岩体分级考虑因素的现状与趋势分析

在对国内外岩体分级方法深入研究的基础上,对岩体分级方法中所考虑的岩体分级因素及对各因素的处理方法进行了系统的归纳和总结。从岩体分级方法的现状来看,虽然目前尚无统一的岩体分级标准,但在岩体分级中应根据岩石的强度、岩体的完整性、地下水条件、地应力状况等多方面因素,进行岩体综合分级上达成了共识,并且国内规范中的岩体分级标准有趋于统一和向国际标准接轨的趋势。     

南极南设得兰群岛中-新生代火山作用与地质环境

本文对采自南设得兰群岛的乔治王岛、纳尔逊岛、利文斯顿岛、欺骗岛和南极半岛的火山岩和火山灰进行了岩石化学和Sr、Nd同位素分析，Ar-Ar和K－Ar年龄测定。研究表明，南设得兰群岛火山岩属于玄武岩－安山岩－英安岩岩石组合，安们的Sr、Nd同位素比值非常接近，^87Sr/^86Sr比值普遍比较低，为0．703297－0．703507；^143Nd/^144Nd比值普遍比较高，为0．512835－0．513779，二者呈负相关，εNd-^87Sr/^86Sr相关图显示岩浆来源于亏损地幔。火山岩形成时代集中于96Ma、91Ma、78Ma、60Ma和35Ma等时段。35Ma之后，火山活动长时间消沉，直到晚中新世和第四纪才时有发生；这一漫长的历史时期，正是南极大陆冰盖逐渐形成之时。是气候变冷抑制了火山活动？还是火山活动的减弱和停止导致气候变冷？尚待进一步研究；但冷期火山活动减弱或停止，暧期火山活动活跃和增强，这一对应关系是存在的。火山作用的时空分布及岩石地球化学特征暗示，南设得兰群岛处于一个岛弧的地质环境，早期群岛基本上与南极半岛连在一起，在德雷克板块的俯冲下，群岛逐渐与半岛分离，形成布兰斯菲尔德海峡（裂谷），在弧后扩张和裂谷作用下产生新的火山活动。     

基于深度学习的倾斜摄影建筑物表面损毁信息提取

建筑物受损信息是地震受灾程度评估的基础,针对传统建筑物表面信息识别人工成本高、效率低等问题,受深度学习提取建筑物影像的启发,提出利用无人机倾斜摄影模型与深度学习相结合的方法提取震后建筑物表面破损信息。以2019年长宁6.0级地震为例,选用双河镇震后倾斜摄影模型切片图为数据源,对比分析面向对象分类方法、VGG-16模型和DeeplabV3+模型对建筑物表面损毁信息的提取结果。分析结果表明,针对建筑物表面破损信息的提取,尤其是细小裂缝的提取,语义分割网络DeeplabV3+模型具有较强的优势(准确率96.93%、召回率96.85%、总体精度96.89%),可实现建筑物表面破损信息的有效提取,具有较强的应用价值。     

平武板状绿柱石{0001}晶面的溶蚀像特征与晶体生长

板状绿柱石产于花岗岩云英岩化边部或晶洞壁的白云母-钠长石-绿柱石-水晶的矿物组合中,钠长石呈自形晶,绿柱石的洁净度与透明度相对较差。晶体测量表明,晶体的单形晶面发育依次为c{0001}→s{11 2-1}→p{10 1-1}→m{10 1-0}→v{21 3-1}、n{45 9-4}、a{11 2-0}。微分干涉显微镜(DIC)及扫描电镜(SEM)研究表明:各单形晶面上生长纹(微形貌)反映面网结构的对称性,c{0001}单形晶面上的六边形溶蚀坑(50～170μm)是由平行晶体C轴的各单形晶面生长层从晶体中心向外叠堆组成,层生长机理制约晶体生长全过程,平行双面(c)的生长层较薄(5～8μm)且较稳定,六方双锥(s)生长层较厚且圆滑,六方柱(m)生长层由晶体中心往外其厚度由厚逐渐变薄(12～20μm),台间隔由窄变宽。晶体溶蚀是从面网密度最大的c{0001}开始,溶蚀面积依平行双面(c)、六方双锥(s)单形晶面由大变小,六方柱(a)、复六方双锥(v、n)单形晶面因面网密度小而未受到溶蚀。据矿物共生组合、流体包裹体均一法测量与拉曼光谱(LRS)分析表明板状绿柱石是在中–高温(303℃)、过饱和度较大、成矿介质的钠长石化发育且热动力环境相对稳定的条件下形成,气液包裹体主要由H2O、CO2及微量CH4、N2组成,CO2及微量CH4、N2可能与碳酸盐围岩有关。     

内蒙古边家大院铅锌银矿床成因——来自锆石U-Pb年龄和多元同位素的制约

边家大院铅锌银矿床位于大兴安岭南段,西拉沐伦河深大断裂北缘.矿区侵入岩有早期的辉石闪长岩、晚期的花岗闪长岩和花岗斑岩,矿化与晚期花岗闪长岩密切相关.矿化有脉状和隐爆角砾岩型2种,脉状矿体赋存于花岗闪长岩内部或与围岩的接触带上,隐爆角砾岩筒发育于花岗闪长岩体上部.花岗闪长岩LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为(143.2±1.5) Ma,指示矿化是晚侏罗世构造应力场由挤压环境转变为伸展环境条件下构造-岩浆-热液作用的产物.206 Pb/204 Pb、207 Pb/204 Pb和208 Pb/204 Pb范围分别集中在18.1605～18.1832、15.5502～15.5534和38.2013～38.2171,平均值分别为18.1705、15.5519、38.2102.铅同位素分布集中,成矿物质来自于深源岩浆,且来源比较单一.δD值分布在-101‰～-110‰,δ18O值介于3.45‰～3.75‰,成矿流体主要为岩浆热液.综合矿床地质特征和测试分析认为边家大院是一中温岩浆热液矿床.     

