一个标准岩土地层序列的初步框架

当前的岩土分类方案存在碎片化问题,各种岩土类型之间存在大量的模糊过渡地带。岩土通用分类方案宜基于岩土的基本物质组成,即固体、液体和气体,一般情况下,可采用特殊组分+颗粒大小+孔隙率+饱和度的组合方案。本文中的特殊组分包括特殊矿物和有机质,特殊矿物是指以蒙脱石族为代表的片状矿物、易溶盐和碳酸盐类矿物。通用分类的评价指标应适用于各类岩土,仅适合某些岩土的指标可作为次一级的分类指标。本文采用岩土颗粒大小和特殊组分进行岩土颗粒的通用分类,采用孔隙率衡量岩土颗粒之间的绝对紧密程度,采用饱和度衡量岩土的含水状态。单个岩土地层定义为具有相同的地质时代成因及相同的特殊组分、岩土颗粒大小、致密度和饱和度的地层,标准岩土地层序列定义为一个地区内某个地质时代、某种成因类型的完整岩土地层序列。建立一个地区、国家乃至全球范围内各时代成因的标准岩土地层序列是岩土地层大数据库的重要基础。     

1997年广东台山小震群特征

分析了１９９７年１１～１２月在广东台山市三合镇附近发生的最大震级为４１级小震群的活动特征、地质构造背景和震源机制解,并将其与１９７０年７～１２月发生的最大震级为４０级的台山震群进行了对比,计算了两次小震群的序列特征参数,结果表明,１９９７年震群具有前兆震群的某些特征。     

兰州站气候资料序列均一性的初步分析

气候资料的均一性是研究气候变化的前提条件。以兰州站为例,应用SNHT方法对该站的气候资料序列进行均一性检验,首先对降水、平均气温、最高气温、最低气温、平均风速和日照时数几个气象要素进行非均一性检验,然后根据历史台站沿革等元数据信息进行原因分析。结果表明,兰州站平均风速资料与其邻站相关系数低,未通过显著性检验。降水、气温、最高气温、最低气温、日照与邻站的相关系数都达到99％的显著水平,且都存在不均一性,其原因主要有台站的迁移、仪器的更换、统计方法的变化以及城市热岛效应等,完整详细的元数据信息是均一性研究的重要基础。     

国内震积岩研究现状

地震是一种灾害性的地质事件。震积岩是在地层中具有古地震事件纪录的一类岩石的总称。对其研究可为地壳构造演化提供动力学解释。在地震过程中,震积作用可以形成特殊的标志性特征:如震动液化泥晶脉;微褶皱;层内阶梯状断层;自碎角砾岩(震塌岩);液化均一层等。本文综述了国内学者建立的几种陆相和海相震积岩序列:如碳酸盐岩振动液化地震序列(海相序列);大陆边缘震积岩序列;萨布哈震积岩序列(海陆过渡带序列);陆相碎屑岩地震液化序列(陆相序列)。同时,结合国内学者的研究成果,建立了由震积岩、海啸岩和震浊积岩组成的四种地震沉积组合;并指出了震积岩在构造演化解释、石油储层地质及全球古地震节律方面的研究意义。     

若尔盖高原全新世气候序列的类脂分子化石记录*

基于可靠的年代标尺,结合青藏高原泥炭沉积剖面的有机碳、孢粉等相关资料,首次在该区利用类脂分子化石指标建立了全新世以来的气候与环境演化序列。结果表明,正构烷烃、脂肪酸和脂肪醇等类脂分子化石指标存有意义的规律性变化。其中,反映低等菌藻生物和高等植物相对变化的轻组分与重组分之比L/H以及平均碳链长度ACL具有很好的古气候意义,即L/H高,ACL低,指示气候偏暖湿;L/H低,ACL高,指示气候偏干冷。各个类脂分子化石指标记录的气候信息在细节上具有一定的差异,可能是不同类脂物分子的地球化学行为和生物组成结构的不同以及对气候因素温湿组合变化响应各异的体现。同时,也较好地揭示了类脂分子化石具有自己的敏感性,在细节上较传统的有机碳指标在记录气候信息上更为敏感。该研究进一步突出了这些泥炭类脂分子化石在第四纪研究中的重要地位和应用潜力。     

鲍玛序列各段的不同成因解释

<正> 关于浊流沉积垂向上的结构构造特征的鲍玛序列(1962)已大多数学者所接受,认为这是鉴别经典浊积岩的标准层序。随着人们对深水异地沉积的另一重要领域——深水牵引流沉积的深入研究,鲍玛序列的多解性显得越来越明显。目前,对鲍玛序列各阶段存在的不同成因解释如表1所示。鲍玛序列各段部存在不同的成因解释,沉积物重力流及深水牵引流理论的发展要求重新审视鲍玛序列所代表的真正含义。等深流、内波流及内潮汐流等深水牵引流、沉积物重力流引发的牵引流对早期重力流沉积进行改造,可形成不同类型的沉积物重力流—深水牵引流沉积组合,该组合类似于鲍玛序列的沉积特征,因而在实际解释中极可能将其归为具鲍     

气侯时间序列变点的推断

本文研究时间序列的变点问题。所给出的统计方法可用来推断一个时间序列是否存在变点，存在几个变点以及变点在什么位置。这种统计推断方法可用于气候阶段的划分。     

The Prediction of Non-stationary Climate Series Based on Empirical Mode Decomposition

This paper proposes a new approach which we refer to as ``segregated prediction" to predict climate time series which are nonstationary. This approach is based on the empirical mode decomposition method (EMD), which can decompose a time signal into a finite and usually small number of basic oscillatory components. To test the capabilities of this approach, some prediction experiments are carried out for several climate time series. The experimental results show that this approach can decompose the nonstationarity of the climate time series and segregate nonlinear interactions between the different mode components, which thereby is able to improve prediction accuracy of these original climate time series.     

利用树木年轮重建沱沱河冬季气温序列

本文探讨了利用乌兰多个树木年轮年表的信息，异地重建沱沱河冬季1—3月气温的途径和方法，重建了沱沱河800年气温序列，结果表明：重建的冬季气温序列的主要冷、暖期与已有成果基本吻合，13、15、17世纪的冷期以及14、16世纪的暖期是存在的，而17世纪的寒冷期持续时间最长，寒冷程度也最强。本文对重建的气温序列的阶段性、突变和周期进行了初步的统计分析，为青藏铁路工程沿线气候演变提供背景资料。     

巴州南部农区大风的年代际变化趋势

利用时间序列方法对巴州农区1960～2003年的春夏秋大风日数序列进行分析,计算5a滑动平均值,建立各大风日数5年滑动平均值序列的时间序列预报方程,并对大风日数的年际变化进行预测,预测值和实况值相关较好.