花岗岩与大陆构造、岩浆热场与成矿

文中指出,花岗岩研究存在两个误区:(1)花岗岩没有自己独立的理论,花岗岩主要是效仿玄武岩的理论;(2)花岗岩的理论主要是应用板块构造的理论,而板块构造的理论并不适合大陆花岗岩。板块构造理论只能解决海洋里及海洋边缘的问题(如安第斯),不能解决大陆本身的问题。花岗岩在海洋里很少,绝大部分在大陆。花岗岩能否分离结晶是学术界争论的重大问题,本文从野外和镜下关系上、从理论上、方法学上和三段论法的逻辑学上进行了分析,指出花岗岩分离结晶作用是不可能的。混合作用是又一个争论的焦点,花岗岩是能够发生混合作用的,关键是笔者认为,花岗岩的混合作用主要发生在下地壳底部,而不是在花岗岩侵位和上升的过程中。目前,花岗岩研究领域里地球化学最受重视,花岗岩地球化学研究应当着力解决两个问题:(1)解决生产中提出的问题;(2)解决地球化学学科自身发展提出的问题。离开这两条,花岗岩地球化学研究即迷失了方向。笔者认为,花岗岩区分为大洋系列和大陆系列,位于海洋和海洋边缘受俯冲作用影响的为大洋系列;位于大陆内部的属于大陆系列。现存的一些花岗岩构造环境判别图仅适用于大洋系列的花岗岩,而不适用于大陆系列的花岗岩。大陆系列花岗岩的地球动力学意义不是构造环境或碰撞环境,而是地壳底部温度和压力状况。我们提出的花岗岩按照Sr-Yb的分类,适合于解释大陆花岗岩的地球动力学问题。花岗岩与成矿的关系是学术界争论的重大问题,争论的焦点主要集中在两个问题上:(1)岩浆是怎么形成的?岩浆源自哪里?(2)流体是怎么形成的?流体来自哪里,流体如何上升?为了探讨上述问题,文中主要讨论了岩浆热场理论,希望用这个理论去解释与花岗岩有关的各种成矿作用,包括与岩浆有关的各种变质和沉积热液成矿作用以及岩浆热场对煤和油气的影响等。在此基础上,提出了"与花岗岩有关的成矿组合"的概念。岩浆热场最重要的意义可能是解释了大规模岩浆活动为什么与大规模成矿作用有关的问题,指出大规模岩浆活动所造成的是1+12的效果。大数据技术是当今社会的热门话题,大数据的特点主要不在于数据的大,而在于思维的新,用新思维去处理数据才是大数据的特点。不强调"因果关系",重视"关联关系";不关注"为什么",只关心"是什么",是大数据思维的特点。其实这个特点可能恰恰最符合地质找矿的实际。板块构造引发了地球科学的一场变革,但是,它只限于地球科学理论上的变革。而大数据带来的这场变革主要不是体现在地球科学理论方面,而是地球科学研究方法和研究思路方面,它所带来的效益将是前所未有的。     

近50a来中国大城市体感温度变化

采用全国主要省会城市的地面气象资料,利用MEMI模型计算了1955-2005年的体感温度(PET-physiological equivalent temperature),并分析了年和季节平均体感温度演化的时间和空间特征.结果表明:近50a来平均体感温度增加了1.745 ℃,变化速率约为0.349 ℃/10a,比同期的温度增率高,体感温度的增加主要发生在最近25a里;变化速率的季节差异也很明显,春季高达0.457 ℃/10a,冬季为0.443 ℃/10a,秋季为0.361 ℃/10a,夏季最小仅为0.129 ℃/10a;我国主要省会城市的极端冷日数在逐年将少,极端热日数在逐年增加;从区域分布上看,只有四个城市(贵阳、乌鲁木齐、长沙、重庆)PET均值在减小,其余城市都在增加,以哈尔滨、海口的变化速率最大.     

西北太平洋俯冲带大地幔楔及地幔过渡带各向异性证据和特征

地震层析成像研究清晰给出了地球深部俯冲板片的大尺度形态,但与俯冲过程相关的地幔流动特征仍不明确.在俯冲地幔楔系统中,前人观测到了与海沟平行和垂直的快波偏振方向.本文研究了西北太平洋俯冲板片在地幔过渡带中停滞形成的"大地幔楔"中的各向异性特征.对具有长期稳定观测数据的MDJ台站SKS震相和区域深源地震的直达S波震相进行了...     

基于BERTwwm与数据增强的地质实体识别研究

地质命名实体识别是识别地质文本中的地质实体并分类到准确的地质概念中的一项地质知识智能抽取任务,也是构建地质领域知识图谱的关键技术之一。本研究针对地质命名实体识别领域中复杂实体识别精度不足和样本标注成本较高这两大挑战,构建了一种地质实体识别模型BERTwwm-BiLSTM-Attention-CRF,该模型通过改进的预训练层BERTwwm并在模型中加入Self-Attention模块,显著提升了复杂地质实体的识别精度,对地质实体识别的精度达到92.67%的精确率,94.21%的召回率,以及93.29%的F1值。同时,为降低标注成本,提升小规模数据集的识别精度,本研究优化了模型构建流程,采用模型辅助标注方法,加快数据集的标注速度;改进简单数据增强方法,并利用地质字典有效扩充数据集,降低了人工标注的难度。经过实验证明,本研究提出的改进方法提高了地质实体识别效果,为地质文本分析提供了一种高效且经济的解决方案,有助于推动地质领域知识图谱的构建和地质信息的智能化处理。     

基于深度信念网络的地质实体识别方法

地质实体作为地质信息表达的核心要素,对其准确识别是地质文本数据挖掘和应用的重要基础。本文通过分析各种类型文本数据中地质实体信息的描述特点,构建了地质实体信息的标注规范和语料库,设计了基于深度信念网络(Deep Belief Networks)的地质实体识别模型,解决了文本数据中地质实体信息的结构化、规范化处理问题。以矿产资源地质调查报告为实验数据,对本文的地质实体识别方法性能进行了评估分析。结果表明,深度学习模型能够在较小规模语料库的基础上,达到较好的地质实体识别性能。     

The Big Circles in Jordan: First absolute ages using rock luminescence surface dating

In this study, we provide the first absolute ages for a Big Circle megalithic structure in Jordan, using rock surface luminescence dating of the buried surface of rocks collected from circle J4 in southern Jordan. Five rocks were used for this study. All rocks showed evidence of previous daylight exposure before being used in the construction of the circle. The exposure was sufficient to bleach the latent luminescence signal to a negligible level compared to the subsequent burial dose. Three rocks gave indistinguishable ages, and were last exposed to daylight in 1500 ± 100 BCE; this is very likely to be the date of circle construction. Two others gave younger ages, indicating later disturbance or reworking. These new results provide very strong evidence for construction during the Late Bronze Age, and refute the earlier hypothesis of construction during Umayyad period (661–750 CE) as a hunting trap.