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131.
上新世——早更新世青藏高原北缘隆升的磁性地层学证据 总被引:9,自引:0,他引:9
对新疆叶城剖面西域砾岩及下伏第三纪地层的磁性地层学研究表明 ,西域砾岩的沉积时代为晚上新世至早更新世 ,磁性地层年龄为 3.5至 <1.8Ma。阿图什组沉积于早上新世 ,古地磁年龄为 4 .6~ 3.5 Ma。阿图什组以砂岩和粉砂岩为主夹薄层砾岩 ,为河流相及冲积扇前缘相。西域砾岩以厚层砾岩为主夹风成粉砂岩 ,为典型洪积—冲积扇堆积。西域砾岩的沉积反映了青藏高原北缘晚上新世至早更新世强烈的隆起和剥蚀 相似文献
132.
133.
“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: 相似文献
134.
135.
水平定向钻进地层适应性的评价方法 总被引:1,自引:0,他引:1
水平定向钻进的地层适应性对施工技术方案、钻具选择、参数选取和施工效益都有着重要影响。应采用钻进地层的岩土硬度、完整性和研磨性三方面指标,对比钻进技术工艺和技术器具特点,对钻进效率、钻孔的成孔和孔壁稳定性、以及钻具寿命等进行定性及定量的评价,从而有利于大大提高水平定向钻进铺管施工的技术和经济效益。 相似文献
136.
干旱区凝结水研究进展 总被引:5,自引:0,他引:5
凝结水是维系干旱、半干旱地区主要食物链的水分来源之一,具有重要的生态意义。较详细地列举了目前国内外在干旱区测定凝结量及其持续时间所采用的研究方法,从凝结水的数量特征以及时间格局两方面阐述了不同地域凝结水的时空差异性,并从气象因素、凝结面的类型及其位置、周边植被对其作用等方面综合分析了影响凝结水发生的主要因素,探讨了干旱区凝结水的生态作用及其意义,展望了干旱区凝结水未来的研究趋势。提出在未来的干旱区凝结水研究中应加强与气象学、生态学等多学科的交叉,从能量平衡角度加强对凝结水量的研究;同时,改进和规范凝结水的测量方法,开展荒漠植被对凝结水的生理响应研究以及凝结水对极端干旱胁迫植物的作用研究。 相似文献
137.
基于分区的局域神经网络时空建模方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力. 相似文献
138.
基于历史关系数据库的时空数据库实现研究 总被引:1,自引:0,他引:1
时空数据库是研究如何存储历史和当前的时空数据,从而跟踪分析某一区域的变化,最终实现时空模型化和模拟地学过程.采用历史关系数据库模式的时空数据库可以充分利用传统时态数据库时态查询功能和GIS空间分析处理功能这些方面成熟的研究成果和现有系统,降低时空数据库建立的费用和开销.分析了采用扩展关系型时空数据库的原因,介绍了历史关系数据库模式、时态关系代数和查询语言,研究了采用历史关系数据库模式在全关系化空间数据库中组织时态信息的方法,从而实现时空数据库.以麦地轮作为例说明了采用历史关系数据库模式建立时空数据库的可行性和有效性. 相似文献
139.
镇泾地区延长组河流相砂体分布与圈闭形成的关系研究 总被引:3,自引:1,他引:2
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。 相似文献
140.