磁相变与地壳地球物理异常

我们曾提出过一种可能导致地磁和地壳电导率异常的来源：地壳中的二级磁相变,即居里（尼尔）深度附近磁化率的显著提高.这一现象能很好地解释一些来源不明的地磁异常.本文总结了在中地壳深度处、薄且高磁导率异常体的一维和多维大地电磁特征.高磁导率层引起的异常与高电导率层导致的异常相比,大小上可相比拟,但符号相反.无论在什么情况下,经典的大地电磁解释容易导致一个不真实的极厚高阻层,并且在地磁异常附近有与之对应的空间波长,二级磁相变也被认为是这一现象的可能解释.尽管在地壳中是否存在二级磁相变还有一定争议,但最近的一些固体物理实验结果进一步表明它可能是地壳各种地球物理异常的来源之一.     

有机质对纳米级磁铁矿热稳定性的影响

单畴磁铁矿颗粒是地质样品中最重要的磁性载体,其稳定性一直备受关注.为了认识有机质对纳米级磁铁矿颗粒热稳定性的影响,本文对比研究了趋磁细菌AMB-1合成的单畴磁铁矿分别在全细胞中和经去胞提纯后的纯化磁小体中的热磁性质,以及热处理后样品的磁滞参数和低温磁性的变化.发现仅有磁小体膜包裹的纯化磁小体中单畴磁铁矿热稳定性极强,而全细胞中的单畴磁铁矿加热过程中发生了显著的热变化:磁铁矿在约270℃即开始转化,400℃以前几乎完全被有机质还原为顺磁性物质;同时在400℃以前,有机质的还原作用与有机质热分解引起磁小体链的坍塌,共同导致了样品矫顽力(B_c)、剩磁矫顽力(B_cr)和剩磁比(M_rs/M_s)的减小,以及矫顽力比(B_cr/B_c)的增加. 我们的实验结果清楚地表明,当地质样品中含有较多有机质组分并受热事件影响时,其中的单畴磁铁矿难以得到保存.     

北黄海盆地烃渗漏蚀变带“磁亮点”的识别研究

北黄海盆地是我国近海海域尚未取得油气勘探突破的盆地之一.在海洋环境中应用海底油气藏的烃渗漏现象寻找油气有利区具有良好应用前景,为了给该区的含油气远景评价及下一步油气勘探缩小靶区提供地球物理依据,本文利用磁法这一经济、有效的油气渗漏异常地球物理判别手段,开展了识别海底烃渗漏引发磁异常的方法研究.给出一种根据“有导师”的模式识别技术,在充分利用磁异常多种数值特征及纹理特征的基础上,提取烃渗漏蚀变带磁异常的方法.通过已知约束信息（如见油井位等）的点、线、面三种基元及其邻近数据网格点组成基类,将其提取的模式或特征向量作为待识别异常匹配或学习的模板,利用加权欧氏距离函数计算待识别异常特征向量与模板向量之间的相似性,进行模式匹配,从而识别出与模板相似程度较高的异常.应用此方法圈定了北黄海盆地的烃渗漏“磁亮点”分布,从“磁亮点”异常区与中生代地层的分布以及地球化学异常（低层大气烃类检测和海底微生物异常）的对应情况来看,表明该识别方法是识别烃渗漏弱磁异常的一种有效手段.对研究区构造特征、磁异常及地球化学异常特征的综合分析表明,位于北黄海研究区东部和北部的“磁亮点”异常区可能是北黄海盆地较好的含油气远景区.     

基于二维经验模态分解的重磁异常分离

由于地质过程的复杂性及成矿过程的多期次叠加性,原始重磁异常往往是多种地质因素的混合信息,既包含区域背景异常信息,也包含与矿床(体)、矿化蚀变带以及隐伏岩体等与找矿密切相关的地质要素所引起的局部重磁异常.如何从复杂的叠加重磁异常中分离出具有找矿意义的局部异常,是当前矿产勘查和资源潜力评价工作中面临的难题之一.采用经验模态分解(EMD)方法来分解重磁异常,为提高分解的稳健性提出了用双调和样条插值(BSI)进行包罗面插值的新方法,并以云南个旧地区重磁数据为例,对其进行非线性多尺度分解,实现对区域异常与局部重磁异常的分离,揭示了深层次找矿信息并拓宽了经验模态分解方法的应用领域.      

