罗布泊第四纪湖盆物源与盆地构造演化特征：来自LDK01孔碎屑锆石U-Pb年龄证据

为揭示罗布泊盐湖第四系潜在物源区及凹陷阶段性演化过程,本文对罗布泊第一口钾盐科探深钻LDK01孔更新统不同深度样品进行碎屑锆石U-Pb微区定年分析。Th/U比值显示,钻孔碎屑锆石类型主要为岩浆锆石,少量为变质成因锆石。锆石年龄主要集中在209~240Ma、265~304Ma、320~385Ma、406~446Ma、705~880Ma及2376~2405Ma几个区间。综合分析潜在物源区的岩石属性和年龄构成,初步认为罗布泊地区前寒武纪年龄来自北部山前库鲁克塔格地区,加里东期碎屑锆石可能来源于阿尔金造山带和(或)南天山构造带。276Ma的峰值记录了塔里木盆地二叠纪大火成岩省事件,南天山最有可能为主导物源区。印支期和新生代碎屑锆石年龄暗示了北山地块和东天山,甚至较远的帕米尔-西昆仑山等地可能也提供了物源。凹陷周缘富钾岩体广泛出露,经风化、淋滤搬运至罗布泊,为凹陷第四纪成钾提供了有利的物质来源。塔里木盆地内部流域带来的碎屑组分是主要的物质来源,近源地区造山带岩体提供的物源有限。碎屑锆石年龄纵向变化特征显示,罗布泊北部地区在中更新世发生一次明显的构造抬升,可能是导致罗北凹地形成的重要原因。     

基于NDVI的新疆玛纳斯湖湿地植被覆盖度变化研究

以2000年、2006年、2010年、2013年和2016年5期的Landsat遥感影像为基础数据源,基于像元二分模型反演了玛纳斯湖湿地植被覆盖度。通过动态度、转移矩阵对比不同时期各等级植被覆盖度的转化比例,分析植被变化的驱动力。结果表明： 2000-2016年,玛纳斯湖湿地植被覆盖度总体较差。极低植被覆盖度所占比例由19.6%增加到了46.3%,低植被覆盖度所占比例由60.6%减少到了28.7%,中植被覆盖度所占比例由9.4%减少到了4.6%,中高植被覆盖度相对变化较小,所占比例由2.9%增加到4.2%,高植被覆盖度所占比例由7.4%增加到16.2%。整个地区的荒漠盐碱土地和农田土地利用面积在逐渐增加,影响植被覆盖度和湖泊萎缩干涸的主要因素是过度利用水资源和人类活动对主要源流流域土地资源的大规模开发。     

大数据与数学地球科学研究进展——大数据与数学地球科学专题代序

大数据与数学地球科学的核心应用技术包括高维数据降维、图像数据处理、无限数据流挖掘、机器学习、关联规则算法与推荐系统算法等。人工智能地质学,包括大数据-智能矿床成因模型与找矿模型的构建,是具有重要价值的研究方向。高维数据降维旨在从初始高维特征集合中选出低维特征集合,有效地消除无关和冗余特征,增强学习结果的易理解性。哈希算法、聚类分析、主成分分析等是较常用的数学降维工具。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。深度学习的训练模型往往需要海量数据作为支撑,因此迁移学习方法日益受到重视。图像模式识别是大数据挖掘的重要技术。网络中的社区结构识别对理解整个网络的结构和功能有重要价值,可帮助分析、预测网络各元素间的交互关系。沉浸式虚拟现实技术是实现大数据可视化的重要方向,对具有多元、异构、时空性、非线性、多尺度地质矿产勘查数据的展示要求有特别的价值。引入VR技术进行矿产地质大数据的可视化,可实现大数据时代矿产勘查数据的新认知。无限数据流在地质、地球化学、地球物理监测中大量存在,甚至可以持续自动产生。对数据流数据的计算包括对点查询、范围查询、内积查询、分位数计算、频繁项计算等。关联规则和推荐系统算法是大数据挖掘中的重要算法,其应用范围越来越广泛。贝叶斯原理在大数据时代有独特的价值,贝叶斯网络是成因建模的一个革命性工具。智能地质学研究刚刚起步,构建大数据-智能矿床成因模型与找矿模型是智能地质学研究的重要内容。矿床模型研究方式的变革,将出现于互联网、云计算技术环境下全球各地的矿床研究团队的共同参与。     

