华北地块及邻区重力异常特征及地质结构

研究华北地块及邻区重力异常特征、地质结构和断裂构造,对该区地震风险研判和矿产资源远景规划具有重要意义。文章基于小波多尺度分解法、Parker-Oldenburg迭代反演法和重力异常导数法,利用华北地块及邻区布格重力异常数据,获得布格重力异常小波分解逼近场和细节场、莫霍面深度和重力异常导数。结果表明:(1)逼近场和细节场揭示出华北地块可分为西部的鄂尔多斯克拉通块体和东部的华北似环状裂谷盆地两个子单元。(2)莫霍面深度范围在28~52 km之间,呈NNE走向,由西向东逐渐变浅,具有显著的“东西分带”特征。尤为显著的是鄂尔多斯克拉通块体和华北似环状裂谷盆地,块体内部莫霍面变化较平缓,块体边界莫霍面变化剧烈。(3)根据重力异常导数结果识别并校正出研究区13条块体边界及主要断裂带。     

拉萨地块中二叠统洛巴堆组岩石磁学及其地质意义

拉萨地块是研究班公湖—怒江特提斯洋和雅鲁藏布江特提斯洋演化过程的关键,但印度—亚洲大陆的碰撞可能导致拉萨地块遭受不同程度的重磁化影响,为寻找理想地层进行古地磁研究,本文对拉萨地块中二叠世洛巴堆组砂岩、火山岩及灰岩样品进行详细的岩石磁学研究,以确定各类岩石是否具备记录原生剩磁信息的能力．结果表明砂岩样品中主要载磁矿物为磁黄铁矿,火山岩及灰岩样品中主要为磁铁矿或赤铁矿．结合区域地质资料和部分样品退磁实验,本文认为砂岩样品可能遭受林子宗群火山和岩浆活动所提供的区域热扰动影响,记录了古近系重磁化信息;火山岩和灰岩样品可能记录了岩石形成时期的原生剩磁信息,有望从中获得可靠古地磁数据．     

胶东-朝鲜半岛中朝扬子碰撞带初析

根据对胶东半岛北缘的栖霞陡崖剖面、胶莱盆地南缘的诸城皇华店剖面以及朝鲜半岛临津江群的野外露头地层、古生物、岩性等特征的研究,推论中朝与扬子碰撞带的南部界线位于皇华店至朝鲜军事分界线之南。     

黄河中游响应气候变化和地表相对抬升发育阶地研究

揭示河流系统响应气候变化和地表抬升的机制是理解流域地貌演化以及水系发育过程的基础,其核心难题是如何充分认识它们在阶地发育中扮演的角色.以往的研究倾向于分开讨论气候变化和地表抬升在河流阶地发育中的作用,认为河流堆积/侧蚀和下切行为分别与冰期和间冰期气候对应,或者将阶地作为地表抬升的直接证据.首先,从上下游河段对比的视角初...     

阿尔金北缘尧勒萨依片麻岩锆石LA-ICP-MS U-Pb年龄、地球化学特征及其地质意义

阿尔金北缘尧勒萨依片麻岩分布于尧勒萨依河中下游,主要岩性为黑云二长花岗片麻岩.为确定该地区侵入岩形成时代、成因和构造背景,本文对其进行了岩石学、锆石U-Pb年代学和地球化学研究.研究区花岗岩LA-ICP-MS锆石U-Pb测年显示,其形成年龄为927±3 Ma,时代为新元古代早期青白口纪.其具高硅(SiO2=71％～73...     

