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旋回地层学理论基础、研究进展和展望 总被引:4,自引:0,他引:4
在过去30余年中旋回地层学研究得到了极大发展, 对理解和解决地球科学领域众多科学问题做出了很大贡献.旋回地层学(Cyclostratigraphy)已被定义为"对地层记录的(准)周期性旋回变化进行识别、描述、对比和成因解释, 并将其应用于地质年代学以提高地层年代框架的精度和分辨率, 实现地层高精度划分与对比的一门地层学分支学科".能够反映古气候变化的岩性、岩相、地球物理和地球化学参数(即古气候替代指标)均可用于旋回地层学分析.通过岩性组合识别、频谱分析、连续窗口频谱分析、小波分析、滤波和调谐等方法可进行识别米兰科维奇旋回信号和建立高精度天文年代标尺.中国学者在北方黄土剖面、南海新近纪海相沉积、古生代海相沉积和部分中新生代陆相沉积中获得了良好的旋回地层学研究成果.对中国东北松辽盆地陆相白垩系和华南海相二叠系乐平统—中三叠统开展旋回地层学研究有望取得重要突破. 相似文献
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为了确定淤泥质浅滩泥沙的临界起动切应力垂线剖面,采用音叉密度计在淤泥质连云港徐圩浅滩进行了定点密度垂线分布测量,并针对该海域的泥沙利用长水槽和环形槽开展了泥沙起动室内试验。淤泥密度现场结果表明,浅滩泥沙密度与深度满足对数型关系;室内试验得出密度1 050~1 400 kg/m3的泥沙临界起动切应力值为0.1~1.0 Pa,泥沙临界切应力与密度呈指数关系;进而确定了临界起动切应力与深度的关系即临界起动切应力剖面,该剖面关系式可供数学模型模拟淤泥质浅滩的泥沙起动过程参考。 相似文献
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碱渣与饱和卤水混合制成浆体回填到盐矿废弃盐腔可同时解决碱渣处理问题和地下废弃盐腔存在的地质隐患。回填碱渣强度是影响充填效果的重要因素。因此,为了提高回填碱渣强度,采用掺入粉煤灰制成复合碱渣对其强度特性进行改良。针对不同粉煤灰掺合比的碱渣开展了组成、力学和细观试验。研究结果表明:(1)掺入粉煤灰能明显改善碱渣的强度,使其黏聚力、内摩擦角都大幅提高,抗剪强度大幅增加;(2)粉煤灰掺合比越大,增强效果越明显,但强度并非随掺合比呈线性变化,对黏聚力而言,在0~20%内的掺合比下增加速度最快,而对内摩擦角则在20%~30%的掺合比区间增加最快,对抗剪强度而言,0~20%的掺合比内增加最明显;(3)粉煤灰掺入还可显著改善碱渣的压缩固结特性,使其固结系数大幅提高,从而提高碱渣固结速度,缩短充填工期,其中在0~10%的掺合比内对压缩固结特性改善最显著;(4)矿物组成分析表明,粉煤灰掺入改变了矿物组成,使得亲水性矿物含量急剧锐减,进而改变了其沉积特性。而细观分析则表明,粉煤灰掺入使碱渣从絮凝团细观结构变成了粉煤灰充当骨架的充填结构,且粒间支撑和拉联效应明显。从增强效果提高、压缩固结特性增强、控制成本和工期综合分析表明,最优掺合比为20%左右,建议工程中以不高于20%的掺合比作为实用掺合比即可取得较为理想的充填增强效果。该研究为揭示碱渣增强机制及废弃盐腔碱渣充填工艺优化提供了有益参考。 相似文献
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针对目前GPS软件接收机C/A码捕获信噪比门限高、捕获速度慢的问题,提出一种基于平均分组和叠加相关的GPS弱信号捕获方法。首先,基于平均相关处理技术降低C/A码捕获过程中的自相关损耗,提高对微弱信号的捕获能力;然后,利用叠加相关提高相干运算的运算效率,并采用线性插值提高自相关函数性能;最后,利用频偏校正和内插进一步提高C/A信号的捕获精度。理论分析和仿真实验均验证,该方法能够在较低的信噪比下实现GPS信号捕获,且精度较高、运算量较低。 相似文献
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利用NCEP/NCAA再分析资料,国家气候中心74项环流指数及云南省122个观测站资料,结合诊断、合成和相关分析等方法,探讨2011年初云南东部极端低温冰冻灾害天气气候特征及成因,并与2008年初低温冰冻灾害进行对比分析。旨在寻找云南低温冰冻天气的预报着眼点,为提前做好防灾减灾工作提供决策依据。研究表明:500hPa高度场欧亚中高纬呈两槽一脊,西西伯利亚高压脊异常强大,贝巴之间为东西向横槽,东亚中高纬呈"+-+"的高度场距平分布,西太平洋副热带高压异常偏东偏弱,南海副高异常偏南偏弱是2011年1月云南东部频遭冷空气影响的大尺度大气环流背景。另外,相关分析发现NINO4区海温持续异常偏冷对应云南东部气温异常偏低。较2008年初持续近2个月的低温雨雪冰冻灾害相比,虽然2011年灾害影响时间较短,范围较小,但冷空气过程频发,昆明准静止锋长时间控制云南东部,最终造成近50年来的极端低温冰冻灾害。 相似文献
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社交媒体数据可以为台风灾害追踪、灾时救援和灾情评估提供及时有效的信息。现有研究常采用主题建模和情感分析等技术对台风期间社交媒体平台(如新浪微博等)舆论话题和情感变化进行研究。在省域范围内以小时为时间粒度的多维度有效性论证尚有欠缺,且在舆情分析时未能区分用户群体差异。本文以台风“利奇马”为例,在浙江省域范围内,以新浪微博数据为研究对象,首先从词频分析、台风关注度时空变化以及特定灾害事件响应3个角度探讨了微博数据对台风灾情响应的有效性;其次采用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型技术挖掘微博文本主题信息,并根据Louvain算法对主题社团进行划分;然后开发了一种基于自定义情感词典的情感分析方法用于情感指数计算,与SnowNLP相比情感倾向性预测精度得到了提高;最后分析了台风期间官方和民众在新浪微博平台上的话题关注以及情感演变差异。结果表明:① 在省级范围内,微博数据能有效反映台风动态和灾害时空分布;② 台风事件微博文本的主题变化反映了灾情不同阶段舆论关注点的动态变化;③ 官方微博文本比民众微博文本具有更明确的主题社团结构;④ 台风事件相关微博文本中的消极情绪在台风登陆后显著增加,其中民众微博文本对台风灾害的情绪响应更及时,官方微博文本中的情感表达始终相对积极。 相似文献