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华南地区三叠系地层发育,安尼阶底界(即下—中三叠统界线)附近广泛发育浅绿色火山凝灰岩或凝灰质碎屑岩,俗称 “绿豆岩”。国际安尼阶底界界线层型候选剖面——位于南盘江盆地内的贵州关刀剖面和广西湾头剖面,已获得可对比的“绿豆岩”锆石U-Pb年龄,但在相邻的上扬子台地上尚缺少对安尼阶底界测年的可对比数据。本研究采集了贵州省盘州市新民镇石门坎剖面三叠系关岭组底部的多层“绿豆岩”,利用LA-ICP-MS获得锆石的U-Pb年龄。结果显示,石门坎剖面关岭组底部的锆石结晶年龄为246.9±1.1 Ma,可与南盘江盆地内及上扬子台地区出露安尼阶底界的剖面相对比。其绝对年龄为上扬子台地区内的安尼阶底界年龄对比提供了参照,有助于限定中三叠世海生爬行动物群所代表的海洋生态系统的复苏时间。石门坎剖面地层沉积连续,未来有望继续开展综合地层学的研究。 相似文献
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水塔、烟囱都是孤立高耸的建筑物 ,避雷装置处理不好易遭雷击。引下线、接地装置一般电阻容易检测 ,好坏一目了然。但顶部避雷针、避雷环及引下线连接部位是否连通、是否损坏 ,则不易查明 ,也容易忽视。如 2 0 0 1年 7月县棉花公司的水塔发生雷击事故 ,事后检测发现接地电阻符合要求 ,引下线、接地装置完好 ,但顶部避雷针与引下线的结合部锈蚀、脱焊 ,避雷针倒塌 ,因而遭遇雷击时雷电流无法泄散 ,导致供水设施被击毁。接闪器与泄电通道不畅通是一些年久失修的水塔、烟囱的避雷装置共同存在的问题。所以 ,检测人员必须用高倍望远镜仔细检查其… 相似文献
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全球基础地理底图数据库建设中对地名数据处理技术的探讨 总被引:1,自引:1,他引:1
GIS数据库建设的重要工作之一就是如何将不同来源的数据通过整合与融合,形成统一规范、内容完整、可以共享的空间数据库。现实世界中,由于应用目标和所采用技术的不同,不同来源的地理空间数据常常在内容完整性、几何位置、属性信息、语义定义等方面存在差异,因此在整合这些不同来源的数据时,首先需要对数据进行一致性匹配处理。在全球基础地理底图数据库建设中,面对大量的地名翻译、数据处理及规范化整理工作,分析不同来源的地名数据存在的图形和属性的差异,提出空间位置和属性相似度相结合的数据一致性匹配处理方法。该方法利用现有的地名数据库与多种数据源中的地名数据之间的规律与联系,进行程序开发,对不同来源的地名属性信息进行自动和交互式匹配翻译处理,减少人工处理的工作量,提高工作效率和地名翻译的准确性。 相似文献
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随着国民经济建设的发展,自70年代以来,我国各大中城市相继建造了一些高层建筑。尤其是近几年来,每年以300栋的速度发展,目前已有10层以上高层建筑约1500座左右,其中最高已达53层。高层建筑与一般建筑相比,其特点是自重大,对地基的附加应力影响深、范围广,对地基的承载能力要求高。因此在选择基础方案时,既要考虑一般工民建的要求,又要考虑地质条件和建筑物特点,保证建筑物的稳定性与实用性。 相似文献
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基于雨洪安全格局的城市低影响开发模式研究 总被引:3,自引:0,他引:3
城市调蓄用地总量减少、泄洪网络被建设用地割裂、汇流用地与建设用地重叠等是造成城市内涝灾害的主要原因。本文尝试在产流源头、产流途径以及汇流地三个层面,充分利用原有自然雨洪调蓄系统,建立能够消纳极端暴雨水的城市低影响开发模式,以长沙市苏圫垸为例,基于地形数据、水文气象数据,运用ArcGIS空间分析和SCS水文模型,模拟极端降雨的雨洪淹没区和雨洪廊道,并建立雨洪安全格局。根据年径流总量控制率85%的海绵城市建设目标,结合模型模拟确定苏圫垸低影响开发设施位置及规模,即开发后应保留雨洪斑块面积228.2 hm2,控制水量107.5万m3,雨洪廊道面积51.5 hm2,控制水量10.1万m3。可为探索基于极端气候下内涝防控的海绵城市建设新模式提供参考。 相似文献
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基于长短时记忆神经网络的台风路径临近预报模型 总被引:3,自引:0,他引:3
It is of vital importance to reduce injuries and economic losses by accurate forecasts of typhoon tracks. A huge amount of typhoon observations have been accumulated by the meteorological department, however, they are yet to be adequately utilized. It is an effective method to employ machine learning to perform forecasts. A long short term memory(LSTM) neural network is trained based on the typhoon observations during 1949–2011 in China's Mainland, combined with big data and data mining technologies, and a forecast model based on machine learning for the prediction of typhoon tracks is developed. The results show that the employed algorithm produces desirable 6–24 h nowcasting of typhoon tracks with an improved precision. 相似文献