卵石土场地地震反应特征振动台试验研究

为研究卵石土场地地震反应特征,基于四川成都典型卵石土场地,通过振动台模型试验研究卵石土场地在不同地震波、不同地震强度激励下的加速度峰值放大系数、加速度频谱反应及动土压力反应,并且对其场地地震反应非线性效应及土体动剪应力-动剪应变关系进行分析。结果表明：卵石土场地表层土层对地震波具有明显的放大效应,加速度峰值放大系数介于1～1.4之间,下部土层放大效应较小,加速度峰值放大系数介于0.9～1.2之间。卵石土场地对地震波具有低频放大,高频滤波的作用,滤波频率上、下限随激励强度的增大逐渐向低频方向移动。激励强度较小时,土体尚未破坏,动土压力在地震过程中逐渐增大;随着激励强度的增大,动土压力反应明显增大,表现出骤减后逐渐增大的现象。在激励强度较小时(SN1),中部土体最先进入非线性反应阶段,地震波在中部土层能量损耗最大;激励强度较大时(EL3),土体均发生了较大变形,土体最大动剪应变达到1.7%,此时卵石土场地对地震波的放大作用明显减弱。     

广东省2006—2015年围填海演变分析

文章以landsat5和landsat8的遥感影像为数据源,运用ESRI和ARCGIS等软件对广东省2006—2015年的海岸线进行提取,并对围填海信息的类型和面积进行统计分析,在此基础上对广东省围填海的地理空间分布进行分析探讨,研究表明广东省在10年间围填海面积增加了94.936 km2,主要用途为城镇建设和养殖用海,围填海的区域主要集中在珠三角地区,占了整个广东省围填海面积的近60%。     

Reconstruction of High Resolution Timescale in Weinan Loess Section of Late Quaternary

TheWeinanloesssectionislocatedatNanjiangVillage(34"21'N,lO9"3l'E),YangguoTown,Weinan,ShaanxiProvince,whichisoneofthecontinuousloesssequencedis-coveredofthelasto.l5MaB.P.,whichhassoforbeenthebestdatedbyboththeAMSl4CandTL(Liuetal.,l994),andisusedasastratigraphicstandard.Basedontheorbitaltuningmethod(Dingetal.,l99l)lapreliminaryhighresolu-tiontimescaleofthissectionhasbeenestab1ished(Liuetal.,l995).Howeverlinrecentyears,increasingeffortshavebeenmadetodocumentsub-orbitalscaleclimaticvariat…     

新疆哈巴河县托库孜巴依金矿床26号矿脉盲矿预测的构造叠加晕实用模式

根据新疆哈巴河县托库孜巴依金矿床的地质特征及成矿规律,对矿床的26号脉及主要围岩进行了系统采样和多元素分析,结合矿区地球化学背景确定了各元素的分带标准;通过对26号矿脉(体)的地球化学特征及构造叠加晕特征研究,总结出金矿(体)单一次成矿的原生晕轴向分带,对矿体不同成矿阶段形成的晕在空间上的叠加形态进行了识别,建立了矿体形成的构造叠加晕实用模式(包括成矿构造叠加晕模式、预测标志及分带标准),利用该实用模式对矿脉深部以及外围进行找矿预测,提出了找矿预测靶位。     

基于偏振植被指数的植被-土壤混合像元室内实验研究

混合像元是遥感影像中普遍存在的一种现象,对其组成和各成分比例的反演一直是遥感研究中的重难点,而国内利用偏振植被指数对混合像元的研究几乎没有涉及。本次研究通过对不同面积比例的植被-土壤混合像元偏振反射高光谱特征进行分析,讨论不同条件下的植被-土壤混合像元偏振高光谱特性,并利用偏振反射比计算了12种0°偏振态下的偏振植被指数,分别构建了植被指数与植被面积比例以及光谱特征参数与植被面积比例的数学模型。结果表明,混合像元中植被面积比例和偏振角均对其偏振高光谱有一定的影响;865 nm的偏振反射比与植被占像元面积比例的相关性最好,采用多项式进行拟合时,其决定系数达到0.99,适合进行植被占像元面积比例的反演;偏振光谱“红边”处的一阶微分值与植被像元比例存在良好的线性相关,R²=0.974;植被面积比例与植被指数和光谱特征参数呈现良好的相关关系,其中P-DVI和光谱吸收指数（SAI）与植被面积比例的拟合效果最好,决定系数分别为0.99以及0.94,适合进行植被-土壤混合像元中植被面积比例的反演。