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河流相沉积的河型转换特征与控制因素及其油气地质意义
——以南苏丹Melut盆地Ruman地区坳陷期Jimidi组为例 总被引:1,自引:1,他引:0
河流相砂体是陆相含油气盆地的重要储层类型,其河型的时空转换不仅是研究盆地演化的直接证据,更是精准评价与预测油气储层的核心内容,已成为近年来国内外沉积研究的热点之一.以Melut盆地Ruman地区坳陷期Jimidi组为例,通过开展层序划分、岩相类型与岩相组合分析、高分辨率储层反演、以及砂体平面展布分析,结果表明:1)坳陷... 相似文献
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从铬的地球化学性状、铬铁矿的形成过程, Al3+, Fe3+对 Cr3+的制约机制及矿石矿物共生组合特征讨论了控制铬铁矿矿石质量的因素,这一研究对评价矿石质量有重要意义。 相似文献
105.
为了建立合理、准确且便于估算和应用的山地地理可照时数空间分布模型,本文以重庆为例,首先利用分布式模型估算了30 a平均年和各月可照时数,并利用基于气象行业标准得到的理论值进行了验证;其次,以栅格单元为统计样本,建立了基于地形尺度的可照时数估算的统计模型。结果表明:(1)基于分布式模型的模拟结果具有较高可信度,除10月外,其他各月和年的相对误差均小于10%,且东北和东南部的相对误差较中西部高。(2)西部方山丘陵区的可照时数高,中部平行岭谷区次之,东北和东南部低。冬季可照时数的空间异质性最大,夏季次之,春秋季接近,均较小。(3)各月和年可照时数与主要地理和地形因子之间的相关关系均表现为极显著性,各月复相关系数在0.7929~0.8277,年复相关系数为0.8522。(4)重庆可照时数估算统计模型在一定程度上简化了分布式模型的计算步骤和计算量,便于其应用,并可为其他地区估算可照时数提供方法参考。 相似文献
106.
The formation mechanism and influencing factors identification of soil erosion are the core and frontier issues of current research. However, studies on the multi-factor synthesis are still relatively lacked. In this study, the simulation of soil erosion and its quantitative attribution analysis have been conducted in different geomorphological types in a typical karst basin based on the RUSLE model and the geodetector method. The influencing factors, such as land use type, slope, rainfall, elevation, lithology and vegetation cover, have been taken into consideration. Results show that the strength of association between the six influencing factors and soil erosion was notably different in diverse geomorphological types. Land use type and slope were the dominant factors of soil erosion in the Sancha River Basin, especially for land use type whose power of determinant(q value) for soil erosion was much higher than other factors. The q value of slope declined with the increase of relief in mountainous areas, namely it was ranked as follows: middle elevation hill> small relief mountain> middle relief mountain. Multi-factors interactions were proven to significantly strengthen soil erosion, particularly for the combination of land use type with slope, which can explain 70% of soil erosion distribution. It can be found that soil erosion in the same land use type with different slopes(such as dry land with slopes of 5° and above 25°) or in the diverse land use types with the same slope(such as dry land and forest with a slope of 5°), varied much. These indicate that prohibiting steep slope cultivation and Grain for Green Project are reasonable measures to control soil erosion in karst areas. Based on statistics of soil erosion difference between diverse stratifications of each influencing factor, results of risk detector suggest that the amount of stratification combinations with significant difference accounted for 55% at least in small relief mountain and middle relief mountainous areas. Therefore, the spatial heterogeneity of soil erosion and its influencing factors in different geomorphological types should be investigated to control karst soil loss more effectively. 相似文献
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Journal of Geographical Sciences - Understanding the underlying ecological processes that control plant diversity within (α-diversity) and among (β-diversity) forest gaps is important for... 相似文献
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基于GIS与地理探测器的岩溶槽谷石漠化空间分布及驱动因素分析 总被引:9,自引:0,他引:9
岩溶区土地石漠化已成为中国西部继沙漠化和水土流失后的第三大生态问题,近年来岩溶槽谷区石漠化表现出增加趋势。通过获取槽谷区石漠化、岩性、坡度、海拔、降雨量、土地利用、人口密度和第一产业生产总值等数据,利用GIS空间分析功能和地理探测器模型,探讨了岩溶槽谷区石漠化空间分布特征及驱动因子。主要结论为:① 岩溶槽谷区总石漠化面积为21323.7 km 2,占研究区土地面积的8.3%,其中轻度、中度和重度石漠化面积分别是11894.8 km 2、8615.8 km 2和813.1 km 2,分别占石漠化面积的55.8%、40.4%和3.8%;② 从石漠化的空间分布来看,槽谷区石漠化主要发生在连续性灰岩中,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的22.1%、22.4%和1.9%;槽谷区石漠化主要发生在15°~25°的坡度范围,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的27.1%、18.2%和2.3%;从海拔来看,主要分布于400~800 m范围内,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的24.9%、18.4%和0.2%;从土地利用类型来看,主要发生于山地旱地中;从人口密度来看,集中分布于100~200人/km 2中;从第一产业生产总值来看,集中分布于25亿~50亿元中;③ 地理探测器的因子探测器揭示了岩性(q = 0.58)、土地利用(q = 0.48)和坡度(q = 0.42)3个因子是槽谷区石漠化形成的主要驱动因子,交互式探测器进一步揭示了岩性与土地利用类型(q = 0.85)、坡度与土地利用类型的组合(q = 0.75)共同驱动槽谷区石漠化的形成。 相似文献
110.
贫困村空间分布及影响因素分析——以乌蒙山连片特困区为例 总被引:3,自引:0,他引:3
针对目前贫困分布研究以大尺度为主而缺乏对小尺度的关注和致贫因素分析忽略个体效应或背景效应的不足,基于空间贫困视角,以乌蒙山片区为研究区域、贫困村为研究对象,运用空间点模式分析方法探究贫困村空间分布特征,并设计多层线性回归模型从贫困村和县域两个层面综合定量剖析贫困影响因素。研究发现:① 贫困村的空间聚集特征较为明显,总体分布呈现大分散小集中、散点-极核-轴带-团块并存的空间格局。② 贫困村的贫困程度受多层因素的显著影响。其中,村级影响因素为:人口密度、通路率、劳动力比例、遭受自然灾害频次、安全饮用水比例;县级影响因素为:人均地方生产总值、高中阶段毛入学率、植被覆盖率。③ 农村贫困来源于贫困村与县域的双重作用。因此在精准扶贫工作中,政府及相关部门可针对不同尺度对象有针对性地施策,合理配置扶贫资金。 相似文献