A THREE-DIMENSIONAL ELASTIC NESTED-GRID MESO-(β-γ)SCALE ATMOSPHERIC MODEL——PARTI:MODEL DESCRIPTION

A three-dimensional elastic nonhydrostatic mesoscale(β-γ)model with nested-grid is presented.It uses a set of fullequations in terrain-following coordinates as its basic dynamic frame,which is solved with a time-splitting algorithmfor acoustic and gravity waves.The model physical parameterization includes a K-theory subgrid eddy mixing for cloudand free atmosphere,a bulk planetary boundary layer parameterization,and three types of sofisticated cloudmicrophysics schemes with double-parameters for hail-bearing clouds,warm clouds and snowing clouds respectively.The model is designed to be used flexibly for simulations of a variety of meso-and small-scale atmospheric processes,and can be improved as a regional and local operational NWP system in future.     

呼伦西白金矿点外围区化异常查证方法及找矿效果

呼伦西白金矿点外围异常查证工作中,采用围山短水系沉积物测量为主,土壤测量为辅的方法,圈定以金为主的综合异常8处,发现金矿脉4条(III～VI号)、锑矿化带1处,取得了较为明显的地质找矿效果。该方法可供同类地区开展异常查证时参考。     

The Digital Belt and Road program in support of regional sustainability

The Belt and Road initiative has a significant focus on infrastructure, trade, and economic development across a vast region, and it also provides significant opportunities for sustainable development. The combined pressure of climate variability, intensified use of resources, and the fragility of ecosystems make it very challenging, however, to achieve future sustainability. To develop the path in a sustainable way, it is important to have a comprehensive understanding of these issues across nations and evaluate them in a scientific and well-informed approach. In this context, the Digital Belt and Road (DBAR) program was initiated as an international venture to share expertise, knowledge, technologies, and data to demonstrate the role of Earth observation science and technology and big Earth data applications to support large-scale development. In this paper, we identify pressing challenges, present the research priorities and foci of the DBAR program, and propose solutions where big Earth data can make significant contributions. This paper calls for further joint actions and collaboration to build a digital silk road in support of sustainable development at national, regional and global levels.     

活性石灰的工艺性能与方钙石的显微结构

本文主要研究ＹＦ优质石灰石基本性能及其活性石灰的煅烧条件和方钙石的显微结构。结果表明煅烧温度和保温时间是影响活性石灰工艺性能及方钙石显微结构的决定性因素。     

新疆西天山智博铁矿床地球化学及同位素特征

智博铁矿位于新疆西天山阿吾拉勒铁成矿带东段,矿体以层状、似层状、透镜状产出于下石炭统大哈拉军山组玄武质安山岩中。智博铁矿成矿作用主要划分为岩(矿)浆期和热液期2个成矿期次,包括3个成矿阶段:磁铁矿+透辉石阶段、磁铁矿+绿帘石+钾长石阶段和石英+硫化物+碳酸盐阶段。智博铁矿地球化学特征表明,其成矿构造背景为早石炭世南天山洋向伊犁板块俯冲形成的岛弧环境;火山岩与磁铁矿石具有相同的物质来源,均来源于受俯冲带流体交代的亏损地幔楔部分熔融形成的玄武质岩浆。智博铁矿为岩浆(主要)-热液(次要)复合型矿床,受俯冲流体交代的亏损地幔楔部分熔融形成富铁的玄武质岩浆,岩浆沿深大断裂上侵形成早期火山岩,上侵过程中由于物理化学条件的改变在不混溶作用下形成铁矿浆,铁矿浆侵入早期火山岩地层形成岩浆期磁铁矿体;后期富铁的岩浆或矿浆热液使围岩发生矿化与蚀变,形成热液期磁铁矿体。     

海上油气田工程压裂作业船及装备配置技术探讨

用于海上油气田的压裂作业船具备高效性和安全性,具有优越的操控性能和良好的稳定性,配备了先进的船舶航行系统、动力定位系统和强大的动力系统.全船配备的压裂作业设备包括支撑剂存储装置,酸液和胶液存储装置,搅拌混合系统,各类液体和化学药剂添加系统,压裂作业泵系统,中央控制室以及数据采集系统,完备的质量控制体系,安全的作业管线和快速脱离装置.压裂作业船能连续施工作业,效率高,安全可靠.     

青藏地区羌塘盆地1:5万遥感石油地质填图效果综述

青藏高原蕴藏着丰富的矿产资源,但其恶劣的自然地理环境限制了人们对其勘探开发的步伐。羌塘盆地１：５万遥感石油地质填图的圆满完成,为加快青藏高原区域地质调查提供了成功的典范。青藏高原植被少,且主要以物理风化为主,遥感清晰、层次分明。     

山东济宁金乡大蒜产地重金属在土壤—农作物中迁移转化特征研究

基于金乡县南部地区土地质量地球化学调查与评价项目,系统采集表层土壤和大蒜样品,对As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn共8种重金属元素全量及形态数据进行深入分析,研究发现,土壤重金属形态除Cd、Hg外以残渣态占绝对优势;重金属生物可利用系数与SOM、pH、CEC均呈负相关;大蒜植株不同部位对元素的富集特征具有明显差异性,As、Cd、Cr、Pb、Ni、Cu、Zn表现为须根>叶身>假茎>蒜头;蒜头Cd与土壤Cd全量呈显著性正相关,其余元素与对应土壤中全量相关关系不明显。     

多元热流体热采技术在海上探井测试中适应性研究

稠油黏度高,流动性差,常规测试难以正确评价储层的真实产能。随着多元热流体热采技术在海上油田生产平台的成功应用,提出了在探井测试中应用多元热流体热采技术。通过对支撑平台的适应性分析研究,运用数值模拟方法预测多元热流体热采测试的开采效果,并对相应的井口、供给方式等进行了优化研究。通过现场实施,多元热流体热采测试的日产油量可达常规冷采测试产油量的2倍以上,实际效果与数值模拟的结果基本相当。该技术的应用更能准确反映油田的真实产能,为海上稠油油田的探井测试提供了一个新方法。     

基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。