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951.
红壤退化中的土壤质量评价指标及评价方法 总被引:97,自引:4,他引:93
土壤质量评价与监测是评价土壤退化的重要工作,也是重新设计持续性的土壤管理系统的基础。目前缺乏统一的评价指标以及将各项土壤性质与土壤管理措施结合起来的评价方法。本文首先提出了选择红壤质量评价指标的原则,并从化学、物理学和生物学三个方面初步探讨了评价红壤质量动态变化可资采用的指标体系,综述了国内在南方丘陵区红壤质量演化的研究中应用的指标;最后从土地评价方法中选择了可用于红壤质量评价的方法,并简要综述了国际上最新的土壤质量评价方法。 相似文献
952.
中国沿海地区以及濒临海域经常发生多种灾害性天气,包括大风、暴雨、大雾和海上强对流天气等,原位探测资料的缺乏极大影响了这些天气生消演变规律的深入研究以及预报准确性的提高。为了实现海上自动部署、机动安全和实时的多要素原位探测,研发了一种基于太阳能无人艇的海洋气象水文探测系统,工程样机命名为MWO-I(Marine Weather Observer-I),2015—2019年该系统进行了多次海上试验。本文对这一长航时海洋气象探测系统进行介绍,并给出2018年4月一次海上探测试验个例的初步结果。 相似文献
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954.
为研究滇黔桂卡林型金矿区水系沉积物和岩石中金的地球化学时空分布及其与金矿规模的对应关系,系统收集了该区1:20万区域化探全国扫面计划水系沉积物和全国地球化学基准计划岩石金的地球化学数据,绘制了水系沉积物和岩石金的地球化学分布图。滇黔桂卡林型金矿区以水系沉积物金地球化学异常面积大于1000 km^2为准,共圈定5处金的地球化学省,这些金的地球化学省同时也是矿床大规模产出的部位。区内右江盆地水系沉积物金背景值(1.94×10^–9)高于扬子克拉通(1.68×10^9),其内以泥岩、页岩、砂岩、灰岩为代表的容矿岩石金背景值(0.51×10^–9)也高于扬子克拉通(0.39×10^–9)。研究区不同构造单元及沉积相中水系沉积物金背景值受岩石金背景值的制约。金的地球化学省是地壳演化过程中不均匀分布的高金背景岩石、金矿化作用及金矿床次生风化作用相互叠加的结果。该研究有助于有效判断异常成因、识别成矿作用存在,对研究金的区域成矿规律和聚焦找矿靶区具有重要意义。 相似文献
955.
锡在地质过程中表现出亲氧、亲硫和亲铁三重特性。在地幔岩浆过程中,锡是一种中等不相容的金属元素。锡成矿主要与酸性岩浆活动有关,其地球化学性质决定了其成矿主要受源区性质、氧逸度以及挥发分含量、岩浆结晶分异等因素控制。高度结晶分异可使锡在岩浆中进一步富集,是锡成矿相关花岗岩的普遍特征;锡为变价元素,岩浆体系氧逸度影响源区中锡的迁移能力和分离结晶过程中锡的元素行为,还原性岩浆体系有利于锡富集成矿。富含F、Cl和B等挥发组分对锡元素的迁移和富集起积极的作用。全球锡矿床分布与俯冲带关系密切,特提斯和环太平洋构造域是主要蕴藏区。重要的锡成矿事件表现出区域性和阶段性的特征。结合锡的地球化学特性以及锡矿分布特征,我们认为最有利锡成矿的动力学机制是俯冲板片后撤机制。俯冲板片后撤引发深部软流圈地幔上涌,导致强烈的壳幔相互作用,形成低氧逸度、富F、Cl和B等花岗岩,有利于锡成矿。对于华南晚白垩世锡成矿事件,新特提斯洋俯冲板片发生后撤是其成矿地球动力学背景。 相似文献
956.
在ANUSPLIN薄盘光滑样条插值中,高相关协变量的选取决定了插值结果的精确性。本文选取2017—2019年大雾和霾能见度较差的天气过程,利用183个能见度观测站点对能见度进行插值,引入Himawari-8卫星的通道数据和DEM数据作为协变量对能见度的插值结果进行改进,并对能见度插值结果进行对比分析。研究表明,引入Himawari-8数据和DEM数据作为协变量的能见度插值结果在精度上有显著提高,尤其对雾区和霾区的边界范围和纹理的反演更为准确,基于Himawari-8卫星数据和气象监测站点的观测数据,使用协变量的方法进行能见度插值可以做为能见度监测网格化的一种有效途径。 相似文献
957.
以茶叶萌芽至展叶期寒冻害为突破口,利用1987—2016年福建省泉州市安溪县17个自动气象站2—4月的逐日气象数据及安溪各茶树种植区产量数据,确定茶叶寒冻害的天气指数保险气象指标,分析日极端最低气温与茶叶减产率的关系,建立了茶叶寒冻害指数模型。计算安溪不同区域茶叶种植区不同等级寒冻害的发生概率,应用纯保费率方法厘定了保险费率,并根据福建省政策性农业保险的实际情况,制定茶叶不同区域种植区寒冻害指数保险触发条件、赔付标准,设计了安溪县茶叶寒冻害天气指数保险合同。设计的茶叶寒冻害天气指数保险产品以客观气象数据作为定损依据,可以为茶农提供一种有效的风险转嫁方式,也为保险公司增加新险种提供了技术支撑。 相似文献
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车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。 相似文献
960.