大兴安岭南段道伦达坝铜钨锡矿床成矿作用:来自锆石和独居石U-Pb和绢云母40Ar-39Ar年龄的约束

道伦达坝中型铜钨锡矿床位于大兴安岭南段,矿体呈脉状赋存于二叠系板岩及华力西期黑云母花岗岩的断裂破碎带中。道伦达坝矿床发育铜矿体、锡矿体、钨矿体、铜钨矿体、铜锡矿体、钨锡矿体和铜钨锡矿体。矿床的成矿过程可以划分为石英-萤石-白云母-电气石-锡石-黑钨矿阶段(Ⅰ阶段)、石英-萤石-黑钨矿-黄铜矿-毒砂-磁黄铁矿阶段(Ⅱ阶段)、石英-萤石-绢云母-黄铜矿-磁黄铁矿-黄铁矿-银矿物阶段(Ⅲ阶段)和方解石-石英-萤石-黄铁矿阶段(Ⅳ阶段)。道伦达坝矿床外围的张家营子岩体中的细粒花岗岩的LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为136.1±0.4Ma。Ⅱ阶段Cu-W共生矿体中2件独居石的LAICP-MS U-Pb年龄分别为136.0±2.3Ma和135.1±2.2Ma。Ⅲ阶段Cu矿体中1件独居石的LA-ICP-MS U-Pb年龄为134.7±2.8Ma。Ⅲ阶段铜矿体中1件绢云母的⁴⁰Ar-³⁹Ar坪年龄为138.8±0.47Ma,等时线年龄为140.0±1.1Ma。系统的定年结果表明,道伦达坝矿床的铜钨矿体和铜矿体均形成于早白垩世,它们属于同一个成矿系统;成矿与早白垩世高分异花岗岩有密切的成因联系。     

广西大瑶山东南缘侏罗纪埃达克质花岗岩的特征、成因及构造意义

对钦杭结合带西南段大瑶山东南缘的中晚侏罗世埃达克质花岗岩（165~153 Ma）进行了岩石学、地球化学研究,并探讨了埃达克质和TTG岩类的特征属性。岩石SiO₂含量63.76%~72.13%,总体具高Al₂O₃（Al₂O₃≥15%）、低MgO （<3%）,亏损重稀土元素（HREE）、正Eu异常或弱的负Eu异常,低Y （≤18×10^-6）和Yb （≤1.9×10^-6）,高Sr （>300×10^-6）和Sr/Y值（>20）等埃达克岩独特的地球化学特征。结合区域构造演化分析认为,该侏罗纪埃达克质花岗岩形成于陆内伸展构造背景,为大陆板内加厚（隆起区）的下地壳底部岩石部分熔融的产物,属大陆板内环境I型花岗岩。具有类似于低镁安山岩/闪长岩系列（LMA）和镁安山岩/闪长岩系列（MA）两种高压型TTG亚类的属性,为古俯冲增生带下地壳弧型岩石熔融的继承性特征,与中生代古太平洋俯冲板片熔融过程无关,属非俯冲成因的埃达克/TTG岩类。其空间上与大瑶山东南缘早古生代俯冲增生带高度重合,且与早古生代TTG侵入岩组合紧密相邻,提示它们可能源自于早古生代洋壳俯冲带或大陆边缘弧下地壳玄武质岩石的部分熔融,因而具有洋俯冲成因的特征属性。     

大洋钻探计划运行的国际经验及对我国的启示

我国正在发起组织中国科学家牵头领导的国际大科学计划,应认真学习国际上的成功经验.国际大洋钻探计划已成功运行50余年,在运行和管理方面积累了丰富经验.我国自1998年参加大洋钻探计划以来,取得了突出成绩,但目前还只是普通成员.当前我国正在积极推进成为国际大洋钻探的共同牵头方,美国、日本和欧洲联合体的运行模式和成败得失值得我们参考借鉴.     

柴达木盆地大柴旦地区地下水水化学特征及演化规律

地下水在干旱/半干旱地区的生态环境保护中起着主导作用。柴达木盆地北缘的大柴旦湖地处西北干旱区,其生态环境较为脆弱,了解该地区的地下水水化学演化特征,对这一生态敏感地区的地下水可持续利用至关重要。本研究通过采集该地区28 个具有代表性的水样,运用数理统计、Piper图、Gibbs图、离子比值、饱和指数和反向水文地球化学模拟等方法,分析了研究区地下水水化学类型分布特征,探讨了地下水水化学演化过程中的水岩作用。结果表明:(1)由山前冲洪积扇到大柴旦湖,地下水水化学类型由HCO₃·Cl·SO₄-Na·Ca型向SO₄·Cl-Ca·Na、Cl-Na型演化转变,总溶解固体物含量由小于1 g/L增至380 g/L以上。(2)Gibbs图、主要离子比值分析及饱和指数表明,研究区地下水水化学特征主要受水岩作用和蒸发结晶作用控制,沿地下水流路径上,主要发生了岩盐、石膏的溶解,方解石的沉淀,白云石和长石的溶解或沉淀。氯碱指数、[(Na⁺+K⁺)-Cl^-]与[(Ca²⁺+Mg²⁺)-( {\mathrm{HCO}}_3^{-}+ {\mathrm{SO}}_4^{2-})]关系表明,阳离子交换作用也影响着该地区地下水水化学组分的形成。(3)通过反向水文地球化学模拟,定量验证了地下水径流过程的主要水-岩作用。     

