. Furthermore, the construction of a bridge pier in the North Wuli fault zone in July–August 2003 created a conduit for a new spring, which created a pingo during the following winter. Measures taken to drain the ground-water via a tunnel worked well and prevented damage before the railway tracks were laid. However, pier vibrations from subsequent train motion disrupted the drain and led to new springs, which may induce further pingo growth beneath the bridge.

The migrating pingos result from active fault movement promoting artesian ground-water circulation and changing water pathways under the seasonal temperature variations in the permafrost region. They pose a serious hazard to railway construction, which, in turn can further disturb the ground-water conduits and affect pingo migration.     

地面塌陷及地裂缝的成因及防治——葫芦岛市南票区及连山区矿产开采引起的地质灾害

由于大规模地开发矿产资源及频繁的经济活动,使葫芦岛市南票、连山两区成为地质灾害的多发区。引起的地质灾害分布范围广,危害程度大,已造成巨大的经济损失和大量人员伤亡,严重地制约着地方经济和社会的可持续发展,危害着人民群众生命财产安全。通过对相关矿山采空区地面塌陷、地裂缝进行调查研究。对该市地质灾害的分布特征、地质灾害的成因机理有了比较系统的认识。由此进一步提出了该市两区地质灾害的防治对策,力求有效地预防和减少地质灾害的发生.     

大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究

传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。