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11.
对班公湖-怒江缝合带内的岩浆作用进行LA-ICP-MS锆石U-Pb测年和地球化学分析,在辉绿岩中获得138.7±1.0Ma的~(206)Pb/~(238)U年龄加权平均值,在流纹岩中获得了110.4±0.4Ma的谐和年龄,表明区内岩浆作用具有2期成因。地球化学研究认为,辉绿岩是地幔熔融的产物,花岗闪长岩为岩石圈地幔熔融的产物,而流纹岩显示2类不同的岩石地球化学特征,低Sr流纹岩为古老岩石圈地幔熔体经历分离结晶作用的产物,高Sr流纹岩具有埃达克岩的特征,为增厚下地壳熔融的产物。综合已有的研究,早白垩世岩浆作用在缝合带两侧均有展布,其中早期岩浆岩为班公湖-怒江洋双向俯冲的产物,末期岩浆岩是碰撞后俯冲洋壳前缘断离形成的。早白垩世班公湖-怒江洋经历了双向俯冲到大洋闭合的演化过程,并在早白垩世末期发生了俯冲洋壳的断离事件。同时,高Sr流纹岩的发现表明,早白垩世末期班公湖-怒江缝合带已经发生了明显的地壳增厚作用。  相似文献   
12.
从第二次土地调查的角度出发,主要讨论Geoway软件在第二次土地调查数据采集中的使用。  相似文献   
13.
藏西北地区生态环境脆弱,由于地形复杂、气候独特,该区的观测资料非常缺乏。利用遥感技术开展藏西北地区的干旱监测,能获取在空间上连续变化的地表干旱情况,对于指导该区农牧业生产具有重要的意义。基于FY-3A/VIRR的一级数据和标准旬产品(地表温度、植被指数),采用温度植被干旱指数(TVDI)进行藏西北地区的干旱监测研究,并将监测结果分别与基于EOS/MODIS数据监测的结果、同期的野外实测土壤水分数据以及气象站点的降水量数据进行了对比分析。结果表明:利用FY-3A/VIRR数据的TVDI遥感监测结果与实测土壤水分、气象站累计降水量数据均呈显著的负相关关系,通过了0.01水平的显著性检验;利用FY-3A/VIRR数据与EOS/MODIS数据估算的TVDI干旱等级空间分布特征基本一致,FY-3A/VIRR数据可以代替EOS/MODIS数据在藏西北地区开展干旱遥感监测,可为指导藏西北地区农牧业生产提供数据支持。  相似文献   
14.
西藏羊卓雍错湖面遥感监测模型及近期变化   总被引:3,自引:0,他引:3  
羊卓雍错作为西藏高原三大圣湖之一和藏南重要的高原特色风景旅游景区, 其水域变化受到当地老百姓和各级政府部门的关注. 应用高分辨率陆地资源卫星等遥感数据可以方便、 准确地获取湖泊面积、 周长等信息, 但是由于Landsat 等高分辨率陆地资源卫星影像受到卫星重复周期和卫星过顶时多云天气的影响, 无法实现湖泊面积变化的常规业务化连续监测. 为此, 以Landsat 等高分辨率陆地资源卫星为主要遥感信息源, 结合羊卓雍错水位观测资料, 建立了羊卓雍错湖泊面积变化与水位波动之间的相关模型. 在此基础上, 利用该湖泊面积遥感监测模型, 结合近期水位观测资料分析了羊卓雍错湖面面积变化特征与趋势.  相似文献   
15.
利用EOS/MODIS数据估算西藏藏北高原地表草地生物量   总被引:4,自引:0,他引:4  
植被生物量作为一个重要的植被状态参数,其估算不仅对研究陆地生态系统植被生产量、碳循环、营养分配等方面具有重要意义,植被生物量的大小直接影响人类对地表植被的利用特点,而且影响其他的生物物理参量。各种不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率遥感数据的出现,使得实时监测大范围的植被生长成为可能。文中根据2004年8月至9月草地植被地面观测资料结合同期的EOS/MODIS卫星遥感数据建立了西藏藏北高原草地植被地上生物量、绿色干物质获得量与EOS/MODIS归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)之间的关系,并与影响草地植被空间分布的主要气候和高程要素之间的关系进行了分析。结果表明:在藏北高原NDVI较EVI能有效地估算草地地上生物量和绿色干物质获得量;藏北高原草地地上生物量与绿色干物质获得量的空间分布特征是从东南部到西北部逐渐减少,东南部部分地区每平方公顷的草地地上生物量在2000 kg以上,到西北部地区减少到200 kg以下。影响草地地上生物量空间分布的主要气候要素是降水,两者的相关系数为0.64,其次为温度,相关系数为0.44;草地植被地上生物量的空间分布与高程呈反比,即海拔越高的地段生物量越低。  相似文献   
16.
报道的高钾-钾玄质火山岩位于狮泉河镇南东方向约20km处,向东延伸。高钾-钾玄质火山岩Si O2变化于60.35%~68.68%之间,属中酸性岩范畴;具有高的K2O+Na2O含量(8.8%~10.66%),K2O/Na2O值在1.92~2.49之间,Mg O含量较低,介于0.88%~3.47%之间,Al2O3含量为14.02%~14.91%,属于高钾-钾玄质系列。岩石强烈富集大离子亲石元素(LILE)Rb、Ba、Th、U和轻稀土元素(LREE),高场强元素(HFSE)Nb、Ta、Ti具有明显负异常,Cr、Ni、Co相容元素含量低于或接近地壳的平均含量,结合Th/Yb-Ta/Yb、(Th×100)/Zr-(Nb×100)/Zr判别图及La-La/Yb图解,暗示岩浆源区可能为下地壳。在左左乡南东约2km处和狮泉河水泥厂北东约1km处各采集1个高钾-钾玄质火山岩样品,对其中的锆石进行LA-ICP-MS U-Pb同位素测定,得到的206Pb/238U年龄加权平均值分别为22.04±0.42Ma和22.29±0.31Ma,此年龄被解释为狮泉河一带高钾-钾玄质火山岩的喷发时代,即中新世阿启塔期。由此表明,该火山岩是印度板片向北俯冲时在狮泉河一带俯冲板片断离,岩浆发生部分熔融的产物。  相似文献   
17.