物探方法在航磁低缓异常查证中的应用

我省大部分地区的地形条件以山区为主,多年来,地质找矿工作重点都倾向于山区,又因地质找矿队伍较多,找矿思路多为以1：20万水系异常为基础,开展1：5万水系工作后确定工作靶区。近几年来,由于个企公司的介入,1：20万水系异常基本上已经立项查证,地质找矿立项问题已经成为找矿队伍的主要问题。笔者根据多年工作经验,从找矿思路上提出一点见解。     

激发极化法和高精度磁测的应用

激发极化法和高精度磁测具有效率高,效果好等优点,在各地金属矿勘察中得以广泛应用,以金属矿勘察为目的在黑龙江某地应用了激发极化法,辅以高精度磁法测量,下面做简单的介绍。     

极干旱地区土壤与大气水分的相互影响

基于建立在莫高窟窟顶的密闭拱棚,通过监测棚内凝结水量和空气温湿度,对极干旱地区典型极干旱气候条件下土壤与大气水分的相互影响进行综合分析。棚内凝结水量和空气温湿度的监测结果表明,在热动力作用下存在地下水分向大气输送的过程,其原因主要是在温度作用下土壤结合水分的分解蒸发与土壤盐分的吸湿吸附的交替作用。这也是形成所谓"土壤凝结水分"与"土壤水分呼吸"的根源。当温度升高时,土壤结合水分分解蒸发"呼出"水分,当温度降低时土壤盐分吸湿吸附,"吸入"大气水分,形成土壤与大气不对称水分交流。称质量实验表明:土壤水分的变化与空气温度的变化完全对应;有深层水分支持的土壤吸收大气水分的能力相对较差。极干旱地区土壤与大气水分的相互影响研究结果能为莫高窟珍贵文物的保护提供参考。     

高精度磁测在山西省繁峙吐楼铁矿区勘探中的应用

该文阐述了高精度磁测工作在山西省繁峙吐楼铁矿区的应用,其高精度磁测目的是查清异常分布,查找隐伏铁矿体,圈定铁矿体分布范围、矿体位置、形态、大小、产状、边界等几何特征及查明矿区地质特征,根据现有探采工程揭露控制,初步估算了铁矿石资源量。     

五极纵轴测深法在龙岩灰岩地区寻找岩溶水的应用

曲潭测区内地形较平坦,多为第四系覆盖,表层土质较均匀,接地条件较好,选择五极纵轴电测深法在区内寻找岩溶地下水,通过视电阻率及激电二次场的测量,对物探异常的解译和深部钻孔验证,成功找到日出水量达千吨以上的岩溶地下水,为今后在灰岩地区寻找岩溶地下水提供借鉴意义。采用物探方法寻找岩溶地下水是一种不可替代的勘查方法,可以减少单纯钻探成井的盲目性,提高找水的成功率。     

Multi-scale variation characteristics of polar vortex at 10 hPa in the Southern Hemisphere

By use of 1948-2007 NCEP/NCAR reanalysis monthly geopotential data, a set of circulation indices are defined to characterize the polar vortex at 10 hPa in the Southern Hemisphere, including area-(S), intensity-(P) and centre position-(λc , φc) indices. Sea-sonal variation, interannual anomalies and their possible causes of 10 hPa polar vortex in the Southern Hemisphere are analyzed by using these indices, the relationship between 10 hPa polar vortex strength and the Antarctic Oscillation are analyzed as well. The results show that: (1) the polar region at 10 hPa in the Southern Hemisphere is controlled by anticyclone (cyclone) from Dec. to Jan. (from Mar. to Oct.), Feb. and Nov. are circulation transition seasons. (2) Intensity index (P) and area index (S) of anticy-clone (cyclone) in Jan. (Jul.) show a significant spike in the late 1970s, the anticyclone (cyclone) enhances (weakens) from ex-tremely weak (strong) oscillation to near the climatic mean before a spike, anticyclone tends to the mean state from very strong oscillation and cyclone oscillates in the weaker state after the spike. (3) There is significant interdecadal change for the anticyclone center in Jan., while markedly interannual variation for cyclone center in July. (4) The ozone anomalies can cause the interannual anomaly of the polar anticyclone at 10 hPa in the Southern Hemisphere in Jan. (positive correlation between them), but it is not related to the polar cyclone anomalies. (5) There is notable negative correlation between the polar vortex intensity index P and the Antarctic Oscillation index (AAOI), thus AAOI can be represented by P.