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151.
云南白马寨铜镍硫化物矿床铂族元素地球化学及其对矿床成因的制约 总被引:18,自引:3,他引:15
采用镍硫火试金ICP-MS法分析了白马寨铜镍硫化物矿床矿石及其主要围岩铂族元素(PGE)含量,结果表明铂族元素总量(ΣPGE)普遍较低,且ΣPGE由矿床核部的块状矿石(78.15×10-9~555.92×10-9)向外围矿化橄榄岩(6.77×10-9~70.95×10-9)至辉长岩(3.02×10-9)逐步降低。煌斑岩脉岩的ΣPGE也较低,为6.86×10-9~17.03×10-9。ΣPGE与Ni含量呈明显的正相关。不同种类岩石和矿石的PGE原始地幔配分模式明显不同,块状矿石为Pt-Pd配分型,Ir较明显亏损;矿化橄榄岩配分曲线较平坦,IPGE和PPGE分异不明显,但均出现Ru正异常。辉长岩样品和煌斑岩PGE配分模式几乎一致,也均出现明显的Ru正异常。矿石和围岩的Cu/Pd值远高于原始地幔,表明原生岩浆发生了较强的硫化物熔离作用。块状富镍矿石的(Pt+Pd)/(Os+Ir+Ru)和Pd/Ir分别为138.24和24.7,指示其母岩浆为演化较为彻底的玄武质岩浆,而矿化橄榄岩的相应值分别为3.02和16.09,具有科马提质岩浆的特征参数,因此白马寨块状矿石和矿化橄榄岩之间可能没有成因联系。块状硫化物熔体侵位前,其母岩浆经历过长时间强烈的硫化物熔离作用,硫化物熔浆作为独立的侵入相而侵入于III号岩体核部。这个过程反映了峨眉山地幔柱尾部岩浆演化和成矿可能经历过高度的S饱和过程。白马寨矿床形成过程中可能受到地壳物质的混染。 相似文献
152.
清代云南雨季早晚序列的重建与夏季风变迁 总被引:6,自引:0,他引:6
根据以档案为主的历史文献资料逐年进行考订,复原了云南1711~1911年间的雨季早晚序列,并利用多种资料进行了检验。分析表明,云南雨季开始期年际和年代际的波动都较剧烈,还存在年代际尺度以上的长时间尺度波动。雨季开始期从18世纪初逐步转向偏早,19世纪又转向偏迟,到20世纪又偏早,这在一定程度上反映了夏季风的长期变迁。云南雨季开始期存在明显的准3年和11.3年周期,准3年周期可能和El Nino事件的准3年周期有关,11.3年周期明显和太阳活动的11年周期有关。同时发现,El Nino事件对云南雨季的开始期有重要的影响,在El Nino年云南雨季开始期主要为偏迟或正常,但这种影响存在明显减弱的时期,可能意味着ENSO事件对亚洲夏季风的影响存在某种震荡。 相似文献
153.
GIS支持下的澜沧江流域云南段土壤侵蚀空间分析 总被引:23,自引:5,他引:18
利用ArcView3.2和ARC/INF08.1软件,通过图层叠加、统计分析和缓冲区分析等,提取西南纵向岭谷区澜沧江流域云南段的不同类型和强度的土壤侵蚀与地形坡度、土地利用/土地覆盖现状、土壤类型和分布、大雨日数以及河流、道路两侧的缓冲区等的相应数据,计算出土壤侵蚀综合度。结果表明,研究区不同坡度等级中,15°25°坡度上的土壤侵蚀最强,其次为8°15°坡地和4°8°坡地;>25°坡地上则较小;不同用地类型的土壤侵蚀程度不同,总体上,旱耕坡地的土壤侵蚀较草地严重,而草地又较林地严重;在各种土壤类型中,黄壤和石灰土的土壤侵蚀最为突出,其次为红壤、黄棕壤和南方水稻土等;河流两侧和道路两侧的土壤侵蚀都较整个流域要严重,而河流两侧又略重于道路两侧;当多年平均大雨日数小于20日时,土壤侵蚀程度基本上随大雨日数的增加而增加;当大雨日数大于20日时,土壤侵蚀程度反而较小,原因在于前期大雨冲刷侵蚀,带走了地表的疏松物质。研究结果可为有针对性地防治水土流失、减少河流泥沙和水库淤积提供依据。 相似文献
154.
四川会理大岩子铂钯矿的地质地球化学特征及找矿前景浅析 总被引:5,自引:0,他引:5
四川会理县大岩子铂钯矿床是目前国内品位最高的独立铂族元素矿床之一,也是一个独特的热液成因矿床。矿区及区域上的镁铁质岩浆岩可能是铂族元素的初始来源,震旦系白云岩是其有利的容矿围岩,构造控制下的热液活动促使了铂族元素的迁移富集。地表氧化带蓝铜矿化白云岩矿石的PGE含量最高可达27.13×10-6,坑道中相对新鲜橄辉岩的PGE含量为1.068×10-6,强烈蚀变橄辉岩含PGE0.528×10-6,地表蚀变后橄辉岩的PGE含量为0.435×10-6,表明铂族元素可能发生了活化转移。整个攀西地区基性超基性岩发育,后期构造活动强烈,有利的围岩广泛分布,因而具备形成热液型铂族元素矿床的条件,找矿前景看好。 相似文献
155.
156.
157.
158.
为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。 相似文献
159.
160.