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113.
治理黄河三角洲海岸蚀退的生物措施:米草生态防护工程 总被引:7,自引:0,他引:7
黄河三角洲海岸部分区段蚀退严重,现有防潮大堤工程耗资大,维护费用高,效率较低。研究表明米草生态防护工程可以在黄河三角洲海岸蚀退中发挥重要作用。将草生态工程与堤坝等记潮工程结合,利用生态工程的自组织功能,能够减少海浪对堤坝的冲击,延长传统工程的使用寿命,提高安全系数,降低维护保养费用,为治理黄河三角洲地区海岸蚀退问题提供高效,低耗的科学方法。 相似文献
114.
藏东玉龙超大型斑岩铜矿床成岩成矿系统时间跨度分析 总被引:12,自引:5,他引:7
藏东玉龙超大型斑岩铜矿床是目前西藏发现的最大斑岩铜矿床,含铜岩体主要由早期石英二长斑岩及晚期正长花岗斑岩组成。本文用LA-ICP-MS法测定早期石英二长斑岩及晚期正长花岗斑岩锆石U-Pb年龄及Ar-Ar法测定钾质蚀变带黑云母的Ar-Ar年龄,发现玉龙含矿斑岩体早期石英二长斑岩锆石LA-ICP-MS U-Pb年龄(41.3±0.3Ma, MSWD=0.92)与晚期正长花岗斑岩锆石LA-ICP-MS U-Pb年龄(41.3±0.2Ma, MSWD=1.24)基本相同,也和黑云母Ar-Ar坪年龄(41.7±0.8Ma)及等时线年龄(41.3±0.8Ma)在误差范围内一致。玉龙斑岩铜矿早期及晚期岩体锆石U-Pb年龄一致表明含矿岩体在地质上的早期及晚期主要是岩浆在较短时间内脉动侵入所致。玉龙含矿岩体锆石U-Pb年龄(封闭温度约800℃)、39Ar-40Ar 年龄(封闭温度约300℃)及前人获得的Re-Os年龄40.1±1.8Ma(封闭温度约500℃)在误差范围内基本一致,表明含矿岩体岩体快速冷却,玉龙超大型斑岩铜矿床成岩成矿系统时间跨度小于1Ma。 相似文献
115.
埃达克岩与皖中沙溪斑岩铜矿的成矿作用 总被引:5,自引:1,他引:4
埃达克岩是一组从安山质到长英质系列岩石,具有高硅(≥56%)、富钠(3.5%≥Na2O≥7.5%)及低的K2O/Na2O(~0.42),高Mg#(~0.51)和高Ni(20×10-6~40×10-6和Cr(30×10-6~50×10-6)的岩浆岩;其主要特点还有高锶(>400×10-6,最高可以达到3000×10-6,轻重稀土强烈分异((La/Yb)N>10)以及非常低的重稀土元素含量(Yb<1.8×10-6,Y≤18×10-6,具有明显Nb、Ta负异常的火山岩和侵入岩.埃达克岩构造环境仍存在很多争议.主要的观点:(1)年轻的俯冲洋壳(<25 Ma)在俯冲过程中脱水熔融;2)加厚下地壳环境下的镁铁质下地壳(如榴辉岩和石榴辉石岩)底垫岩浆作用或拆沉作用下熔融.与埃达克岩石有关的矿产资源主要为铁、铜、金、钼矿床.在对安徽省沙溪斑岩型铜金矿床岩石和同位素地球化学资料分析和处理基础上,笔者认为沙溪侵入岩属于埃达克岩,其成因是燕山晚期西太平洋板块俯冲至扬子地块深部所导致的洋壳板片熔融作用有关,洋壳俯冲过程的大量流体参与,所携带的幔源大离子亲石元素及铜金物质在地壳浅部形成adakite岩石,同时形成该区斑岩型铜金矿床. 相似文献
116.
哀牢山-红河断裂是东南亚地区主要断裂,Tapponnier [1,2]和Leloup等[3]认为它与南海的形成有密切的内在成因联系.因此,分析这一深大断裂开始活动的时间,对了解南海的形成及东南亚的构造演化有着重要的意义.目前对这条深大断裂开始活动的时间有人[4]认为晚于27 Ma,即在南海打开之后,因而两者没成因联系;较多的学者[5~9]认为其活动期限与南海的开合基本一致,均为32~16Ma. 相似文献
117.
地质勘查工作具有较高的风险,在地质勘查技术经济论证时,应注重其风险分析,本文将贝叶斯理论应用于地质勘查,简述了贝叶斯理论的基本原理,并结合地质勘查实际,提出了应用贝叶斯理论的步骤和方法。 相似文献
118.
数字水地质空间数据库建库方法是采用MAPGIS和ARCINFO混合建库,但随着MAPGIS软件版本升级,功能增强,建库方法一直也在改进.MAPGIS6.6软件的推出,进。步提升了其功能,能够更好的替代ARCINFO完成建库工作.笔在多年进行空间数据库建库工作中,总结了在MAPGIS6.6环境下完成建库工作几个重要环节的方法. 相似文献
119.
元素的地球化学性质与关键金属成矿:前言 总被引:1,自引:0,他引:1
正本专辑重点从元素地球化学性质入手,结合地质过程和区域地质及一些具体矿床实例的研究,探讨关键金属的成矿规律。包括22篇文章,内容涵盖钨、锡、铌、钽、钛、锑、铀、铼、硼、钼、铜等多种关键金属的成矿规律。矿床是元素异常富集的地质体,因此,元素在不同地质 相似文献
120.
LiDAR全波形数据可以记录发射激光脉冲与地物作用形成的后向散射信号的全回波信息,是发射激光脉冲沿途遇到的所有目标回波信号的总和,揭示了地物的几何和物理属性,是地物分类的重要依据。然而目前基于全波形分解的地物分类研究较少。本文将LIDAR全波形数据分解成波宽、振幅、回波次数三个独立的属性,并分别将这三个属性与高程进行格网化,生成一幅含有四个图层的图像。然后使用SVM分类器对这幅图像进行分类,成功分出了房屋、地面、高大植被,分类精度96.2482%,kappa 0.9281。 相似文献