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辽东中生代晚期和古近纪玄武岩及深源捕虏晶--对岩石圈地幔性质的制约 总被引:8,自引:0,他引:8
辽东地区玄武岩的K-Ar定年结果表明,曲家屯玄武岩形成于晚白垩世,K-Ar年龄为81.58±2.46Ma;乱石山子玄武岩形成于古近纪,K-Ar年龄为58.36±1.64Ma。本区玄武岩含有丰富的橄榄石、单斜辉石和角闪石捕虏晶。乱石山子玄武岩中橄榄石捕虏晶的Mg^#值(79.5-88.5之间,平均值为84)较曲家屯玄武岩中橄榄石捕虏晶Mg^#值(77.0~79.8之间,平均值为78.4)偏高;单斜辉石捕虏晶为透辉石,其从核部到边部的Mg^#等变化趋势与橄榄石类似;斜方辉石捕虏晶为占铜辉石,其Mg^#值介于85.2-87.6之间,平均值为86.4。捕虏晶发育的环状裂隙、扭折带、矿物成分环带以及捕虏晶与主岩Mg^#值之间的不平衡均暗示它们为玄武质岩浆上升捕获的早期岩浆晶出矿物的堆晶体。玄武岩的岩石地球化学分析结果表明:(1)它们属于碱性系列,为碱性玄武岩,曲家屯玄武岩较乱石山子玄武岩贫硅、镁,富钙、铝,它们均具有原始岩浆的特征;(2)二者具有相似的稀土元素配分模式,但曲家屯玄武岩轻稀土元素总量更高,且轻重稀土元素分离程度高;(3)二者具有相似的Sr-Nd同位素组成,Isr和εNd(t)值分别介于0.7039~0.7045和+1.60~+3.69,反映了亏损的岩石圈地幔特征。 相似文献
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渤海湾表层沉积硅藻组合 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了渤海湾潮间带4条长度为2~3 km的测线的14个站位的表层沉积硅藻,结合前人在浅海区(低潮线以下至水深约30 m处)15个站位的表层沉积硅藻资料,发现并统计了分属于21属的46种硅藻。应用对应分析方法,将渤海湾潮间带及浅海区表层沉积硅藻初步划分为3个组合。其中,组合Ⅰ为条纹—柱状小环藻-圆筛藻组合,分布在以泥质为主的潮间带区;组合Ⅱ为双眉藻-曲壳藻组合,分布在砂质为主的潮间带区;组合Ⅲ为条纹—柱状小环藻-菱形藻-圆筛藻-具槽直链藻组合,分布在浅海区。从潮间带向浅海区,随水深的增加,呈现出条纹—柱状小环藻数量减少、具槽直链藻数量增加的趋势。 相似文献
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平缓地区地形湿度指数的计算方法 总被引:8,自引:3,他引:5
地形湿度指数( topographic wetness index) 可定量模拟流域内土壤水分的干湿状况, 在流域 的土壤及分布式水文模型等研究中具有重要的意义。但现有的地形湿度指数计算方法在应用于 地形平缓地区时会得到明显不合理的结果, 即在河谷地区内, 地形湿度指数仅在狭窄的汇水线上 数值较高, 而在汇水线以外的位置则阶跃式地变为异常低的地形湿度指数值。本文针对此问题对 地形湿度指数的计算方法提出改进: 以多流向算法MFD- fg 计算汇水面积, 相应地以最大下坡计 算地形湿度指数, 再基于一个正态分布函数对河谷平原地区内的地形湿度指数进行插值处理。应 用结果表明, 所得地形湿度指数的空间分布不但能合理地反映平缓地区坡面上的水分分布状况, 并且在河谷地区内地形湿度指数值也都比较高, 其空间分布呈平滑过渡, 因而整个研究区域的水 分分布状况得到了比较合理的反映。 相似文献
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地图学与地理信息系统专业点的分布与研究方向 总被引:3,自引:0,他引:3
李建新 《地球信息科学学报》2006,8(1):26-29
地图学与地理信息系统专业是地理学的二级学科,但其影响已远远超出了地理学的泛地学范围。全国所设学科点以北京、吉林、江苏和湖北最为集中,其大多数安置在地理学或地学等理学院系,目前仅海南、西藏、宁夏、青海 4省区没有设学科点。2005年全国有114所院校招收地图学与地理信息系统专业本科生,其中有师范院校31所、综合院校27所、理工科院校25所、农科院校8所、地质矿业和石油院校6所、林业院校5所、交通院校3所、建筑院校3所、邮电院校2所、信息工程院校2所、水利水电院校1所、经济学院1所;16所院校招收地图学与地理信息系统专业博士生,其中有综合大学6所、师范大学5所、海洋大学1所、中科院研究所4所;2004年全国有54所院校招收地图学与地理信息系统专业硕士生,其中有师范院校18所、综合院校16所、理工科院校3所、农科院校3 所、地质和矿业院校3所、林业院校1所、信息工程院校1所、海洋院校1所、中国科学院8个研究所。硕士专业共有281个研究方向,其中26个方向是地图学方向;博士专业共有126个研究方向,只有1个方向的核心词是地图, 1个方向含有经济一词、1个方向含有旅游一词,绝大多数方向都集中在理工科领域。 相似文献
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基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应 总被引:3,自引:1,他引:2
随着全球气候变化加剧,极端降雨增多,暴雨内涝灾害频发,严重威胁城市的可持续发展。快速掌握暴雨给城市交通及人群的影响,有助于提高灾害应急管理水平和事件响应能力。利用实时动态的交通路况信息和手机定位请求数据,通过一种融合STL时序分解技术与极端学生化偏差统计检验的时间序列异常探测方法,监测和分析暴雨内涝灾害事件中,城市道路交通和人群活动的时空响应特征,并以2018年7月16日发生在北京的极端暴雨事件为例开展实证研究。研究结果显示,在降雨集中的早、晚高峰两个时段(8—9时、18—19时),市区的拥堵道路数量超出往常水平最高可达150%,异常检测分析显示拥堵道路数量和交通拥堵指数均达到异常甚至极端水平。人群活动的异常响应分析结果显示,暴雨事件引起定位请求量异常升高、异常点增多,且异常点的空间分布与1 h前的降雨量分布存在较高相关性。以上结果不仅证明了大数据及异常检测方法对于快速洞察暴雨事件对城市交通及人群影响的有效性,也为城市暴雨内涝灾害的应急响应与管理提供了新的技术手段。 相似文献