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791.
侯家窑遗址是旧石器中期重要的考古文化遗址,然而对侯家窑古人类的生存年代及生存环境至今尚存争议.本文通过野外地质观测、地磁测量和电阻率测深等工作以及动植物研究资料分析,对遗址区地质地貌环境,尤其是与古人类生存密切相关的古河流发育情况进行了系统研究.结果表明:1)在侯家窑遗址区发育一条NNW-SSE向的古河流,它形成于224ka B.P.前的泥河湾古湖泊大规模萎缩阶段,直至被晚更新世冲洪积物掩埋后才结束发育历史.2)侯家窑遗址古人类文化遗存埋藏于古河流截弯取直遗留的牛轭湖沉积层及不整合覆于其上的壤化粘土层中,时限为距今约224~ 161ka,即侯家窑古人类在此地生活达6万年之久.3)牛轭湖区不仅适宜多种植物生长,而且水流缓滞、清澈,是各类动物优先选择食物和饮水的地方.古人类在这里使用石球围猎,较之在其他地带成功率高.4)侯家窑古人类生存时期,气候寒冷,但这里的地形呈面向东南的宽阔圈椅状,光照条件良好,气候温和,其间又有河流穿过,生态环境相对优越,动植物资源较为丰富;而且遗址附近优质石器原料遍布,许多石料在河谷中即可寻到,方便石器制作.因此,对于旧石器时代以狩猎和采集为主要生活方式的古人类来讲,在寒冷的区域气候背景下,选择生存环境较好的侯家窑遗址区倚河而居势成必然. 相似文献
792.
对沉积颗粒大小、形态特征的量化和解释,是沉积动力条件分析和古地理重建的重要内容之一.图像法作为粒度分析的标准,长期受制于样本量小、效率低等困难.基于动态图像法的新型粒度粒形分析系统可在几分钟内获取多达n×107个颗粒的形状和大小信息,为沉积环境重建和动力条件分析提供了新的机会.本文基于两组样品(青藏高原的湖滩砂和黄河中游的河流砂)的动态图像粒度粒形数据,定量分析和对比了湖滩与河流两种环境沉积颗粒的粒度、粒形特征及其异同.结果表明,样品组成颗粒的球度与均值粒度之间整体上存在明显的反相关,球度-粒度曲线可大致划分为斜率不等的三段:占据颗粒绝大多数的中段(C.S.)球度适中,斜率最小;细端(F.T.)球度大,斜率也大;粗端(C.T)球度小,斜率小且不稳定.结合天然沉积颗粒的形状和密度特征,本文认为这些不同斜率的段落可能源于沉积颗粒密度效应和形状效应导致的粒度分异.对比研究表明,湖滩砂与河流砂在粒形-粒度曲线形态与分段特征方面均存在明显差异,两组样品在不同粒形参数(球度—长宽比—凹凸度)三角图和不同球度分段所对应颗粒体积百分比(C.T.-C.S.-F.T.)三角图中均能完全分离.这些事实表明基于动态图像分析的粒度粒形分析可望成为一种潜在的第四纪环境重建工具,在环境研究中有助于对天然沉积物物源特征以及风化、侵蚀、搬运和堆积过程的认识和理解. 相似文献
793.
794.
针对若羌县水资源开发利用现状进行分析,预测2030年若羌县总需水量,通过计算分析,得出2030年总需水量为3.72亿m3,其农业、工业居民生活、生活需水量分别为0.78 m3、2.8 m3、0.07 m3、0.07 m3,提出加强水资源管理,建立城市再生水利用体系,制定节水办法、完善管理制度等措施,达到水资源的可持续利用。 相似文献
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中国发育了亚洲主要的国际河流,丰富的跨境水资源在区域“水—能源—粮食—生态”安全维持中发挥着重要作用。近几十年来,受全球气候变化特别是大规模水利水电工程建设驱动,国际河流区水文及生态过程变化与跨境影响等问题备受关注。国内对这些问题的研究,重点聚焦于水文及生态过程变化规律与变化归因、跨境影响与安全风险调控,探讨跨境流域“水—能源—粮食—生态”纽带关系,构建适应全球变化的跨境水资源协调机制等方面,取得了突出的研发成效。面对全球变化影响下日益突出的跨境水安全与生态安全风险问题,国际河流的水文地理研究,更需要借助空天地一体化精准监测技术、现代空间地理信息技术和智能技术等,通过提供可量化、可参与、可公开的研发成果,更好地为国家对国际河流的合理利用与地缘合作、健康维持与风险管控、跨境水外交与环境外交等提供科学依据和决策支持。 相似文献
797.
正高三地理复习过程中有大量的模拟训练,尤其是高考前阶段,更是周练、月考、模拟考接连不断。不可否认,大量的习题训练对学生确实有巩固知识、掌握地理原理和方法、提升应试技能的作用。但只重视解题结果,忽视习题训练后的悟题过程,陷入题海战术的怪圈,其学习效率是低效的。为了深化新课程改革、切实减轻学生过重的课业负担,倡导自主学习、合作学习和探究学习,改变学生学习方式单一、学习效率低下的现状。2013年9月温州市开展了"有效学习课堂变革"的 相似文献
798.
799.
Forecasting of rainfall and subsequent river runoff is important for many operational problems and applications related to hydrology. Modeling river runoff often requires rigorous mathematical analysis of vast historical data to arrive at reasonable conclusions. In this paper we have applied the stochastic method to characterize and predict river runoffofthe perennial Kulfo River in southem Ethiopia. The time series analysis based auto regressive integrated moving average (ARIMA) approach is applied to mean monthly runoff data with 10 and 20 years spans. The varying length of the input runoff data is shown to influence the forecasting efficiency of the stochastic process. Preprocessing of the runoff time series data indicated that the data do not follow a seasonal pattern. Our forecasts were made using parsimonious non seasonal ARIMA models and the results were compared to actual 10-year and 20-year mean monthly runoff data of the Kulfo River. Our results indicate that river runoff forecasts based upon the 10-year data are more accurate and efficient than the model based on the 20-year time series. 相似文献
800.
The change characteristics and trends of the regional climate in the source region of the Yellow River, and the response of runoff to climate change, are analyzed based on observational data of air temperature, precipitation, and runoff at 10 main hydrological and weather stations in the region. Our results show that a strong signal of climate shift from warm-dry to warm-humid in the western parts of northwestern China (Xinjiang) and the western Hexi Corridor of Gansu Province occurred in the late 1980s, and a same signal of climate change occurred in the mid-2000s in the source region of the Yellow River located in the eastern part of northwestern China. This climate changeover has led to a rapid increase in rainfall and stream runoff in the latter region. In most of the years since 2004 the average annual precipitation in the source region of the Yellow River has been greater than the long-term average annual value, and after 2007 the runoff measured at all of the hydrologic sections on the main channel of the Yellow River in the source region has also consistently exceeded the long-term average annual because of rainfall increase. It is difficult to determine the prospects of future climate change until additional observations and research are conducted on the rate and temporal and spatial extents of climate change in the region. Nevertheless, we predict that the climate shift from warm-dry to warm-humid in the source region of the Yellow River is very likely to be in the decadal time scale, which means a warming and rainy climate in the source region of the Yellow River will continue in the coming decades. 相似文献