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901.
西藏拉萨地体北部的前寒武纪高压变质作用及构造意义 总被引:1,自引:1,他引:0
高压基性麻粒岩以石榴石-单斜辉石-斜长石-石英共生为特征,是研究大洋或大陆地壳俯冲-碰撞的最好载体之一.西藏拉萨地体北部高压基性麻粒岩以构造块体的形式出现在早古生代沉积岩中.高压麻粒岩的原岩是辉长岩,它经历了四期变质作用,从早到晚分别是:角闪岩相变质(0.9~1.0GPa和710~720℃)、高压麻粒岩相峰期(1.55~1.65GPa和730~740℃)、麻粒岩相(0.82GPa和821℃)和角闪岩相退变质(0.60~0.68GPa和520~540℃)作用.整个变质作用的P-T轨迹是顺时针型的,包括一个近等压降温的早期角闪岩相变质过程,近等温升压的晚期进变质过程,以及加温降压的早期退变质过程和降温降压的晚期退变质过程.这表明,高压基性麻粒岩形成在较高地热梯度条件下,并且经历了加热变质过程.因此,纳木错高压基性麻粒岩并不是形成在典型的洋壳俯冲带构造环境,洋中脊俯冲和地幔柱作用是其成因的可能构造控制因素. 相似文献
902.
南秦岭勉略构造带高压基性麻粒岩变质作用及其锆石U-Pb年龄 总被引:1,自引:1,他引:0
勉县-略阳地区是勉略蛇绿构造混杂岩带的代表区段,本文在勉县北部徐家坪地区确定了主要矿物为Grt+Cpx+Pl和具有典型"白眼圈"反应结构的两类高压基性麻粒岩,分别对其进行细致的岩相学研究,并利用THERMOCALC3.33程序进行P-T视剖面图计算。一类高压基性麻粒岩的峰期矿物组合为Grt1+Cpx+Pl1+Qz,对应温压条件为T=800~860℃,P=12.4~14.6kbar,晚期退变质矿物组合为Grt2+Hbl+Pl2+Qz。另一类是具有典型"白眼圈"反应结构的高压基性麻粒岩,"白眼圈"结构中斜长石为富Na的钠-更长石,以此推断该高压基性麻粒岩早期矿物组合中含绿辉石,因此其变质峰期矿物组合可能为Grt1+Omp(?)+Qz或Grt1+Cpx(?)+Pl+Qz,对应温压条件分别为T=775~900℃,P>19.2kbar和T=750~850℃,P=16.5~19.8kbar;该岩石后期经历了以矿物组合Grt2+Opx+Hbl1+Pl1+Qz为代表的麻粒岩相及以Grt3+Hbl2+Pl2+Qz为代表的角闪岩相两期退变质作用。造成这两种高压基性麻粒岩峰期变质矿物组合及其温压条件存在差异的原因可能是岩石原始成分的不同。对高压基性麻粒岩及其中的浅色脉体分别进行了LA-ICP-MS锆石U-Pb年代学分析,得到高压基性麻粒岩214±11Ma的变质年龄及脉体215±5Ma的结晶时代,并结合锆石微量元素特征分析,认为214±11Ma的年龄值代表该高压基性麻粒岩角闪岩相的退变质时代,同时获得该高压基性麻粒岩原岩形成时代可能为477Ma。综合两件高压基性麻粒岩的P-T演化轨迹及变质时代,建立高压基性麻粒岩的P-T-t演化轨迹,据此反映秦岭造山带在印支期沿勉略构造带发生俯冲-碰撞造山过程。 相似文献
903.
研究结论有助于了解南京地区的水汽输送以及水汽循环过程。在全球大气降水同位素观测网(GNIP)南京站点的大气降水氢氧同位素资料基础上,并结合相关气象资料,分析了南京地区大气降水稳定同位素时间分布特征及其影响因素,并建立了局地大气降水线方程。结果表明:南京地区大气降水中δ18O春季最为富集、夏季最为贫化;年尺度下降水δ18O与温度之间不存在正相关,而与降水量之间存在负相关;季节尺度下,冬季的δ18O与温度、降水量的关系与年尺度结果相反,皆呈现出正相关关系。采用HYSPLIT模型对站点水汽来源进行追踪,并结合季风活动分析得出:全年中南京大气降水δ18O变化主要受亚洲夏、冬季风及其带来的水汽影响,在季风交替时节(春、秋季)虽降水源于局地蒸发水汽,但仍为季风带来降水的影响。 相似文献
904.
905.
906.
907.
在全景影像和激光点云数据的匹配中引入"虚拟投影球面"的假设,提出了基于光源归一的投影回归方法,并对该方法进行了严密的数学论证,在此基础上,采用球面投影中的角度逼近法进行了不同角度分辨率下全景影像的空间测量实验,实验结果验证了该方法的实用性。 相似文献
908.
交通拥挤在高度城市化地区正在成为一个日益严重的问题,而造成拥堵的原因之一就是由于一些不安全驾驶行为所带来的交通事故。因此,准确评价驾驶员的驾驶行为是否安全成为研究的热点。提出了一种利用车载GPS模块采集的车辆轨迹数据实现车辆驾驶行为安全性分析的方法,试图自轨迹数据中提取超速、急加速、急减速、急转弯这些潜在的不安全驾驶行为,进而评估驾驶行为的安全性,为交通管理部门评价和管理驾驶员的驾驶行为提供科学的依据。由于实验数据来自于公交车辆,因此,以公交车驾驶行为为潜在的研究对象。 相似文献
909.
基于投影寻踪学习网络算法的植物群落高分遥感分类研究 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的植物群落调查方法主要是野外样地调查和抽样统计,其对于地形复杂的区域难以做到对数据的全面调查;将遥感技术应用于植物群落调查,可实现数据的全面获取,以及对植物群落的快速分类。在深圳市植物群落野外样地调查的基础上,本文应用高分辨率Pléiades影像,结合光谱、地形及纹理信息,采用投影寻踪学习网络的方法,实现了深圳市东部地区植物分类。在实验中,选取人工林和次生林中典型群落样本,将投影寻踪与学习网络算法结合应用于植被分类,通过分类结果与经典监督分类方法比较表明,该算法应用于植物群落分类是可行的;并且该算法分类精度高,更新速度快,能满足深圳市重点项目基本生态控制线专项调查的要求。 相似文献
910.