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徐州地区新元古界贾园组-赵圩组发育陆棚-缓坡-台地边缘的碳酸盐沉积,记录有广泛的风暴事件,并在其中发现
大量具“臼齿构造”碳酸盐岩。依据野外剖面系统观察与室内综合分析,将臼齿碳酸盐岩划分为原地型:条带状M1(平直
条带状M1-a、分叉条带状M1-b)、蠕虫状M2(短小蠕虫状M2-a及长条蠕虫状M2-b)、丝状M3、悬针状M4;异地型:碎屑
状M5等五种形态类型,主要发育于缓斜坡下部到潮坪环境。以水体深度及水动力条件下的七种代表性风暴序列为背景,将
臼齿碳酸盐岩的形态及分布与瞬时高能事件沉积做关联分析。研究发现,臼齿构造与风暴事件有密切联系,表征晴好天气
下的块状层中以M3为主,风暴期动荡水体序列层段以M1,M2为主,而在表征风暴高潮期序列层段以异地型的M4, M5为
主。风暴的强弱及水深变化控制了风暴序列的分布,进一步控制了臼齿构造的形态与规模。由此推断,臼齿构造形成是在
中-新元古代特殊的古大气古海洋背景下,在风暴周期的不同阶段,经历具有裂缝形成与微亮晶充填的紧密联系的过程。
风暴前期和风暴高潮期,风暴浪对臼齿构造的形成主要体现在造缝阶段,而风暴后期则主要为微亮晶的填充阶段。最终形
成广泛分布的具臼齿构造碳酸盐岩这一地质历史内特殊的事件型碳酸盐岩类型。 相似文献
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基于生物可利用性与宽浓度范围的Hakanson潜在生态风险指数法的创建——以小秦岭金矿区农田土壤为例 总被引:2,自引:0,他引:2
Hakanson潜在生态风险指数法是土壤重金属潜在生态风险评价的一种常用方法,研究与实践证明其有效性的同时,也发现了其不足之处:忽略了土壤重金属不同形态之间潜在生态风险的差异,且只重视重金属含量高于参考值时的生态风险,而对低于参考值时的情况没有给予考虑,以致特定情况下的评价结果不能很好地反映实际生态风险,因而有必要创建适用性更广的Hakanson潜在生态风险指数法。为此,基于全过程控制优化的思想,引入了生物可利用性毒性系数,并将修正浓度与参考值差值引入计算公式,创建了基于生物可利用性与宽浓度范围的Hakanson潜在生态风险指数法,实现了对重金属不同形态风险贡献的差异及重金属浓度低于参考值情况下潜在生态风险的准确把握。以小秦岭金矿区为典型区域,辅以对采集土样重金属总量及5种形态含量的分析,开展案例研究。结果表明,基于生物可利用性与宽浓度范围的Hakanson潜在生态风险指数法能客观地揭示土壤重金属的潜在生态风险,具有更大的适应性,是一种有效的潜在生态风险评价方法。 相似文献
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914.
全球离散网格是面向空间大数据的模型框架,常用于构建数字地球平台。基于球体的剖分瓦块不仅可以构建真三维的数字地球模型,而且可以实现天地一体化的空间数据集成、融合、表达和应用。本文详细论述了球体大圆弧QTM八叉树网格的剖分原理、网格几何特征分析和编解码方法等理论体系,并利用剖分瓦块实现了球体的任意分割以及地下、地表和空中实体的可视化建模。研究表明,球体QTM网格具有剖分规则简单、体系规整、几何特征明晰,适用性强等特点,尤其是可以推广到椭球。因而,该方案可用于天地一体化的空间数据的组织、管理与应用。 相似文献
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916.
基于GlobeLand30的全球城乡建设用地空间分布与变化统计分析 总被引:3,自引:2,他引:1
城乡建设用地分布与变化是人类活动的直观标志和生态足迹,在环境变化研究、地理国(世)情监测和可持续发展研究等方面发挥着重要作用。以往人们对一些城市、区域或国家的城乡建设用地分布与变化进行过较为深入系统的研究,但在全球尺度上,这方面研究尚为空白。本文是利用我国自主研制的世界上首套30m空间分辨率全球地表覆盖数据集GlobeLand30的人造地表数据层,首次开展了全球城乡建设用地的空间分布及变化的统计分析。它采用用地面积、构成占比和增量占比等主要指标,统计全球范围内城乡建设用地的空间分布及2000年至2010年10年间的变化,重点分析了2010年全球、各大洲及主要国家的城乡建设用地分布现状与地域差异,2000年至2010年全球、主要国家的建设用地变化以及其主要土地来源。研究结果表明,2010年全球城乡建设用地总面积为118.75×104km2,占全球陆表面积的0.88%;2000年至2010年全球城乡建设用地面积增加了5.74×104 km2,变化率为5.08%,其中,中国和美国新增城乡建设用地约占全球的一半;新增城乡建设用地占用最多的是耕地,占总量的50.26%。这些为研究全球陆表人类活动的空间分布特征与变化趋势提供了翔实的信息和知识。 相似文献
917.
918.
从GPS接收机基站建立入手,通过分析基站坐标的平滑次数、基站坐标偏差、短边点校正及坐标转换模型对坐标定位精度的影响,实测控制点坐标分析误差产生原因及误差的大小,从而指导实际测量工作,减少测量误差的产生。 相似文献
919.
920.
星地多源数据的区域土壤有机质数字制图 总被引:4,自引:0,他引:4
土壤有机质(SOM)是全球碳循环、土壤养分的重要组成部分,精确估算土壤有机质含量具有重要意义。本文以中国东北—华北平原为研究区,收集了1078个土壤样本,以遥感数据(MODIS,TRMM和STRM数据)与土壤地面光谱数据为预测因子,运用基于树形结构的数据挖掘技术构建土壤有机质-环境预测因子模型进行数字土壤制图。通过不同建模样本数建模精度比较,选择300个样本数时的模型为最优模型。建模结果表明土壤光谱和气候因子是研究区SOM变异的主控因子,生物因子次之,而地形因子影响最小。预测结果经检验,RMSE为7.25,R2为0.69,RPD为1.53制图结果与基于第二次全国土壤普查数据的土壤有机质地图具有相似的分布规律,呈现SOM自东北向西南递减的趋势。通过比较分析发现,经过20年左右的土地开发与利用,研究区低SOM和高SOM含量土壤面积减少,而中等SOM含量土壤面积增加。 相似文献