浙西地区“扬子型”铅锌矿床的找矿潜力初探

“扬子型”铅锌矿床的地质特征 一、矿化集中的时空分布 “扬子型”铅锌矿床在准地台周边及其隆起的碳酸盐中分布很广,成矿时期从南华纪至早古生代,最重要的有南华系莲沱组（彭山式）,震旦系陡山沱组上部（董家河式）,震旦一寒武系麦地坪组（大渡河式）,下寒武系清虚洞组（花垣式）。除此,在奥陶系、石炭系和三叠系也有发现。这类矿床形成于晋宁造山后扬子地台伸展裂陷构造环境,是罗迪尼亚超大陆裂解事件的产物。空间上主要分布以下地区：     

成都地区大气平均温度建模及其在GPS/PWV计算中的应用研究

地基GPS气象学的关键技术是在于通过垂直方向上GPS信号的湿分量延迟值来确定大气可降水量-PWV,而这两个物理量间进行转换时需要用到一个关键性的参数——大气加权平均温度。本文首先讨论了估算加权平均温度的几种方法,然后利用成都地区2005年全年的大气探空数据,采用回归分析方法,建立了适合成都地区的大气加权平均温度模型,精度为±2.21K。最后将该公式应用到成都地区PWV的计算中,得到了非常理想的效果。     

航空重力测量数学模型及其测量精度分析

基于数学和分析力学角度分别推导了航空矢量重力测量的数学模型,得到了一致的模型公式;给出了矢量模型的3个分量形式,其中垂直方向的分量就是标量重力测量的数学模型;简要介绍了我国研制成功的航空标量重力测量系统CHAGS的数据处理的过程,分析了标量重力测量中测线交叉点和重复测线的重力异常的精度;根据实测数据计算的结果表明:测线交叉点重力异常不符值的标准差约为5×10-5ms-2左右,重复测线的内符合精度优于5×10-5ms-2,达到了预期的要求。     

宁夏：中北部土地开发整理项目通过评审

《宁夏中北部土地开发整理重大工程项目实施方案》近日通过国土资源部、财政部专家组的评审,计划未来5年,在宁夏中北部实施337万亩土地开发整理重大工程。工程完工后将新增耕地面积78．5万亩,对提高项目区粮食生产能力、改变宁夏中北部地区农民生产生活条件、切实解决民生问题具有十分重要的意义。宁夏中北部土地开发整理重大工程项目,分中部片区和北部片区,中部片区涉及中宁、红寺堡、同心、海原、     

青藏高原边缘地区晚更新世人类遗存与生存模式

自20世纪80年代在青海小柴旦发现旧石器遗存以来,青藏高原边缘地区已经发现了10余处旧石器时代遗址,年代属晚更新世晚期。这些遗存显示,古人类在距今30ka左右开始尝试向这些高海拔地区扩散,但直至距今15ka以后才有更多的人群迁徙至此。通过对这些遗存分布位置、古环境特征、年代测定和石器技术、组合分析,得以管窥古人类对该地区的开发利用过程,并进而阐释史前人类技术发展、生存模式演变和古环境的耦合关系。     

水体势能的大气复氧法——势能增氧生态床法

天然河流水质受到污染,但水能依然存在且可以利用。研究了利用水体的势能进行大气复氧的方法,并将其引进污水生物处理领域。被污染的河水通过势能增氧生态床法进行原位生态修复后,其水质可达到地表水Ⅲ类标准,而且大大降低了污水处理费用。该研究革除了鼓风曝气进行大气复氧(利用动能),突破了污水生物处理的"障碍",充分发挥利用水体势能进行大气复氧的运行费用低的优点,开辟了水能利用的新领域。     

镇泾地区延长组河流相砂体分布与圈闭形成的关系研究

鄂尔多斯盆地镇泾地区侏罗系地层以三角洲-湖泊沉积体系为主,研究区范围内主要发育主河道和部分分流河道砂体。研究区构造平缓,主要为单斜地层、在东南部存在大型鼻状构造。通过对主要储层段(长6、8油层组)砂体分布及与构造之间关系进行研究,分析砂体走向与构造线方向的关系认为在构造单斜地区,当两者相交时(交角β≠0)是形成圈闭的关键因素之一,在大型鼻状构造地区因构造线的弯曲与河道砂体组合可以形成圈闭。根据研究区砂体分布和构造线组合出4种地层-岩性及岩性圈闭。利用构造图与砂体分布图对主要储层段存在的圈闭确定出长6、8油层组10个层圈闭。     

镇北地区延长组层序地层划分及含油气特征

依据层序地层学原理,应用钻井、测井和地震等资料,对镇北地区延长组地层层序进行划分.可将其划分成四个三级层序(S1,S2,S3,S4).每个层序又包括三个体系域:即低位体系域、水进体系域和高位体系域.研究结果表明:层序对含油气特征的控制主要表现在两个方面:(1)层序控制了生储盖的组合;(2)层序控制着储层的展布和储集性能,综合反映延长组含油气特征.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

GVG采样线代表性检验

通过在实验区内设置不同类型的采样线,对GVG采样线的代表性进行检验.结果表明,高速公路和乡村道路类型的采样线对区域代表性的精度在95%以上;国道为86.726%;省道为65.447%.对于不同的缓冲区,高速公路、省道和乡村道路类型采样线,以200m缓冲区的代表性最好.而国道则以800m缓冲区的代表性最好.对于不同的作物而言,无论何种类型的采样线或者缓冲区,种植面积最大的棉花的精度是最好的.最低的是省道采样线1000m缓冲区,精度是78.146%,最好的是国道采样线800m缓冲区,精度是99.974%.除省道外,其他精度都在94.8%以上.这说明GVG采样线所获得的成数对于区域主要作物的代表性是很好的.