2022年夏季中国高温干旱气候特征及成因探讨

2022年夏季,中国中东部发生了极端高温干旱气候异常,给经济、农业、人民生活造成了严重影响。本文回顾了此次高温干旱气候异常的时空特征,分析了其主要成因。2022年夏季,中国中东部区域平均的极端高温频次、日最高温度平均值、高温日数等指标均达到了1979年以来的最大值,区域平均降水则达到了1979年以来的最低值。此次气候异常主要是由于夏季中国中东部受强大的高压系统控制,与偏强的西太副高、中纬度的西风带扰动以及热带海温的影响有关。此外,本文探讨了全球增暖趋势对极端高温事件增多的影响,以及未来中国地区高温和干旱事件的可能变化。     

小秦岭金矿田507脉成矿期内构造活动及矿体定位关系

根据构造控矿的观点，通过对成矿期内容矿断裂活动分析，阐述了构造活动与矿体定位的关系。     

DOPֵ����GNSS��Զ�λԤ�����������о�

????GNSSα????λ??????λ?????????????????λ????????DOP???????λ????????RDOP??????????????????????????????????仯?????????????DOP????GNSS????λ????????÷?Χ??????????????DOP??RDOP?????????仯??????????????￡????????????????????????????????????????????????DOP?????????λ????????????????????RDOP?????????λ?????????     

���ʸ�ƵGNSS���ݹ���ʱ�շֲ�����

???????6?????л?????????GNSS?????????????????????????????????????????GNSS??????????????о??е???á?     

准噶尔盆地中部1区块侏罗系三工河组油气输导特征分析

分析准噶尔盆地中部1区块侏罗系三工河组油藏输导格架构成及输导特征对油气分布的控制机制.研究区内砂岩输导层包括J1s12输导层及J1b1输导层,对2套输导层的分布及成因类型进行综合评价,认为J1s12砂体为区内主要输导层;将区内断裂体系划分为深层油源断裂与浅层层间断裂,前者是油气垂向输导的最主要通道,后者是油气向圈闭聚集的重要通道.结果表明:现今构造格局不是准中1区块岩性油气藏成藏控制因素,成藏期主要输导层J1s12古构造脊控制油气运移方向,油源断裂沟通的圈闭及输导层古构造脊上与层间断层沟通的圈闭是油气聚集的主要场所.     

武汉台重力长期变化分析

通过对武汉台超导重力仪９年多连续观测的重力长期变化资料分析,得到长周期重力潮汐参数、该频段气压回归因子Ｃ、极移重力效应因子Ｐ和长周期气压回归因子Ｃ１分别为：Ｃ：－０．３８３（±０．０１４）×１０－８ｍ·ｓ－２／１００Ｐａ;Ｍｍ：１．１１７３（±０．０７２０）,－１°．１７８７（±３°．６９４３）;Ｍｆ：１．１４３２（±０．０４８４）,５°．２２３５（±２°．４２５３）;Ｍｔｍ：１．２２７６（±０．２２４５）,－１７°．５６４８（±１０°．４７５８）;Ｃ１：－０．３１２（±０．０１５）×１０－８ｍ·ｓ－２／１００Ｐａ;Ｐ：１．９０４７（±０．０６９５）．重力长期变化在Ｃｈａｎｄｌｅｒ周期附近的振幅约为３．２６×１０－８ｍ·ｓ－２。     

珊溪水库地区深部构造探测研究

通过对珊溪水库地区进行深地震反射探测,获得该地区近地表至地壳中部的精细几何结构和深浅构造关系。结果表明,该地区地壳结构在纵向具有明显的分带性,在横向显示出以断层为界的块状结构特点。研究区内走向北西的双溪-焦溪垟断层向深部延伸超过20 km进入中下地壳,为该区域内主要控制性断层,主要影响周围浅部断层的发育,是该地区主要发震构造。     

IMU/DGPS数据在1∶50000 DOM生产中的应用

IMU/DGPS(惯导测量仪/差分全球定位系统)技术航测成图法可直接获取外方位元素,缩短航测成图周期,降低航测成本。通过相应的试验及具体生产的实施,阐明利用该技术获取的控制数据进行1∶50000DOM制作的技术流程及作业过程中出现问题的处理方法。     

潮水盆地阿右旗坳陷构造特征及其演化

潮水盆地是印支运动后在阿拉善地块之上发育形成的中、新生代断拗山间盆地,其经历了早、中侏罗世断陷、晚侏罗世坳陷及以后的改造3大阶段。位于盆地西北部的阿右旗坳陷是其重要的次级构造单元,由于控制坳陷展布的断层有正断层、逆冲断层和反转断层等,故分为5块主要的次级构造单元断块。不同时代的坳陷在空间上存在翘倾叠合、叠合保存、部分叠合改造等干涉方式。研究阿右旗坳陷构造特征对该处矿产资源的开发有重要意义。     

An artificial neural network-based snow cover predictive modeling in the higher Himalayas

With trends indicating increase in temperature and decrease in winter precipitation, a significant negative trend in snow-covered areas has been identified in the last decade in the Himalayas. This requires a quantitative analysis of the snow cover in the higher Himalayas. In this study, a nonlinear autoregressive exogenous model, an artificial neural network （ANN）, was deployed to predict the snow cover in the Kaligandaki river basin for the next 30 years. Observed climatic data, and snow covered area was used to train and test the model that captures the gross features of snow under the current climate scenario. The range of the likely effects of climate change on seasonal snow was assessed in the Himalayas using downscaled temperature and precipitation change projection from - HadCM3, a global circulation model to project future climate scenario, under the AIB emission scenario, which describes a future world of very rapid economic growth with balance use between fossil and non-fossil energy sources. The results show that there is a reduction of 9% to 46% of snow cover in different elevation zones during the considered time period, i.e., 2Oll to 2040. The 4700 m to 52oo m elevation zone is the most affected area and the area higher than 5200 m is the least affected. Overall, however, it is clear from the analysis that seasonal snow in the Kaligandaki basin is likely to be subject to substantialchanges due to the impact of climate change.