用1：5万磁异常特征圈定贵州水城-艾家坪地区成矿靶区

对1：5万高精度磁异常原始资料数据处理,进行化极、延拓计算7个不同上延高度异常,分析对比所有资料,结合地物化资料,对磁异常平面进行特征分区。又根据已知的白马洞（区内）-杉树林（区外）铅锌矿床成矿带及区内异处的铅锌、铜、锰等矿床（点）的成矿规律和分布特点,圈定了8个异常成矿靶区,19个大型的浅层局部负磁异常,均为有一定找矿意义的磁异常,并推测它们可能为岩体与矿致磁异常（铅锌、铜、锰、铁）等综合引起,在岩体（浅表隐伏的花岗岩珠或岩枝）与围岩接触带、层间破碎带上,应是赋矿的有利部位。     

新疆东准噶尔锡矿北花岗斑岩的锆石LA-ICP-MS U-Pb测年

对东准噶尔锡矿北花岗斑岩进行锆石LA-ICP-MS U-Pb测年,获得206Pb/238U加权平均年龄为(281±10)Ma,MSWD=9.3,206Pb/238U-207Pb/235U谐和曲线图中下交点年龄为(278±11)Ma,MSWD=7.5,两者在误差范围内完全一致,时代属于早二叠世。结果表明,锡矿北花岗斑岩形成的时代属于东准噶尔后碰撞深成岩浆活动的范围(330～265Ma),晚于东准噶尔乌伦古河碱性花岗岩和卡拉麦里碱性花岗岩的形成时代（300Ma左右）,以花岗斑岩为代表的晚古生代岩浆侵入活动延续到早二叠世晚期。     

野外电位溶出法测铜新探索

溶液中加入氧化剂（高锰酸钾）,氧化电极表面的金属铜形成铜离子进入溶液中,金属氧化溶出时间与溶液中的金属离子的浓度成正比,峰值与溶出时间成正比,因此峰高与溶液中金属离子浓度成正比,以此测定溶液中铜离子的浓度。     

基于测井资料的储层流动单元划分——以尕斯库勒油田为例

依据尕斯库勒油田实际资料,分析了粒度中值、泥质体积分数、灰质体积分数、孔隙度与渗透率以及与测井曲线之间的关系,建立了一套直接利用测井资料进行储层流动单元划分的技术方法,实现了流动单元纵向上的连续自动划分.采用聚类分析方法,把储层划分为E、G、M和P 4类,平面上流动单元的分布主要受沉积微相控制,E、G类流动单元主要沿水下分流河道的主流线分布,G类流动单元主要分布在河口砂坝和河道侧缘,M类流动单元分布在席状砂部位,P类流动单元零星分布在砂体尖灭的边缘部位.     

大比例尺数字测图质量控制方法探讨

大比例尺数字测图正以其测图精度高、成图速度快等优势逐步取代传统的以平板为主的模拟测图.与传统的模拟测图相比,数字测图的质量控制关键点更多、内容与方法更为复杂.结合厦门市西北部测区2003年大比例尺数字图测绘工程的实施情况,就如何在数字测图的各个环节实施质量控制,确保最终数字测绘产品成果(DLG)的数据质量,进行探讨.     

椭球面三角形外接大地圆圆心测地坐标的另一种解法

为了在测地坐标系中确定外接大地圆圆心,采用了解非线性方程组的牛顿迭代法,解法简便,易于理解.数据验证表明,由该数值法求解的结果与由解析公式获得的结果完全一致.由此亦表明,一些繁难的大地测量计算也可改用数值法来进行.     

精确时空立体景观虚拟现实的构建与应用方法研究

本文提出一种适应人眼双目立体视觉的、可以精确进行三维量测的虚拟现实系统概念 ,阐述了这种系统的社会需求、理论依据和构建技术 ,特别详细讨论了人造立体视觉所应遵循的几何物理条件 ,三维模型数据获取方法、立体模型显示与立体观测方法、以及虚景与实景叠加等技术问题 ,并给出相应的解决方案 ,列出了应用成功的范例     

用不同方法解题

正题目下图中,ABC为昏线,AD、BE为纬线的一部分,BD、CE为经线的一部分,读图完成1~2题。     

无线电测向运动引入初中地理课堂的实践研究

正一、无线电测向运动简介无线电测向运动是竞技体育项目之一,也是无线电活动的主要内容。它类似于众所周知的捉迷藏游戏,但它是寻找能发射无线电波的小型信号源(即发射机),是现代无线电通讯技术与传统捉迷藏游戏的结合。大致过程是:在旷野、山丘的丛林或近郊、公园等优美的自然环境中,事先隐藏好数部信号源,定时发出规定的电报信号。参加者手持无线电测向机,测出隐蔽     

雷达测雨误差及其对淮河流域径流模拟的影响

将雷达测雨数据与分布式水文模型相耦合进行径流过程模拟,分析雷达测雨误差及其径流过程模拟效果,研究雷达测雨误差对径流过程模拟的影响效应.在对淮河流域气象中心业务化的5种淮河流域雷达测雨数据进行误差分析的基础上,采用雷达测雨数据驱动HEC-HMS水文模型,模拟分析淮河息县水文站以上流域2007年7月1-10日强降雨集中期的径流过程.结果表明:利用雷达测雨数据的径流模拟结果与实测资料的模拟结果基本吻合,各种雷达测雨数据误差经过HEC-HMS水文模型传递后,误差明显减小.联合校准法对应的模拟效果最好,过程流量相对误差NBs'和洪峰流量相对误差Z'分别为-20.2%和-13.3%.