新疆东天山玉海西岩体地球化学特征及其地质意义

玉海西Mo矿位于东天山大南湖-头苏泉岛弧带东段,为新疆有色地勘局704队在2015年新发现的钼矿床.矿区出露的岩石主要为石炭系盐池组、新近系葡萄沟组砂砾岩及一套片麻状花岗岩-闪长岩-辉长岩脉复式岩体.LA-ICP-MS锆石U-Pb定年结果显示,玉海西片麻状花岗岩、闪长岩分别侵位于364 Ma和306 Ma.玉海西岩体均具有正的ε_Hf（t）（10.5~14.2）和ε_Nd（t）（0.9~4.0）值,较低的I_Sr（0.703 282~0.704 111）含量,显示新生地壳或亏损地幔来源特征.其中,片麻状花岗岩具有较小的Mg#值（22~27）、Zr/Hf（28~33）、Ti/Zr（10~29）和Ti/Y（94~149）比值,表明其来源于新生下地壳.闪长岩和辉长岩具有较低的SiO₂（47.55%~57.54%）含量,较高的Mg#值（51~59）及Ti/Zr（20~380）、Ti/Zr（246~269）比值,表明其来源于亏损地幔;此外,样品富集LREEs和LILEs（Rb、Sr等）,Ce/Pb（6.5~12.0）比值较低,表明有壳源物质的加入.结合区域地质研究成果,表明玉海西片麻状花岗岩来源于新生下地壳的部分熔融,由古亚洲洋向北俯冲引起;闪长岩同样形成于古亚洲洋俯冲阶段,由亏损地幔并混染地壳形成;辉长岩脉来源于亏损地幔的部分熔融并混染地壳成分,形成于碰撞后伸展阶段,晚于闪长岩（306 Ma）侵位.      

滇西勐库地区退变质榴辉岩锆石U-Pb年龄及其地质意义

滇西双江县勐库地区退变质榴辉岩呈构造透镜体产于湾河蛇绿混杂岩带内,该发现弥补了东特提斯造山带高压-超高压变质岩在云南境内的空缺。在岩石学观察的基础上,借助激光剥蚀等离子体质谱(LA-ICP-MS)技术,对退变质榴辉岩中的锆石开展了精确的U-Pb年龄测定。所测试的3件样品分别采自3个不同的露头:样品PM011-9-1采自勐库控角剖面,样品PM038-15-4采自勐库地界剖面,样品GH1612-1-1采自勐库根恨大寨。测年结果显示,样品PM011-9-1的23个测点中存在2组较集中的~(206)Pb/~(238)U年龄,分别为801.0±9.8Ma和227.0±12Ma;样品PM038-15-4的26个测点中存在2组较集中的~(206)Pb/~(238)U年龄,分别为447.5±3.6Ma和291.7±6.3Ma;样品GH1612-1-1的30个测点中存在一组较集中的~(206)Pb/~(238)U年龄,为229.0±1.3Ma。结合区域资料及锆石阴极发光图像分析,801.0±9.8Ma应属退变质榴辉岩的原岩年龄,可能代表了Rodinia超大陆裂解早期出现的初始洋壳;而447.5±3.6Ma、291.7±6.3Ma和229.0±1.3～227.0±12Ma这3组年龄可能代表了退变质榴辉岩经历的3期变质作用年龄:分别为峰期硬柱石榴辉岩相的变质作用;中期角闪石榴辉岩相-高压麻粒岩相的退变质作用,为一个降压-增温的"热折返"过程;主期角闪岩相的退变质作用,是一个大幅度的降温-减压过程,奠定了勐库地区退变质榴辉岩的主体面貌。     

黔东地区航磁特征与岩性构造填图

为了弄清黔东深覆盖地区的成矿地质背景,以2014年该区1:5万比例尺的直升机航磁资料为基础,结合地质、重力等资料,研究了该区不同岩浆岩、断裂构造的航磁特征,在综合分析的基础上,编制了该区的岩性构造图。通过分析对比,本次新圈定具有一定规模的隐伏岩体7处、蚀变岩15处,新圈定不同规模的断裂17条 。上述成果对黔东地区基础地质研究和找矿工作具有重要意义。     

西藏加查拉岗村巨型古滑坡发育特征与形成机理研究

青藏高原地质构造活跃,内外动力作用强烈,加之气候异常变化,区内大型滑坡发育。以雅鲁藏布江断裂附近新发现的拉岗村古滑坡为研究对象,在现场调查、槽探揭露、地质测年和工程地质分析等基础上,对其发育特征及成因机制进行了分析研究。研究表明,(1)拉岗村滑坡属巨型岩质滑坡,体积达3.6×107 m3,最大水平滑动距离约3050m,滑坡后壁与堆积体前缘高差达965m,最大运动速率达78.1m/s,具明显高速远程特征;(2)受冷冻风化和冰体"楔劈"作用影响,滑坡后部岩体崩裂,全新世以来气候变化冰川逐渐消退,融雪降水入渗加剧劣化岩体结构,降低岩体强度;(3)根据14 C和10Be测年结果,拉岗村古滑坡形成于距今4140~9675a,沿雅鲁藏布江断裂发生的强震可能是该滑坡的直接诱因,岩体受到地震抛掷力作用,原有节理裂隙和新生破裂面发生张剪-拉裂破坏迅速贯通,首先沿断裂附近碎裂结构岩体发生破坏,上部岩体随之失稳并高速下滑。该研究可为认识青藏高原断裂带内大型古滑坡的形成机理提供借鉴。     

