气态SO_2转化及其数值模型研究

本文基于对室外烟雾箱实验,探讨了SO_2的转化机制及影响SO_2转化的因素,由此并借助于烟团模型,建立了SO_2转化和硫酸盐气溶胶细粒子生成的数值模型,用于估算从排放源排入大气的SO_2浓度及其转化成硫酸盐细粒子的浓度以及它们的空间分布,与实测结果相比,两者有较好的一致性.同时指出,由于大气中细粒子(粒径小于1μm)可通过人体呼吸进入并沉积在肺泡中而对健康有不利影响,从而说明研究大气中细粒子污染的迫切性.     

抚顺地区金矿成矿规律及找矿设想

抚顺地区（特别是清原）金矿资源丰富,岩金矿床主要分为岩浆-热液型金矿床、（次）火山-热液型金矿床及沉积-变质型金矿床三大类型.在分析矿床地质特征、控矿因素的基础上,总结出三类金矿床的成矿规律,建立成矿模式,提出找矿设想.     

新疆巴喀勒萨依地区含铜砂岩及其铜矿床特征

近年来在新疆巴喀勒萨依地区发现一套含少量火山碎屑岩的含铜砂岩地层,由于该地层位于近东西向的断裂夹块中,其含矿层位的确定就成了难题。在该地层中发现了一些腕足类、珊瑚、腹足类、植物化石,经中国科学院南京地质古生物研究所鉴定,时代属晚石炭世晚期。介绍了巴喀勒萨依地区晚石炭世伊什基里克组含铜砂岩剖面及铜矿特征,并获得铜资源量19 797 t,银铜资源量371 t,提出了该区铜、银富集在红色含铜砂岩中有机质聚集处的新观点。     

骑田岭北部地区锡多金属矿成矿特征及找矿潜力分析

在介绍骑田岭北部地区成矿地质环境的基础上，概述了区内两种主要矿床类型－－矽卡岩型钨钼矿及热液充填交代型锡铅锌矿的成矿地质特征，进而总结了区内矿床的成矿规律和预测标志。认为该区矿质来源丰富，矿体严格受岩体和构造控制，据此提出了进一步找矿方向的建议。     

广东梅县地区矿产远景遥感调查研究

利用遥感技术获取构造信息和异常信息,探讨了线环形构造和蚀变异常的遥感示矿模型,通过成矿关系分析提高找矿效果,为梅县地区矿产远景勘查提供了有利的科学依据。研究建立起植被高覆盖区遥感信息提取的一套有效的技术体系,在遥感地质找矿中具有一定的参考和应用价值。     

吉南老岭地区控矿构造特征分析

吉南老岭地区矿产资源丰富,大中型矿床众多,是吉林省的主要成矿区带。本文主要研究大地构造背景和地壳的演化规律及本地区韧性断裂、脆性断裂、韧脆性断裂及变质变形作用等构造类型的特征,进而阐明这些构造对矿产的控制作用。     

徽县头滩子地区土壤金异常晕与金矿化特征

通过区域地质的研究,分析了头滩子地区的土壤金异常晕,该区土壤晕分布与构造展布方向一致,金异常晕对地层的选择性不明显。指出了构造、热液、地层岩性三位一体控制着金的矿化与成矿。特别是断裂构造是金矿化的必要条件。     

甘肃北山印支燕山期花岗岩成矿作用与找矿工作再研究

本文讨论了甘肃北山地区印支燕山期花岗岩的空间分布与构造,矿化集中区的耦合关系;与印支燕山期花岗岩活动有成因关系的几个典型矿床;印支燕山期作用强度、构造环境、矿源层和矿化集中区。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

典型干旱地区陆面特征的模拟及分析

运用NCAR -LSM (Landsurfacemodel)模式对典型干旱区—沙漠站进行了独立试验 (Off line) ,检验了LSM模式在典型干旱地区的性能 ,并分析了典型干旱地区的陆面特征。结果表明 :LSM模式对干旱地区有较好的模拟性能。在不同的季节 ,典型干旱地区的感热和潜热有着不同的特征 ,4月份的感热通量较大 ,约为 4 0 0W·m-2 ;1月和 8月相对较小 ,约为 2 30W·m-2 。 1月和 4月的潜热通量很小 ,约为 4～ 6W·m-2 ,可以忽略 ;但 8月份的潜热通量大 ,平均最大约为 12 0W·m-2 ,当有降水发生时 ,潜热通量可达 5 70W·m-2 ,与感热通量相当。