冀西北饮用天然矿泉水概貌

冀西北饮用天然矿泉水概貌刘志刚，徐海振，郜洪强（地质矿产部河北水文工程地质勘察院）０引言冀西北地区位于河北省西北部张家口市的坝（蒙语高原之意）下，由山地和山间盆地组成，总面积２３６７８．４ｋｍ￣２，其中山地面积１７０８２．４ｋｍ￣２，海拔高程在１００...     

长江口表层沉积物中稀土元素地球化学特征

用电感耦合等离子体质谱法测定了2002年8～9月航次丰水期采集的长江口表层沉积物样品,对稀土元素(REEs)在沉积物的中含量分布、配分模式及其与某些常量矿物成份之间的相关关系进行了研究.结果表明,长江口表层沉积物中REEs含量在0.17μg/g(Lu)～78.9μg/g(Ce)之间,含量高低顺序为Ce＞La＞Nd＞Sm＞Yb＞Eu＞Tb＞Lu;用PAAS和世界平均页岩的REEs含量进行Ce、Eu异常值的计算结果表明,长江口沉积物中Ce和Eu均表现出轻微正异常;沉积物中REEs在轻稀土元素(LREE)富集的基础上,表现出中稀土元素(MREE)相对富集的特征,其中用PAAS标准化后MREE富集程度比用世界平均页岩标准化后的结果要明显.通过比较沉积物和悬浮颗粒物的分馏表征值、REEs含量和浓度变化范围等,认为长江口沉积物的主要来源是水体悬浮颗粒物.本文对REEs与Al2O3和Mn的相关性研究还发现,两者与重稀土元素(HREE)有较明显的正相关关系,其中Al2O3与HREE的线性相关性较好.     

地震事件自动识别技术及其在南岭流动台阵的应用?

地震事件识别是地震层析成像的重要组成部分。然而,在处理宽频带流动台阵天然地震记录中识别地震事件过程中,利用传统的人工识别方法耗时巨大,效率十分低。本文首先运用STA/LTA 对地震事件进行初步判断,并结合支持向量机信号检测算法和多台联合检验法来提高地震事件判别的准确度及抗干扰能力,达到天然地震事件的自动识别。南岭流动台阵数据的应用结果表明该综合识别算法可自动快速准确地判别地震事件,并可用于地震震相的拾取。     

张家口市召开首次土地评估行业工作会议

近日，张家口市国土资源局召开首次土地评估行业工作会议，各县(分)局土地评估所长和土地评估中介机构的负责人参加了此次会议。     

基于GPS、InSAR和强震数据联合反演2017年九寨沟MS7.0地震同震滑动分布

以多源观测为约束,利用近场GPS、InSAR同震位移和强震观测数据联合反演2017年九寨沟M_S7.0地震发震断层的几何形状和破裂模型,并初步分析其地震成因。结果表明,九寨沟地震的发震断层走向154°,倾角80°,以左旋走滑为主,兼有少量正断分量;地震破裂主要集中在2~12 km深度范围,最大滑移量为1.6 m,位于地下6 km深处,断层在近地表没有滑移;地震释放的地震矩为5.59×10¹⁸ Nm,矩震级为M_W6.44。结合余震分布认为,该地震的发震断层为隐伏的虎牙断裂北段。     

秦岭群中条带状混合岩质量等比线分析

对采自秦岭群中的五块条带状混合岩所作的质量等比线分析显示了两种情况：（１）古成体或围岩与脉体加暗色体确定的质量等比线揭示古成体或围岩是脉体加暗色体的原岩。脉体加暗色体有小的质量剩余,主要是Ｎａ＋Ｋ的带入,一块标本有Ｃａ的带出,而另一块标本有Ｆｅ的带出。后一标本的古成体与暗色体确定的质量等比线表明这类条带状混合岩的形成还涉及分异作用,它由分异作用和交代作用共同形成。（２）古成体与脉体加暗色体确定的质量等比线表明脉体加暗色体有大的质量剩余,剩余物质是花岗岩成分,没有物质的损失。这一情况存在两种解释：其一是原岩有不同的成分层,富长英质的成分层发育为脉体加暗色体;其二是原岩均匀,脉体加暗色体的形成中有大量外来物质的加入。本文倾向于第一种解释。     

国土资源部门应对网络信息危机的建议

2009年新疆“7·5”事件的发生,是近几年网络信息影响我国社会稳定最严重的一次。这不仅是国内外敌对势力联合对我国进行网络战和心理战的一次“战例”,也从侧面反映当前网络信息足以左右我国社会舆论,威胁国家安全。国土资源部门作为群体上访的热点部门,相关网络信息不断出现,虽没有引发恶性群体事件的报道,但仍应引起我们高度重视,及早研究并制定应对措施。     

松辽盆地东南隆起区油气分布规律及含油气系统

松辽盆地东南隆起区发育深、浅2套地层，深层系指上侏罗统，浅层系指下白垩统。地层整体上受松辽盆地构造演化的控制。深层以(扇)三角洲-湖泊相为主，同时发育火山喷发岩及其经过搬运之后形成的火山碎屑，属裂谷期沉积组合。浅层以河流相广泛发育为特征，属后裂谷期沉积组合。同时，受盆地类型控制，各侏罗系断陷盆地沉积相也有差别。深层晚侏罗世断陷阶段沉积层序，在区域上为分割性断陷群，陆源     

湖大井动水位观测及其分析

本文对湖大水井的动水位观测作了介绍。根据观测资料,对动水位与流量、动水位与气压的关系以及水振波的控震能力等作了初步分析。     

基于人工神经网络算法的渤海海风预报方法研究

基于2015—2017年常规海洋气象观测资料、天津中尺度天气预报模式(TJ-WRF)预报产品、EC数值预报及其集合预报产品,建立了渤海BP神经网络两级海风预报模型,该模型在大量历史样本的拟合训练基础上分别实现小风和大风与相关因子间的非线性映射,其结果有较高的预报准确率。一年的业务试用期间,该模型对各风级、各预报时效的预报能力基本稳定,预报误差较使用该释用技术前数值模式误差有所减小,72 h内风速平均绝对误差为1. 72 m·s^-1;对灾害大风的预报准确率仍能保持较高水平,8级风风速平均绝对误差仅为1. 77 m·s^-1。