基于多源卫星数据扎日南木错湖面变化和气象成因分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用Landsat(MSS、TM、ETM+)系列卫星和环境减灾卫星CCD遥感影像数据以及西藏扎日南木错地区近40年(1970-2011年)气象资料,分析湖泊面积的变化特征,并探讨湖泊面积变化的可能气象成因.结果表明,扎日南木错1975-2011年间经历了先萎缩后扩张的过程,湖泊面积呈增长趋势,增长面积为7.08 km2.扎日南木错流域在过去40多年里冰川在退缩,温度升高,降水量增加,而蒸发量和最大冻土深度减少.湖泊面积与年气温之间有显著的正相关关系,气温升高可能是湖面扩大的原因之一.  相似文献   
18.
近40a西藏羊卓雍错湖泊面积变化遥感分析   总被引:11,自引:8,他引:3  
羊卓雍错(以下简称羊湖)作为西藏高原三大圣湖之一和藏南重要的高原特色风景旅游景区,其具体面积众说纷纭.本文利用遥感和地理信息空间分析方法对1972-2010年羊湖面积变化进行了系统研究,并结合流域气象站资料对其原因进行初步分析.结果表明,1972-2010年湖泊平均面积为643.98 km2.1972-2010年羊湖面积呈波动式减少趋势,其中,1970s平均面积为658.78 km2,之后至1999年面积显著减少;1980s面积为636.55 km2;1990s为635.06 km2;1999-2004年面积有所增加;2004-2010年持续缩小,减幅为8.59 km2/a.湖泊空间变化特点是除了空母错和珍错两个小湖面积变化较小之外,羊湖整体面积呈现萎缩态势,其中东部嘎马林曲入口附近退缩程度最大,达1.62 km.流域气象站资料分析表明,湖泊面积和降水的变化波动存在显著耦合关系,降水变化是羊湖面积变化的主要原因;其次,流域蒸发量的明显增加,特别是2004年来连续较高的蒸发量是导致近期面积显著减少的重要原因,气温的升高进一步加剧了这一过程.羊湖的面积变化基本反映了西藏高原南部半干早季风气候区以降水补给为主的高原内陆湖泊对气候变化的响应.  相似文献   
19.
青藏高原积雪监测在地球辐射平衡、全球气候变化和生态环境等方面有重要作用,对气候预测、雪灾预测等具有重要意义。FY-4(风云4号)卫星数据具有高时空分辨率的优势,基于FY-4A(风云4号A星)构建积雪监测方法与模型,不仅拓展了静止卫星应用领域,也丰富了积雪监测应用的手段。FY-4的高时间分辨率为积雪监测的研究提供了分钟级数据,对积雪与云的变化掌握的更为细致,但用于积雪监测的波段,因分辨率不高容易导致错判与漏判。本文基于2020年小时级野外地面雪深观测数据、风云3号D星积雪覆盖产品(FY-3D_SNC)数据,构建了基于归一化积雪指数(Normalized Difference Snow Index,NDSI)的FY-4A卫星积雪判识方法,提出了雪深监测模型与等级划分指标。结果表明:NDSI≥0.20是青藏高原地区FY-4A卫星积雪判识的适用阈值,无论有云或无云条件,其漏判率均低于8.0%。地面站点验证结果表明,积雪判识准确率达83.33%以上。空间范围内直接剔除云区后,积雪判识经混淆矩阵验证准确率在82.48%以上。因此,FY-4A卫星在青藏高原地区具有积雪监测的能力。虽然FY-4A卫星对超过10 cm以上雪深不具备区分能力,但可以较好地识别10 cm以下浅雪雪深,相关系数达到0.745,通过了0.001显著性水平检验。据此建立的FY-4A卫星0~10 cm雪深等级指标,总体分级精度达到87.50%。FY-4A卫星雪深反演方法在青藏高原地区对0~10 cm浅雪雪深有较好的估算能力。  相似文献   
20.
沙尘天气是雅鲁藏布江中游最主要的灾害,然而对该地区沙尘物质的传输过程及影响范围并不明确。利用2017-2020年冬春季(10月—次年4月)雅鲁藏布江中游的15个气象站逐小时最低能见度数据,采用转移熵方法构建区域沙尘传输矩阵,基于复杂网络理论分析沙尘天气的空间传输及交互影响特征。结果表明,1)雅鲁藏布江中游沙尘天气系统是一个稳健性网络,站点之间的沙尘天气互相影响,说明沙尘可以跨区域输送。2)申扎、南木林和尼木处于沙尘天气空间关联网络的核心,说明这三个地区是研究区的主要沙尘分布区;拉萨和墨竹工卡沙尘天气受其他站点影响程度最小。3)研究区沙尘天气影响时间短。沙尘持续时间以1小时为主,说明以局地起沙为主;3小时持续时间次之,说明个站点之间相互传输;6小时持续时间最少,说明沙尘不能长时间输送。综上所述,雅鲁藏布江中游沙尘天气即有局地供应,又有区域传输,各站点之间相互影响,形成复杂的空间交互网络。因此,为了减少研究区沙尘灾害的影响,应该立足于全面协调协作进行治理。  相似文献   
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