内蒙古特拜金矿流体包裹体特征与成矿作用

华北地台北缘西段是我国重要的金矿成矿区,目前为止已发现了浩尧尔忽洞、朱拉扎嘎、赛乌素、碱泉子、卡修他他等多个规模不等、不同成因的的金矿床,显示出较大的成矿潜力。特拜金矿是近年来在华北地台北缘西段新发现的一个中型金矿。为探索该金矿的成矿机制,本文对特拜金矿开展了矿床地质和流体性质研究。结果表明,特拜金矿-赋存于早古生代的碳质板岩、碳质千枚岩中。矿体展布受黑色岩系、NW向F2断裂带和NE向F8断裂带的共同控制。矿区周边出露华力西期特拜石英闪长岩和管材陶鲁盖花岗岩等岩浆岩。该金矿从早期成矿阶段到晚期成矿阶段,流体包裹体的均一温度从300℃~350℃逐渐降低到150℃~200℃,盐度从16wt%NaCleqv~20wt%NaCleqv逐渐降低到1wt%NaCleqv ~4wt%NaCleqv;流体的气相组成以CH4-N2-CO2为特征,δDV-SMOW为-91.6‰~-84.5‰,δ18OH2O为2.8‰~3.5‰之间,流体相对富集Ba、Pb、Sr等元素,相对亏损Rb、Th、Nb、Zr、Y、Yb等元素。成矿流体主要来源于岩浆期后热液,可能混合了少量的大气降水。成矿流体处于一种还原性、低温的环境下,金在流体中以Au(HS) 2- 络合物的形式迁移。流体向上运移过程中,因温度、压力的降低而发生不混溶现象,并导致金的沉淀。     

北衙金矿多期热液成矿作用识别:来自地质、岩相学、流体包裹体和H-O-S同位素证据

北衙超大型金矿床是三江特提斯成矿域中喜山期斑岩-矽卡岩型矿床的典型代表,长期以来大量研究均围绕斑岩-矽卡岩成矿作用开展并取得了丰硕成果,然而对于北衙金矿是否存在多期热液成矿作用尚不明确。本次研究基于详细野外调查、岩相学与矿相学研究,流体包裹体显微测温及成分分析、H-O-S同位素分析等多种手段,识别了北衙金矿成矿晚期存在新一期热液成矿事件。主要证据如下:(1)野外调查发现北衙金矿发育NW向陡倾断裂控制的石英多金属硫化物脉,其切割矽卡岩矿体与矽卡岩晚期石英硫化物矿脉;(2)本次研究矿脉中原生流体包裹体类型主要为富CO_2三相水溶液包裹体、含CO_2三相水溶液包裹体及气液两相水溶液包裹体,而矽卡岩晚期硫化物脉中除上述三种类型外还发育含子晶三相水溶液包裹体;(3)成矿流体均一温度分布范围为204～426℃,盐度为1.0%～14.2%NaCleqv,整体表现为中高温、中低盐度的NaCl-CO_2-H_2O流体体系,而矽卡岩晚期硫化物脉成矿流体体系具有中温、中高盐度的特征;(4)该矿脉中石英的δ~(18)O、δD范围分别为7.5‰～9.4‰与-102.0‰～-75.0‰,指示岩浆水来源,而矽卡岩晚期硫化物脉具有岩浆水和大气水混合来源。本次研究的多金属硫化物矿脉δ~(34)S值范围为-0.97‰～1.40‰,与矽卡岩期和矽卡岩晚期硫化物脉中黄铁矿S同位素一致,表明多期矿化成矿物质均具有幔源贡献。结合北衙矿集区成岩成矿动力学背景,推测始新世大规模地壳拆沉、软流圈上涌导致的强烈的壳幔相互作用可能是北衙金矿多期成矿作用的诱因。     

面向矿产资源信息的空间关联性分析

关联性分析是综合多源、多类数据,发现和挖掘数据中潜在的相关关系,提取和挖掘数据之间的关联性。该方法对于充分利用地质大数据、发现地质要素之间的共生组合规律具有重要的意义。本文首先基于数据的空间位置,将不同类型的地质空间数据建立联系,形成空间属性数据库;其次应用统计方法,对不同来源数据中的属性特征进行分析,发现热液型金矿的形成与火山作用存在明显相关性;最后基于Apriori算法提取热液型金矿的伴生矿与侵入岩的频繁项集,发现伴生矿与侵入岩酸碱性二者密切相关。因此,在今后的工作中,有望应用空间关联性的方法对地球物理、地球化学、遥感等多源地质数据开展深入的研究分析。     

Intraseasonal oscillation of the rainfall variability over Rwanda and evaluation of its subseasonal forecasting skill

非洲中东部地区的经济主要依靠自给农业支撑,该地区农业经济对降水的变化尤为敏感.本文以卢旺达为例,观测分析指出卢旺达的次季节降雨主要集中在10-25天;根据次季节尺度降水变率的单点相关方法,发现卢旺达的次季节降水变率和周围区域变化一致;进一步合成结果显示该地区次季节降水变率与异常西风有关,这可追溯到赤道地区西传的赤道Rossby波.最后,本文评估了当前动力模式ECMWF对 卢旺达地区(即非洲中东部)次季节降水变率的预报能力,发现EC模式在对该区域降水和相关风场指数的预报技巧都在18天左右,且预报技巧表现出一定的年际差异,这可能与热带太平洋的背景海温信号有关.该工作增进了当 前对非洲中东部地区的次季节降水变率和预测水平的认知,并且对该地区国家粮食安全和防灾减灾具有启示性意义.     