论地质研究中的因果关系和相关关系——大数据研究的启示

我们对大数据两年多来的研究表明,大数据是一个非常有效的方法。一直以来,人们都是通过因果关系来认识世界的;而大数据不是,大数据是从数据出发,挖掘数据之间的相关关系,从而提升数据的价值。例如在矿床学研究中,人们往往过分关注矿床的成因,关注成矿与岩浆、流体与岩体之间的因果关系。实际上,流体与岩体、矿床与岩浆之间主要不是因果关系而是相关关系。早先的玄武岩构造环境判别图几乎都是按照因果关系的思路设计的,虽然取得了一定的效果但并不完美。我们采用大数据方法对全球全体玄武岩和安山岩的数据进行挖掘,取得了极佳的效果,主要依据的是元素之间的相关关系而非因果关系。多少年来,人们在科学研究的实践活动中习惯于对因果关系的追求。现在,科学的发展要求我们更加重视数据之间的相关关系,从对因果关系的追求转变为对相关关系的追求。实践表明,追求因果关系不可避免人为因素的干扰,而大数据方法挖掘数据之间的相关关系,在很大程度上避免了人为因素的干扰,因此,大数据的结果是真实可靠的。     

山东省矿产资源类型和时空分布特点

山东省矿产资源丰富,矿业工业总产值居全国第4位。文章通过对矿产资源类型、分布、成矿地质体和成矿时代等的分析与归纳,概要总结了山东省主要矿产资源成矿规律。将矿床成因类型划分为岩浆型、伟晶岩型、斑岩型、接触交代型、热液型、陆相火山岩型、海相沉积型、陆相沉积型、沉积变质型和风化壳型10种;在全国Ⅰ-Ⅲ级成矿区带划分的基础上,按照山东省矿产资源分布规律将其划分了6个成矿亚区(Ⅳ)、14个成矿小区(Ⅴ级)和52个矿床集中区(Ⅵ级),概略分析了各成矿亚区地质、矿产资源简况;将成矿时代划分为新太古代、古元古代、古生代、中生代和新生代5个主要成矿期,总结了各成矿期的矿产资源类型。对成矿的关键科学问题进行了初步讨论,尤其是针对具有全球意义的胶东金矿成矿的特殊性进行了分析,提出了中生代斑岩型铜、钼矿床和热液型金矿床的找矿新思路。     

一种适用于山区测井的数字化测井仪——HD-4002A轻型综合测井仪

HD-4002A轻型综合测井仪基于FSK微处理器并选用PW3磁芯材料设计出FSK模块,解决了在单芯电缆上同时供电与信号传输的技术难题,从而将井上设备与井下设备连接的四芯电缆改为单芯电缆,实现了整个测井仪轻型化的目的。基于三轴加速度计和三轴磁强计获取传感器信号,采用结构调整结合9位置标定法,将通过标定计算获取的修正系数植入探管内置程序中,实现在小口径钻孔中高精度数字测斜的目的。选用能量分辨率更高、测量范围更宽的锗酸铋(BGO)晶体替代传统的碘化钠(NaI)晶体作为探测器,设计采用双CPU电路结构,同时以内置Ba-133源作为稳谱基准源,通过程序软件自动稳谱,实现在小口径钻孔中连续伽玛能谱测井的目的。     

