鄂尔多斯盆地北部侏罗系泥岩地球化学特征:物源与古沉积环境恢复   总被引：3，自引：1，他引：2  

雷开宇  刘池洋  张龙  吴柏林  寸小妮  孙莉 《沉积学报》2017,35(3):621-636

鄂尔多斯盆地北部侏罗系泥岩地球化学特征记录了当时重要的地质信息。通过对该区中侏罗统直罗组及延安组泥岩的X射线荧光常量元素分析以及ICP-MS微量、稀土元素分析对其源区构造背景、源岩属性进行了综合研究。与此同时,根据泥岩典型地球化学参数的垂向变化对其古沉积环境进行了恢复。研究结果表明:盆地北部侏罗系沉积岩与北邻阴山-大青山-乌拉山地区前寒武纪古老基底的片麻岩、麻粒岩、孔兹岩等变质岩系以及各时代侵入岩具有较大的亲缘性,是其主要物源。源区构造背景主要是与大陆岛弧相关的活动大陆边缘。Sr/Cu、Rb/Sr、CIA、Sr/Ba、V/（V+Ni）、Ce_anom等泥岩地球化学指标的垂向变化特征对古沉积环境的反演表明,从延安期→直罗组沉积早期→直罗组沉积晚期,古气候由温湿气候逐渐变得越来越干旱,水体古盐度整体上由微咸水相的淡水环境逐渐向半咸水相的淡水环境转变,古氧化还原环境为水体分层不强的还原环境。  相似文献   

基于深度学习与随机森林的PM_2.5浓度预测模型     

彭豪杰  周杨  胡校飞  张龙  彭杨钊  蔡心悦 《遥感学报》2023,(2):430-440

针对PM_2.5浓度预测中传统机器学习算法无法对数据内部隐藏特征进行深层次挖掘，而深度学习算法在数据较少情况下效果不佳的问题，综合考虑深度学习与随机森林的特点，提出一种基于深度学习与随机森林的PM_2.5浓度预测组合模型。模型以气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据、气象再分析数据和PM_2.5地面观测数据构建训练数据集，通过深度学习方法对训练数据内部深层次隐含特征进行提取，将提取得到的隐含特征用于随机森林模型训练，并使用随机森林回归算法得到PM_2.5浓度的预测值。为验证方法的有效性，以河南省区域2018年—2019年的PM_2.5浓度估算为例，将原始特征与利用CNN、LSTM和CNN＿LSTM所提取特征共同构建的新特征分别通过随机森林回归、支持向量回归以及K近邻回归等3种传统机器学习方法进行训练和预测。实验结果表明，在较少数据情况下PMCOM模型无论是在整体预测还是在分季节预测场景下均具有较好的预测精度，其中以LSTM为特征选择器，RF为回归器的组合模型是本实验的最优模型，在即使只有35%...  相似文献   

南黄海中西部全新世地层沉积特征     

仇建东  张勇  吴凤萍  王松涛  程世秀  张龙  王伟 《海洋地质与第四纪地质》2023,(2):77-91

南黄海是典型的物源供给丰富的宽广陆架海，全新世沉积记录十分丰富，具有分辨率高、空间分布不连续和沉积记录片段性等特征。根据近年来在南黄海采集的大量高分辨率浅地层剖面资料，结合多个钻孔的岩性特征和AMS¹⁴C测年数据，较为系统精细地揭示了南黄海全新世沉积的时空分布特征。根据沉积体空间分布范围、成因机制和物质来源，南黄海全新世沉积可划分为4个独立的沉积体，呈现出不同的声学反射特征，主要为加积进积反射、平行或透明弱反射、中高角度进积反射和中高角度倾斜-斜交反射。根据估算，河流物质输入约占到南黄海全新世沉积总量的78%，其他物质来源主要为海侵过程中较强的海洋动力侵蚀、改造和再分配的底床物质。本文的研究可为厘清南黄海全新世沉积体精细演化过程的动力学机制研究提供更多可靠的证据。  相似文献