车排子凸起与沙湾凹陷过渡带的构造模型

车排子凸起位于准噶尔盆地扎伊尔山前,是夹持在南部四棵树凹陷和东部沙湾凹陷之间的三角构造带。然而对这个三角构造带是原地掩伏构造,山前推覆构造,还是走滑构造控制形成的认识存在争议。目前对于车排子凸起与沙湾凹陷过渡带的构造变形特征以及变形机制的认识尚不清楚。而过渡带是研究该区构造变形与演化的良好区域,精细研究该区域构造几何学与运动学对于揭示其构造变形机制以及认识盆山之间的关系具有积极作用,并对于该区油气勘探具有重要意义。本文以研究区的连片三维地震资料为基础,运用不整合面识别、轴面分析及平衡剖面等方法,对车排子凸起与沙湾凹陷过渡带进行精细的构造解析、建模与构造复原。研究表明,过渡带发育下二叠统（P₁j-P₁f）,中二叠统（P₂x-P₂w）,上二叠统（P₃w）,三叠系（T）,侏罗系（J）,白垩系（K）与古近系-第四系（E-Q）7个构造变形层序。发育佳木河组底部及石炭系内部滑脱层。深部（前二叠系）构造楔发育于整个过渡带,其个数和几何学形态的变化直接影响了上覆背斜形态。构造楔在早二叠世开始楔入,挤压作用持续至三叠纪末期。晚三叠世发育生长地层,显示了P-T构造层褶皱变形的时间,随后三叠纪末期,过渡带受到来自西北缘造山带方向的逆冲推覆构造的叠加作用,表现在后缘发育一系列叠瓦构造,推覆距离约为8 km,南部逆冲断层上盘二叠系-三叠系被剥蚀完全,北部残余少量下二叠统佳木河组。     

地形空间频率层次性及其空间分异性研究——以黄土高原丘陵沟壑区为例

以黄土高原丘陵沟壑区I-V副区为例,应用地统计学相关理论函数,探讨分析地形空间频率层次性特征在不同地貌类型区的差异性。结果表明:将地统计相关理论与数字地形分析方法有机结合,运用地统计学在空间结构分析方面的优势可以更好地解决数字地形分析中的具体问题;对比分析丘I至丘V典型样区各空间频率组分的变异函数拟合模型以及专题层表面,可得到地形空间频率层次性特征在各样区的差异性;在地形信息较为复杂的地区,SRTM1数据对空间频率层次的模拟精度高于SRTM3和ASTER GDEM数据。     

一种适用于多源道路网自动匹配的通用算法

多源数据匹配是数据转换、更新与融合的关键技术。随着GIS技术的发展以及地理信息空间数据不断增大,多源空间数据的匹配与融合成为目前GIS领域面临的重要问题。本文对多源道路网的匹配算法进行了研究,并在传统算法的基础上创建了一种可适用于多源道路网自动匹配的通用算法。该算法能够更加便捷和高效地利用道路间的拓扑特征与上下文信息关系,从而极大地提高了匹配运算的成功率和准确度。大量的数据测试表明该算法同时具有成功率高、准确度高以及通用性强等多项优点。     

包头市地面沉降高分辨率时序InSAR监测北大核心CSCD

针对包头市地面沉降监测需求,该文利用24景高分辨率COSMO-SkyMed雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉技术(MCTSB-InSAR),首次提取了该市2013年1月—2015年12月共3年的沉降信息。结果表明,该阶段包头市主城区存在较大范围的地面沉降,但沉降速率总体较小,最大沉降漏斗位于青山区奥林匹克公园北部,最大沉降速率达-56mm/a,野外调查表明,该地沉降主要原因是电厂排灰池自然沉积压缩所致。此外,昆都仑区包钢开发厂、九原区希望工业园区以及石拐区五当召镇也有明显沉降。研究结果可为包头市地面沉降灾害科学防治提供数据支撑。     

包头市地面沉降高分辨率时序InSAR监测

针对包头市地面沉降监测需求,该文利用24景高分辨率COSMO-SkyMed雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉技术(MCTSB-InSAR),首次提取了该市2013年1月—2015年12月共3年的沉降信息。结果表明,该阶段包头市主城区存在较大范围的地面沉降,但沉降速率总体较小,最大沉降漏斗位于青山区奥林匹克公园北部,最大沉降速率达-56mm/a,野外调查表明,该地沉降主要原因是电厂排灰池自然沉积压缩所致。此外,昆都仑区包钢开发厂、九原区希望工业园区以及石拐区五当召镇也有明显沉降。研究结果可为包头市地面沉降灾害科学防治提供数据支撑。     

地表粗糙度影响下的GNSS-R土壤湿度反演仿真分析

基于双天线全球导航卫星系统反射技术（global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R）,建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1 C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。