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111.
侏罗纪温室气候是中生代以来重要的气候变暖事件,全球关于该事件的研究主要集中在海相地层中,关于陆相地层的研究较少,滇中禄丰川街盆地沉积了完整的侏罗纪地层,为研究侏罗纪温室地球气候环境提供了良好的载体。本次工作通过对川街盆地早—中侏罗世陆相红层的岩石地层、微量元素地球化学研究认为,滇中地区早侏罗世早期主要为高温、湿润的气候环境,早侏罗世晚期气候波动剧烈且频繁,湖泊盐度急剧上升,气温缓慢下降,在即将进入中侏罗世时气温骤然上升,水体盐度快速降低,发生“T—OAE事件”,之后则保持较为稳定的高温、干燥的气候环境。通过对滇中侏罗纪恐龙埋藏层位的研究发现,早侏罗世晚期气候环境的突变层位与该层位位置相当,沉积特征及地球化学特征表明恐龙的集群性埋藏与该事件有着密不可分的关系。 相似文献
112.
高效滤水管是一种由U—PVC骨架管及滤布筒组成的新型过滤器。具有耐腐蚀、不堵塞、寿命长、价格低、不涌砂等特点,可广泛使用于各种水文地质条件下的供水、疏干、观测等水井工程。 相似文献
113.
为了研究南海中尺度涡强度的季节和年际变化规律,利用Matlab提取50 a(1958~2007年)简单海洋资料同化(Simple Ocean Data Assimilation,SODA)月平均数据集中流场和海表面高度场数据,应用一个涡旋自动探测算法对南海中尺度涡初始生成位置进行分析,并分析了海表面高度异常均方根值的季节变化和年际变化。结果表明:50 a里南海中尺度涡主要分布在吕宋岛西北海域、吕宋岛西南海域和越南以东广大海域,秋、冬季中尺度涡能量较高,春季中尺度涡最弱,中尺度涡强度高值区年际变化明显。从季节变化上看,海面高度异常均方根春、夏季最小,秋冬季最大;从年际变化上看,与同时期Nino3指数有显著负相关,周期大约为3 a。 相似文献
114.
云南鹤庆盆地近1Ma来的孢粉植物群很好地揭示了本区的环境演化过程。本文利用植物生态位知识,通过模糊数学方法对鹤庆(QH)孔孢粉序列所记录的古气候信息进行重塑,建立了近1Ma来的年均温、年降水量及年较差序列,并将本区气候演化分为4个气候旋回,32个气候期。该序列可与黄土-古土壤序列及海洋δ18O阶段对比,但冷暖波动的幅度及降温时段持续的长短有其特色,表明本区气候既受全球气候变化的控制,又受青藏高原阶段隆升的制约;近1Ma来气温的波动幅度呈递增趋势,0.30MaB.P.尤其显著;冷、暖段间年均温的变化幅度由第一气候旋回的7℃增大到第三气候旋回的9℃(按4次平滑值计算),而样点的实际最大差值由8℃增至16℃;最强烈的降温发生在第二气候旋回中的0.45~0.14MaB.P.时间段,这与玉龙雪山冰川活动规模最大相一致;降温时年降水量及年较差值增大,证实近1Ma来,西南季风区的气候组构与东南季风区不同。 相似文献
115.
空沟是一种常用的连续隔振屏障,可以有效地降低人工振动。以位移为变量的二维格子法在波动问题计算中具有良好的适应性、高效性,兼备有限元与差分法的一些优点,应用该法针对层状地基中作用于路堤上的交通荷载引起振动的空沟竖向隔振问题进行了参数研究,分别考虑了上软下硬地基和上硬下软地基两种情况。研究结果表明:空沟宽度对隔振效果的影响较小;空沟深度与空沟的位置是影响隔振效果的关键因素,它们相互关联,其取值应综合考虑;在上述两类层状地基中,若空沟深度与上层土的厚度接近或相等均对竖向隔振不利;路堤高度越大对竖向隔振效果越不利。 相似文献
116.
117.
2020年1月25日,藏东昌都丁青地区发生5.1级地震,尽管此次地震发生在监测能力较低地区,但震前仍监测到小震调制比高值、低b值等地震活动中短期异常。文中系统总结了地震构造背景、震源物理参数、序列特征以及震前出现的地震活动和地球物理观测等异常,结果发现:震源机制解显示为拉张型破裂,最近断裂为巴青—类乌齐断裂;序列活动特征、序列h值和b值计算结果显示,此次地震为主余型地震序列。目前,藏东地区仍存在一些地震活动和地球物理观测异常,表明该地区存在发生6级以上地震的强震背景,丁青5.1级地震的发生未能缓解该地区强震危险性。 相似文献
118.
119.
青藏高原中部发育有一系列独立的内流断陷湖盆,其中位于南亚季风区边缘的错鄂湖盆发育了巨厚的湖泊沉积,是研究高原内部地质环境变迁与构造-气候旋回的理想场所。本文对青藏高原中部错鄂孔197m沉积岩心Sr、Rb、Zr含量及其比值以及沉积物有机质δ^13C、TOC含量进行了分析,同时结合岩性、粒度、粘土矿物组成,初步建立了青藏高原中部2.8Ma来岩石化学风化的相对强度和古环境演化过程。结果表明,2.8Ma来青藏高原中部经历了三次剧烈的环境演化过程:在约2.8~2.5Ma期间,低Sr含量,高Rb/Sr和Zr/Rb值记录了较弱的化学风化过程, 相似文献
120.
图象识别是近二十年来发展起来的一门学科,它已广泛应用于许多领域中。盖尔芬德(I.M.Gelfand)、普雷斯(F.Press)等人将它用于地震危险区的划分。本文将图象识别方法用于地震预测中,以识别强震发生的时间。 按一定标准将所研究的全部时间划分为危险时间段D和不危险时间段N。以问题表的形式提出大地震前中等地震活动的特性,然后分两步进行图象识别: 1.学习。对P个时间段m个问题的回答是mp的矩阵,回答以二进制(是或非)表示。通过学习,识别出一个、两个或三个问题组合的新特征,称之为D和N的性质。 2.投票。D和N性质数目的差是△,当△大于或等于某阈值时,则识别为危险段D,否则为N。 结果表明,大地震发生前的一定时期内,中等地震活动增至一定水平、相差半级的中等地震活动水平的比值较正常情况增高以及大震前中等地震活动随时间增强等性质的综合,表明未来时间段內可能发生大地震。 此外还作了控制试验,说明图象识别结果是稳定的。 相似文献