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本文分析该海域约70个测站的温、盐资料,获得以下结果:(1)夏季在对马暖流的源区,于10~75m水层内,其流路成一明显的分界线,左(西)侧温、盐度较低,右(东)侧温、盐度较高。(2)夏季对马暖流源区存在着三种海水:高温、高盐水,高温、低盐水和高温、次高盐水。(3)夏季朝鲜海峡地区,东水道的温、盐度高于西水道温、盐度。(4)1987年,东海黑潮区、长江口、杭州湾外及东海酉南部海域,夏季的表层盖度,皆比1989年同季、同一海域的盐度偏高;而对马暖流“东海段”却出现相反的低盐现象。其原因之一,1987年冲淡水势力极强,几乎盘踞了对马暖流源区的大部分海域,使源区盐度下降,并随对马暖流北上输送的缘故。其中:(1)和(4)两点认识系首次提出。 相似文献
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霞浦No.1孔晚第四纪古气候因子的定量估算 总被引:1,自引:1,他引:1
本文使用孢粉图式、最优分割、对应分析和Q型聚类分析方法,将福建霞浦No.1孔的孢粉划分为8个孢粉组合带,并由此推论出8个植被演替阶段。依据对应分析结果和一系列热力学计算公式,本文估算了该孢粉所反映的古气候因子。它们包括年平均温度、相对温度、绝对湿度、水汽压、年蒸发量、干燥度、年降水量。并依据之些古气候因子,认为该孔孢粉反映的该地区晚第四纪古气侯有7个阶段。 相似文献
164.
基于矩形图的天然水化学分类和水化学规律研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在论述Piper图和Durov图的基础上,推荐一种新的水化学图——矩形图,并详细叙述了矩形水化学图的划分原则和依据。通过银川平原地下水水化学资料分析,证实这种水化学图可用于确定地下水的水化学类型,并进行水文地球化学规律研究。 相似文献
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磷灰石广泛分布于火成岩、沉积岩和变质岩中,是一种常见的、包含丰富微量元素的副矿物。磷灰石晶格可容纳丰富的微量元素,且因其形成的物理化学条件不同会表现出差异明显的微量元素特征。利用磷灰石微量元素特征可以追踪物质来源和演化。现在常用的方法是利用磷灰石的微量元素绘制二元判别图解,经典判别图解包括Sr-Y、Sr-Mn、Y-(Eu/Eu^(*))和(Ce/Yb)_(N)-REE图解。随着微区测试技术发展,磷灰石微量元素数据日渐丰富,同时由于磷灰石化学成分的复杂性,传统图解已逐渐无法有效利用这些数据所携带的信息,进而无法准确判别其生成环境。建立能准确判别磷灰石物源的新型判别图解故而迫切。近年来,磷灰石微量元素数据的大量积累,为运用以大数据为依托,准确判别磷灰石物源奠定了数据基础。本研究将大数据技术与地球化学数据相结合,共收集整理了1925个代表性磷灰石测试点的微量元素数据,对富碱性火成岩、超镁铁质岩石、镁铁质火成岩、长英质花岗岩、中-低级变质岩、高级变质岩六种类型中磷灰石微量元素数据进行穷举端元处理,共获得7140个磷灰石物源判别图解端元组合,在轮廓系数限定下,进一步有效筛选并提取出能判别磷灰石物源类型的最优图解端元。本文构建了Eu/Y-Ce磷灰石判别新图解,相较于之前的磷灰石判别图解,其涵盖了更全面的物源类型,可以更准确地判别源区类型。 相似文献
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岩石与矿物的地球化学成分数据具有高维度特征。传统的岩矿地球化学成分研究主要采用二元/三元图解判别法,准确率不高,在数理统计方法上有欠缺。机器学习方法非常适用于对大样本高维度的岩矿成分数据进行数理统计处理。本文在介绍机器学习常见算法基本原理的基础上,总结近5年来国内外学者将机器学习方法应用于岩石矿物成分数据研究的实例,包括:① 根据矿物成分溯源其母岩(源岩)、判别矿床类型,② 新生代火山岩溯源,③ 判别变质岩原岩,④ 依据岩浆岩成分判别大地构造环境等。已有的研究实例显示,机器学习方法的准确度明显优于传统的低维度判别法。机器学习本质是分析大样本数据的高维度变量之间的相关、归类等多元统计问题。推广机器学习的应用需要建设开放获取(Open Access)的矿物、岩石成分数据库,同时全面实施开放研究(Open Research)的发表策略。 相似文献
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利用Voronoi图的城乡居民点布局优化研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文综合考虑居民点现状布局及相邻居民点间相互影响,以山西省晋城市为例,应用Voronoi图理论,依据熵值、聚类指数、标准差3个测度组合,将晋城市居民点划分为4种整理类型并绘制城乡用地布局等级图,结合2020年晋城市居民点用地规模预测值,进行晋城市居民点布局优化。结果显示,考虑居民点布局现状,利用Voronoi图理论及其聚合形态测度检验,为城乡居民点布局优化方案的提出提供了空间理论依据,是布局优化的直观方法。 相似文献