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11.
东昆仑西段祁漫塔格群的重新厘定 总被引:5,自引:0,他引:5
通过区域地质调查和研究,认为前人所建立的的祁漫塔格群或滩间山群包括了不同时代的浅变质碎屑岩、中酸性火山岩及基性-超基性岩。根据在东昆仑原划奥陶系祁漫塔格群第一亚群(下部碎屑浊积岩)中采集到早志留世笔石化石组合(这是首次证实东昆仑地区存在志留系地层)及同位素测年资料(鸭子大板火山岩年龄),其时代包含了奥陶纪、志留纪和三叠纪等,根据中国地层指南及中国地层指南说明书和地层清理,对祁漫塔格群进行了解体,将其重新厘定为奥陶纪滩间山群(OT)、志留纪白干湖岩组(Sb)弧后盆地复理石沉积和鸭子泉组(Sy)岛弧火山岩、石炭纪鸭子大坂硅质岩(Si)、三叠纪鄂拉山组(T3e)、蓟县纪狼牙山岩组(Jxl)和南华—奥陶纪阿牙克库木湖蛇绿混杂岩[(Nh—O)aΣ]。该成果对于祁漫塔格地区早古生代地层划分对比、构造演化提供了重要新证据。 相似文献
12.
内蒙古草地土壤水分动态监测预测模式的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用土壤水分平衡参数模拟的方法,建立了内蒙古草地0-50cm土层土壤水分动态监测预测模式。通过8个站点两年的检验和试用,效果较好。 相似文献
13.
14.
15.
以泰国湾 T155号柱状沉积物为研究对象,利用地球化学和矿物学手段探讨了全新世以来泰国湾古气候演化历史。(La/Sm)UCC-(Gd/Yb)UCC指示了全新世以来泰国湾西南部物质来源较为稳定,主要来自于马来半岛,季风控制下的沿岸流是其主要驱动力。通过对高岭石/(绿泥石+伊利石)(ωk/(ωc+ωl))、化学蚀变指数(CIA)和钾铝质量分数比值(ωK/ωAl)的变化规律进行综合研究,将全新世以来泰国湾古气候演化过程划分为两个阶段:①早中全新世(12000~6500calaBP):ωk/(ωc+ωl)值和CIA 值较高,ωK/ωAl值则较低,指示了该段时期强盛的东亚季风;发生于11200~10500calaBP和8500~7500calaBP的冷事件指示了泰国湾对新仙女木事件和8.2ka冷事件的响应;②中全新世(6500calaBP)以来:ωk/(ωc+ωl)值和 CIA 值明显下降,ωK/ωAl值则逐渐上升,指示了该段时间东亚季风呈逐渐减弱的趋势;在3200~1800calaBP时地球化学和黏土矿物指标呈现一个明显低值,对应于热带海域“斜氏普林虫低值事件”,揭示了全球气候变化在泰国湾海域良好的区域性响应特征。 相似文献
16.
非平衡吸附放射性核素迁移数值模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
放射性核素在以水作为载体于多孔介质中迁移时,吸附与解吸作用不容忽视.吸附与解吸为一非平衡过程,本文建立了考虑非平衡吸附的放射性核素迁移数植模型,模型中对于水动力弥散方程和非平衡吸附关系式的耦合,采用数值离散、直接代入的方法使数值求解便于实施.利用现场核素迁移试验观测资料对所建立的非平衡吸附核素迁移数值模型进行了检验,充分说明了该模型的有效性. 相似文献
17.
为了探索地震加速度时程记录的震级信息,训练卷积神经网络基于地震震级大小对地震记录进行分类,将K-NET和KiK-net中将近12万个地震记录作为样本,对其进行信息筛选和归一化,之后将地震加速度时程记录用作输入,训练卷积神经网络模型以M5.5为分类界限来区分大震和小震。结果显示,在训练集中基于该模型的分类准确率为93.6%,在测试集中的准确率为92.3%,具有良好的分类效果,这表明大震记录与小震记录之间存在一些根本的区别,即可通过地震动加速度时程记录获取一定的震级信息。 相似文献
18.
由于印度板块持续向北运动,引起青藏高原的挤出,并于中新世末引起华北地块的向东挤出。大约在7.3 Ma,太行山西侧渭河盆地唐县面首先解体,继而向北、向东发展;到5 Ma左右,太行山东麓断裂带的右行走滑,导致华北中部唐县面全面解体,形成多个太行山内部山间盆地,以及太行山西侧山西地堑系。这些断陷盆地的断陷幅度各不相同,太行山西侧山西地堑系断陷幅度较大,太行山内部山间盆地断陷幅度较小,太行山东部的渤海湾盆地断陷活动不明显。伴随着盆地的形成,太行山相对进入快速隆升阶段。山西地堑系控盆断裂以及太行山东麓断裂带第四纪以来仍存在明显活动,切割并控制第四系,局部在地表形成地裂缝。华北地块中部的应力场恢复以及深部构造分析表明,深部地幔上涌对浅部伸展构造的形成具有重要的影响,深部构造演变与浅部构造演变具有高度的一致性和耦合性。太行山东部渤海湾盆地自中新世以来就进入拗陷阶段,断裂活动弱,构造演化与西侧差异较大,表明这期构造运动动力源于西侧,太行山东麓断裂带作为两侧差异演变的边界,调节着两侧的差异构造活动。 相似文献
20.
房屋建筑分类是抗震设计和地震风险分析的基础,是巨灾保险的纽带环节,也是结构易损性准确、完备分析的前驱保障,快速获取建筑特性参数非常关键。基于影像数据获取结构特性相比传统手段具有显著优势,然而其准确性具有一定挑战性,从影像数据得到实时的、较准确的结构特性成为地震保险数据获取技术的关注焦点。本文采用深度学习方法开展从影像数据中提取面向地震保险需求的建筑特性数据,构建基于深度学习方法的建筑高度识别模型和基于机器视觉的建筑高度识别方法,运用基于Xception神经网络深度学习和机器视觉的模型,对北京地区的建筑高度进行模型测试,该方法可为地震保险分析提供重要的基础数据支持。 相似文献