西藏扎西康铅锌矿集区的物探方法组合试验

西藏扎西康铅锌多金属矿床在大地构造上位于特提斯—喜马拉雅构造域中段的北喜马拉雅大陆边缘褶冲带内,是中国西藏为数不多的以富含硫盐矿物为重要特征的大型铅锌锑银共生矿床之一。矿床主要赋存于下侏罗统日当组,容矿岩石为含炭钙质板岩、钙质板岩、绢云母板岩、页岩和石英砂岩。矿体严格受近南北向和北东—南西向两组断裂控制,呈脉状、透镜状产出。对于构造控矿这一特点,在典型矿床及其外围开展了激发极化法、高密度电法、瞬变电磁法、音频大地电磁法勘探,并针对某些方法进行了效果和反演对比。结合以往地质、物探资料和工程验证情况,认为大地电磁法、激发极化法是较为可信且经济的物探方法,此外,还需结合不同反演方法针对典型矿床进行剖析和判断,达到矿体初步预测的目的。     

MODIS二向反射模型方差函数的研究与应用

地表二向性反射分布函数(BRDF)是表征地物反射随太阳和观测方向变化的物理量。在统计意义上,BRDF表示均值统计量,BRVF(Bidirectional Reflectance Variance Function)表示方差统计量,它们对研究地表各向异性反射特征有着重要意义。本文首先采用误差传播理论,推导出基于MODIS BRDF模型的BRVF表达形式。研究结果表明,BRVF的空间分布模式主要由几何光学核Kgeo和体散射核Kvol的一次项和二次项权重和决定。然后利用EOS地面验证核心站点(EOS Land Validation Core Sites)的MODIS BRDF产品,对BRVF空间分布模式随地表类型、光谱波段和观测角度范围进行验证。验证结果表明,基于MODIS BRDF产品的验证与理论推导有较好的一致性。BRVF空间分布模式和地表类型有关,通常在热点处有一个峰值。在大观测天顶角(60°)下,BRVF随着角度的增大而增大。BRVF在近红外波段整体上大于红波段,表明其波段依赖性。最后,将上述理论成果初步应用于69组地表测量数据的模拟中。模拟结果表明,当大角度缺少观测数据时,模型外延所引起的方向反射方差显著增大,对地表反照率的反演精度和不确定性有较大影响。其中,红波段的白天空反照率的相对误差最大可达38.26%。本研究对利用小角度观测数据进行地表反照率反演的不确定性分析有指导意义;对大角度观测数据缺失情况下,先验知识在地表反照率的反演应用可提供有意义的理论支撑。     

分布式体系结构下的地理信息服务的分层协议架构

分布式体系结构的出现以及物联网的建设使地理信息服务的发展出现新一次飞跃,这为地理信息服务带来了新的机遇。本文回顾了地理信息服务的发展,论述了地理信息服务在分布式条件下可能发生的新变化,基于对计算机网络体系结构TCP/IP协议集的研究,提出了为未来的分布式地理信息服务体系建立的一种分层协议架构,从而促进地理信息服务的标准化、体系化,加速全民地理信息服务体系的建设。     

一个嵌套于MM5下的蒸发波导预报模式

Evaporation duct is an abnormal refractive phenomenon in the marine atmosphere boundary layer. It has been generally accepted that the evaporation duct prominently affects the performance of the electronic equipment over the sea because of its wide distribution and frequent occurrence. It has become a research focus of the navies all over the world. At present, the diagnostic models of the evaporation duct are all based on the Monin-Obukhov similarity theory, with only differences in the flux and character scale calculations in the surface layer. These models are applicable to the stationary and uniform open sea areas without considering the alongshore effect.This paper introduces the nonlinear factor av and the gust wind item wg into the Babin model, and thus extends the evaporation duct diagnostic model to the offshore area under extremely low wind speed. In addition, an evaporation duct prediction model is designed and coupled with the fifth generation mesoscale model(MM5).The tower observational data and radar data at the Pingtan island of Fujian Province on May 25–26, 2002 were used to validate the forecast results. The outputs of the prediction model agree with the observations from 0 to 48 h. The relative error of the predicted evaporation duct height is 19.3% and the prediction results are consistent with the radar detection.