祁连山东北缘武威盆地隐伏构造

祁连山东北缘武威盆地是阿拉善地块南缘主要的含油气盆地,也是石炭系页岩气勘探的热点区域。长期以来,由于武威盆地为第四系覆盖,盆地的结构和构造存在很大争议。通过地震剖面探测和钻探地层分析,对武威盆地西部的结构和构造进行了厘定。地震剖面和钻探揭示,研究区前寒武纪基底之上主要发育下部寒武系、中部新近系和上部第四系3套构造层。下构造层构造复杂,发育下寒武统(大黄山组)断陷盆地、下寒武统冲断-褶皱带和下白垩统断陷盆地。下构造层的构造分析,结合区域地层和构造特征,提出武威盆地经历了早寒武世NE—SW向伸展变形、侏罗纪末—白垩纪初NE—SW向地壳缩短变形及早白垩世NE—SW向伸展变形3期构造演化过程。武威盆地东、西部的地层序列和构造差异表明,武威盆地以武威-蔡旗构造隆起带为界,可划分为东、西2个构造单元。     

哈萨克斯坦扎尔干特-阿拉善30号井前兆异常特征

介绍了哈萨克斯坦扎尔干特阿拉善30号井的水文地球化学环境,对其15年来的交换资料进行了初步的统计与分析。结果表明,在震中距为300 km、400 km范围内,5级、6级地震的异常项目比例分别可达55.6%、61.1%,而7级大震(或6级震群)远兆的异常比例仅为16.7%。且在异常时间、异常形态上,5级、6级和7级地震(或6级震群)各有其特点和差异。     

哈萨克斯坦卡帕尔-阿拉善4号井前兆异常特征分析

选取距卡帕尔-阿拉善4号井300 km范围内的3次5级地震,400 km内的3次6级地震,约600 km内1次7级地震、1次6级强震群作为震例资料,分析了这些地震前卡帕尔-阿拉善4号井前兆异常特征。结果表明:①对于5级地震,50.0%测项出现前兆异常,水化学、水动态异常各占50.0%。这些异常的58.3%表现为中期异常,41.7%表现为短期异常,无单独临震异常,也无叠加临震异常。异常变化幅度大而明显,且以趋势性上升或下降为主。硅酸和硫酸根在同一地震前异常时间与异常形态相似。②对于6级地震,33.3%测项出现前兆异常,其中水化学异常占38.9%,水动态异常占16.7%。出现的异常57.1%为中期异常,28.6%为短期异常,14.3%为临震异常。异常形态多为脉冲突跳,而仅有少数为趋势性高值异常。各异常项目之间有一定的同步性。③对于7级地震或6级强震群,37.5%测项出现前兆异常。出现的异常83.3%为中期异常,16.7%为短期异常。异常幅度大而明显,异常形态以单值突跳或趋势性为主。     

基于城市地块变化的基准地价更新研究

采用传统的方法编制地价指数及更新基准地价需要大量的地产交易资料,而我国大多数城镇地产交易市场尚未发育完善,存在收集资料困难,操作难度大等问题。文中在研究城市地块变化及其测度的基础上,通过分析地块变化指数和地价指数之间的相关性,建立了相关模型,从而测算出地价指数并更新基准地价。以土地市场发育不太完善的广西县级城市——桂平市为例进行了实证研究,并采用德尔菲法对结果的合理性进行了分析。结果显示,专家评价平均值为49.83,标准差为2.256 7,符合度为99.66%,说明基于地块变化的基准地价更新的方法是科学可行的。     

构建地块二维表征及CNN模型的作物遥感分类

本文旨在研究基于地块数据约束的深度学习模型的分类特征表示方法,以识别不同作物在不同时相上光谱差异从而对作物类型进行分类。通过Google Earth Engine平台获取作物生育期内全部Landsat 8影像,利用其质量评定波段完成研究区无云时相及区域上的地块统计,提取地块级别的各波段反射率均值按照时相顺序及波长进行排列,构建波谱、时相二维特征图作为该地块的抽象表示。通过构建相对最优的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)结构完成对特征图的分类,从而完成对地块的分类。构建CNN模型并不需要手工特征和预定义功能的需求,可完成提取特征并遵循端到端原则进行分类。将该模型的分类结果与其他最为常用机器学习分类器进行了比较,获得了优于常用遥感分类算法的分类精度。结果表明地块数据的加入可以有效的缩减计算规模并提供了准确的分类边界。所提出得方法在地块特征表示及作物分类中具有突出的应用潜力,应视为基于地块的多时相影像分类任务的优选方法。