地球科学大数据的管理与共享：以英国地质调查局为例

大数据驱动的研究范式正在引起地学领域的革命,而海量大数据的有效管理和共享是数据高效利用的前提。英国地质调查局作为最早成立的国家地质调查局,拥有海量的地学数据资源,通过近年来对数字化工作的全面推进,在数据的开放共享方面走在了世界各国的最前沿。文章对英国地质调查局的数据资源管理和数据共享方式进行了分析调研,详细介绍了他们的一站式管理平台——开放地学的主体组成,以及他们与同行合作建设的数据库。开放地学全面汇总了地调局内的数据资源,并通过一系列数据共享将所有数据集有机链接,通过数据和模型的巧妙结合,在满足用户数据需求的同时,对数据的应用进行了全方位的拓展,是地球系统科学研究框架下地球科学数字化工作的良好典范。     

煤炭地质勘查产业转型发展的思考与探讨

煤炭地质勘查工作关系国家能源安全,在国民经济发展中具有重要的战略地位。伴随煤炭行业绿色转型和新能源革命新形势,及时调整产业结构,向大地质、大资源、大生态方向拓展服务领域,为国家生态文明建设和煤炭产业绿色安全高效发展提供坚实的地质技术保障,成为煤炭地质勘查产业转型发展必然趋势和未来发展方向。结合煤田地质勘查工作发展历程及现状、发展趋势,对煤炭地质勘查产业转型发展方向进行深入剖析和探讨。     

陕西气象信息化现状及发展趋势

近年来,陕西气象信息化工作在不同层次和领域均取得了长足的发展,但仍然存在一些不足。通过对陕西气象信息化现状分析,得出陕西信息化存在的主要问题为:信息基础设施供给能力支撑不足、气象业务数据支撑能力有待提升,气象数据服务精准供给水平不足,气象信息安全保障防护能力不足,气象信息综合治理能力有待提升,气象信息技术人才队伍有待加强。根据信息化工作当前面临的新形势,探讨陕西气象信息化发展方向,提出应对措施。     

冷空气强风在大型城市中的精细结构和形成机制

地面强风可直接造成人员伤亡和经济损失,严重影响出行安全、工农业生产等社会秩序。强风的发生与天气系统和复杂下垫面的共同作用密切相关,在城市区域尤为明显。受数值模拟技术和计算资源的限制,对实际天气条件下大范围城区的强风现象进行建筑物分辨率的大规模数值模拟研究仍是一个挑战。本研究利用中尺度气象模式嵌套流体计算动力模式的超高分辨率局地气象预报系统,对强冷空气过程造成广州市区的一次强风事件进行数值模拟,深入探讨强风的精细结构和形成机制。结果表明,伴随着强冷空气入侵,广州市区的平均风速和风场高频扰动均明显增强,且在城市冠层顶尤为明显,呈现区域不均匀的三维结构,数值模拟与地面观测相一致。较大范围的强风速和阵风主要出现在建筑物较为低矮的老城区上空,并持续影响下游河道等开阔区域。在高层建筑密集的新城区,虽然整体风速明显减弱,但能在平行风向的街道狭管和下游区域形成局地强风。特别是,超高层建筑群引起显著的垂直环流,导致强风扰动向下传播,造成最大风速达8 m s?1的地面局地强风,阵风指数接近2。上游建筑群引起的风场扰动呈现大尺度湍流结构,能沿着平均气流传播影响数公里之远的下游地区。当风场扰动经过广州塔等单体超高层建筑时,可在其两侧绕流区再次加强,形成局地强风。局地强风和阵风还出现在垂直于风向排列的沿江高层建筑群的侧边,与建筑屏风的阻挡效应和缺口溢出有关。研究结果促进认识城市强风的时空特征和物理机制,有助于提升城市气象的精细化预报水平。     

2018年一次罕见早春飑线大风过程演变和机理分析

2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段：初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括：（1）受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。（2）自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;（3）通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。     

TIGGE技术对西南地区地面要素预报性能的分析

基于TIGGE中欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心全球集合预报系统(EC_GEPS和NCEP_GEPS)的2016年1月1日—2017年12月31日连续2 a的预报资料,对两套系统在西南地区10 d以内的2 m温度和24 h定量降水预报进行检验评估和综合分析。2 m温度预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的2 m温度控制预报和集合平均预报的均方根误差均普遍偏高且NCEP_GEPS总体而言优于EC_GEPS;两套系统集合平均均方根误差相对于控制预报改进不明显;集合离散度均明显偏低;Talagrand分布均呈现出非常明显的"J型"分布特征,Outlier评分普遍偏高且EC_GEPS的Outlier评分明显低于NCEP_GEPS;从集合最小值到集合最大值,随着集合百分位的增大,各个预报时效的均方根误差逐渐减小,集合最大值预报技巧最高。降水预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的24 h定量降水预报的Talagrand分布总体而言均呈现出"L型"分布特征且NCEP_GEPS更加明显;NCEP_GEPS各个预报时效的Outlier评分均普遍偏高且明显高于EC_GEPS;EC_GEPS的降水概率预报技巧明显优于NCEP_GEPS;EC_GEPS的70%集合百分位预报技巧最高,NCEP_GEPS的80%集合百分位预报技巧最高。EC_GEPS和NCEP_GEPS在西南地区的2 m温度预报和降水预报均存在一定的系统性误差,进行相应的集合预报系统性偏差订正应该能较好地改进预报技巧。