三门峡市的旅游资源及其开发意见

三门峡市位于河南省西部,北临黄河,与山西省运城地区相对,西连陕西的渭南地区及商洛地区,东接洛阳市,南与南阳地区为邻。现辖四县(渑池、陕县、灵宝及卢氏),一区(湖滨区,即三门峡区),一市(义马市),总面积9741平方公里,人口174.5万,其中市区面积19平方公里,人口15万。该区为中华民族发祥地之一,1921年发现于渑池县的“仰韶文化遗址”是黄河流域母系氏族文化的典型代表,公元前21世纪至18世纪,这里是夏商王朝统治的中心地域。据史书记载,“周武王十有三年,封虢仲于此,称虢国。”战国时属     

泥石流堆积物质释光退火机制研究进展

采集云南东川蒋家沟泥石流源区、流通区、堆积区泥石流堆积物,利用热释光技术测定泥石流物质的残积热释光剂量,进行泥石流物质的释光退火机制研究.研究表明:泥石流物质释光本底值依源区、流通区、堆积区明显降低,其在运动过程中发生了明显的退火现象,进行泥石流的热释光测年是可行的,尤其对于低频泥石流堆积,释光测年的准确性更高.但泥石流物质的退火并不充分,需要进行本底值的矫正,相关机制需要进一步研究.     

学习吾师高尚精神,发展我国地矿事业——纪念中国矿床同生论先驱孟宪民教授诞辰100周年

孟宪民教授毕生从事地质工作,为中国地质事业的发展奋斗了一生。解放前,他在中国南部进行矿产地质调查及研究,特别对个旧锡矿和东川铜矿的勘查和开发作出了卓越的贡献;解放后,他为新中国地质事业的发展,特别为发展同生成矿理论建立了不朽功勋。     

不同沉积微相致密储层的成岩响应及其控储机理 ——以鄂尔多斯盆地西部延长组为例

沉积微相是影响陆相致密油气储层发育的重要控制因素,不同微相的成岩响应和储层质量不同,制约了储层精细刻画与有利区预测工作.通过岩心、薄片、测井、孔渗、扫描电镜、XRD矿物分析、微米CT和压汞资料,识别了鄂尔多斯盆地西南部延长组三角洲—湖相致密储层8种沉积微相类型,刻画了不同微相在矿物组成、成岩作用、储层物性和孔隙结构方面...     

一次雷暴前后大气折射率的多普勒天气雷达测量试验及结果

由温度、气压和水汽压决定的大气折射率会影响天气雷达电磁波的传播路径和目标回波的相位。因此,通过测量目标回波相位的变化能够算出大气折射率的变化,进而得到水汽信息,为研究局地对流天气和水汽平流提供资料。本文阐述了多普勒天气雷达反演大气折射率的原理和方法,并利用江苏省气象台的S波段多普勒天气雷达反演了一次雷暴过程前后的大气折射率,表明了雷达探测大气折射率的可靠性。这项工作有望为研究水汽变化和天气过程提供高分辨率的遥感资料,也可以为数值模式提供水汽场辅助数据,有良好的应用前景。     

国外 CO2地质储存现状与展望

温室气体CO2的大量排放给全球气候和环境带来的巨大影响,受到了世界各国的关注.实现CO2的深度减排是人类可持续发展的必由之路.CO2地质储存是缓解碳排放行之有效的方法之一.本文通过以下几方面论述了国外CO2地质储存的现状以及对未来的展望:1)CO2捕集机理,2)CO2地质储存,3)CO2地质储存项目现状与未来预测,4) CO2地质储存场地储量评估,5)CO2地质储存监测技术,6)CO2地质储存模拟工具,7)CO2地质存储经费等.     

汉源县大渡河“8.6”崩塌堵河灾害研究

2009-08-06四川省汉源县顺河乡猴子岩发生大型崩塌,90余万m~3崩塌体直接冲进大渡河,形成40 m高的堰塞坝,阻断大渡河,形成库容达6 000×10~4 m~3堰塞湖,导致2人死亡,29人失踪和重大财产损失.以现场调查与观测为基础,分析灾害发育条件和成灾过程,认为高陡边坡次级断裂造成的岩体破裂是崩塌发育的基础条件,"5.12"汶川大地震、强降雨及道路工程建设造成的边坡失稳是灾害发生的重要原因.针对崩塌堵河灾害的成灾特点,提出加强山区重大工程区地质灾害评价、预防、预警,科学设计、施工减少陡坡开挖,采取果断措施处置施工过程中出现的险情、灾情,及时在灾害点设置警示标志减少灾害损失等减灾对策.     

基于偏最小二乘算法的ＢＤＳ－２／ＢＤＳ－３卫星钟差短期预报

针对机器学习算法在卫星钟差短期预报应用中训练数据量最佳确定、算法有效性评估研究较少的问题,以 武汉大学ＩＧＳ数据中心连续１５ｄ３３颗事后ＢＤＳ－２／ＢＤＳ－３精密卫星钟差产品为例,基于钟差相位数据的偏最小二乘 （ＰＬＳ）、基于钟差相位数据一次差分的偏最小二乘（ＤＰＬＳ）、长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）模型进行了ＢＤＳ－２／ＢＤＳ－３卫星 钟差短期预报。实验结果表明：首先,选择第１５天数据为测试样本,前１４天距第１５天最近的连续ｎ　ｄ数据为训练 样本时,ｎ 为８时,ＰＬＳ模型预报性能达到最优;ｎ 为１、３、８时ＤＰＬＳ预报性能达到相对最优;ｎ 为１１时ＬＳＴＭ 预报 性能最优;ＰＬＳ、ＤＰＬＳ模型的预报效率较优,而ＬＳＴＭ 预报效率较差,最大预报耗时分别为０．２５ｓ、０．９０ｓ、 １９８．６５ｍｉｎ;随着测试样本的增加,ＬＳＴＭ 模型的预报耗时显著增加,而其他两个模型预报耗时基本没有变化;其次, 连续１４ｄ的短期预报（当前１天为训练样本,后１天为测试样本）结果表明,ＤＰＬＳ较ＰＬＳ与ＬＳＴＭ 模型,６ｈ预报时 长下,均方根误差（ＲＭＳ）分别提升了３１．２６％、３９．６６％,极差（Ｒａｎｇｅ）分别改善了２６．３４％、４０．３０％,２４ｈ预报时长 下,ＲＭＳ分别提升了３３．４８％、４２．６８％,Ｒａｎｇｅ分别改善了２９．７７％、４２．９５％。