Intraseasonal oscillation of the southwest monsoon over Sri Lanka and evaluation of its subseasonal forecast skill

斯里兰卡的雨季发生于5-9月间,主要受西南季风的控制.本文发现该地区的西南季风降水存在很强的次季节变率,主导周期为10-35天.降水的季节内变化与西传的异常气旋有关.进一步,利用S2S比较计划中欧洲中心的数值预报模式(ECMWF)提供的回报试验数据,评估了当今动力模式对斯里兰卡西南季风次季节变化的预报技巧.结果显示,对季风指数的预测技巧超过30天,而对降水指数的预测技巧大约两周,且模式的预报技巧具有明显的年际差异.分析表明,能否正确模拟出大尺度环流对热带对流的响应是影响斯里兰卡降水预测的重要因子.     

基于多尺度特征融合网络的云和云阴影检测试验

基于深度学习的高分辨率光学影像云检测过程中,云和云阴影及其边缘细节丢失较为严重,主要原因在于不同尺度空间语义信息特征融合存在不足。针对该问题,本文构建一种基于深度学习的多尺度特征融合网络（Multi-scale Feature Fusion Network, MFFN）的云和云阴影检测方法,该算法结合防止网络退化的残差神经网络模块（Res.block）、扩大网络感受野的多尺度卷积模块（MCM）和提取并融合不同尺度信息的多尺度特征模块（MFM）。试验表明,本算法能提取丰富的空间信息与语义信息,可取得较为精细的云与云阴影掩模,具有较高检测精度,其中云检测准确率达0.9796,云阴影检测准确率达0.8307。同时,该工作可为深度学习技术应用于业务云检测提供理论支持及技术储备。     

An improved ionosphere interpolation algorithm for network RTK in low-latitude regions

A traditional interpolation algorithm with the linear interpolation method (LIM) using a fixed number of reference stations is widely used in network RTK to obtain the ionospheric delays for the users. In low-latitude regions, where the ionosphere is relatively active, however, large interpolation errors exist, especially for satellites at low elevation angles. Considering the characteristics of “coinciding ionospheric pierce points (CIPPs)” with a similar nature of ionospheric delays, an improved interpolation algorithm is proposed. In this algorithm, all stations with CIPPs are used to establish the interpolation model; thus, more precise interpolation model is achieved. To validate the performance of the proposed algorithm, data from some reference stations in Guangdong Province of China were used, and the results are compared with those with the traditional interpolation algorithm. Numerical analysis shows that the interpolation accuracy of the proposed algorithm increases by 10–30% compared with the traditional one. Since the number of reference stations is flexible, the proposed algorithm can also balance the model accuracy with the computation burdens. In addition, the proposed algorithm is less affected by the selection of master reference station. In terms of network RTK on-the-fly positioning, the time-to-first-fix is reduced when replacing the traditional interpolation algorithm with the proposed one.     

基于DBSCAN算法的孔深测量与地层反演理论研究

论文针对地质勘探取心工况复杂、钻进深度大、事故发生率高、岩性复杂、钻进参数难以获取、无法实时掌握钻进状态的难题,在充分调研现有工况识别技术的采集原理、功能种类、现场实测的基础上,结合钻探智能化、自动化的发展方向,运用硬件与软件结合的思想,设计了实时测量钻探参数的方案。论文首次提出使用DBSCAN（针对噪声空间基于分布密度进行聚类的算法）密度聚类法分析钻进参数,结合光电编码器增量的正负性进行工况判别,以获取钻头位置以及钻孔深度。该方案可以判别钻进状态,获取钻进工艺参数,将测量数据作为所钻地层的可钻参数来反演地层。钻机的自动化、智能化研究能获取大量地层资料,有利于推进钻进工艺学发展,实现从经验钻探到智能钻探进的突破。同时,为智能钻进系统奠定基础。     

基于NCEP CFSv2模式的黑龙江省夏季降水预测研究

基于1982-2017年NCEP_CFSv2（NCEP Climate Forecast System version 2）模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明：模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。     

2017-2018年冬季黑龙江省气温异常成因分析

2017-2018年冬季全省平均气温为-19.7℃,较历年同期偏低2.2℃,为1981年以来的第3位,仅次于2000年和2012年。本文利用NCEP再分析资料,对2017-2018年黑龙江省冬季气温异常成因进行分析,结果表明大气环流的异常是造成黑龙江省冬季气温异常偏低的直接原因。东亚季风环流系统表现为:东亚冬季风强度偏强,西伯利亚高压偏强,500hPa东亚大槽异常偏深。分析下垫面外强迫因素,2017-2018年赤道中东太平洋出现拉尼娜事件,分析显示拉尼娜事件发生可能导致冬季风偏强,从而也是造成全省气温偏低的主要原因之一。