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991.
中国自然铜矿床类型、特征、分布及形成条件 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来的找矿进展显示,我国至少存在2种以上成因类型的自然铜矿床(矿化带):火山-沉积碎屑岩型和陆相砂页岩型等,其主要分布在扬子地块西南缘和新疆天山地区.以湘西九曲湾(麻阳)铜矿和滇东北沿河铜矿为例,结合国外典型自然铜矿床(矿化带),分析了自然铜的成矿学特征及形成条件.通过对比分析沉积砂岩铜矿(硫化物)与自然铜矿的成矿学特征,认为自然铜成矿必须具备3个条件:①孔隙度丰富而适宜的储矿岩石;②水-岩反应中有利于含铜岩石的萃取和运移的浅成低温热液(卤水);③贫硫富生物有机质的地球化学还原障壁带.研究显示,自然铜形成于碱性贫硫的还原环境中,生物有机质对自然铜的成矿起重要作用,相对封闭的成矿环境、独特的流体性质对自然铜起保护作用.我国南方的自然铜矿床一般显示出层控、浅成低温及生物有机质参与成矿等特点.最后探讨了自然铜矿床在我国的找矿勘探前景. 相似文献
992.
不同粒级土壤中的碳有着不同的周转规律,在高CO2浓度条件下,它们含量的变化将在一定程度上反映土壤碳是累积还是减少,对明确土壤碳的变化趋势有重要意义.采用田间培养试验初步模拟研究在高CO2浓度条件下土壤不同粒级碳的分布.结果表明,加入秸秆培养1年,由于CO2浓度升高的原因导致在低氮(LN)、常规氮(NN)和高氮(HN)水平下土壤中碳分别增加0.01、1.10、1.22g/kg,表现为粒级<53 μm土壤颗粒中碳分别增加1.53、2.19、2.70 g/kg.粒级<53 μm土壤颗粒碳量的增加,主要是由于其重量分配百分数显著增加36.2%,碳浓度增加5.4%;粒级>250μm和250~53μm土壤颗粒部分虽然其碳浓度分别增加20.8%和17.3%(P<0.05),但由于重量分配百分数分别显著降低22.8%和36.1%,结果碳量降低.试验表明高CO2浓度导致不同粒级土壤的分配及碳浓度的变化;高氮施肥水平下有增加土壤碳量特别是小粒级土壤碳量的趋势. 相似文献
993.
湿地生态系统碳循环过程及碳动态模型 总被引:1,自引:0,他引:1
从地上、地下有机物质生产对湿地碳输入的贡献,湿地土壤碳库以及土地利用变化对湿地土壤碳库和碳排放的影响,甲烷排放和可溶性有机碳输出以及影响因子,湿地生态系统碳循环动态模型4个方面对湿地生态系统碳循环国内外研究进展和研究成果进行综述、分析,提出了我国亚热带区域天然湿地碳循环研究的主要热点和方向:(1)沿海湿地碳库估算及土地利用转化对土壤碳库和温室气体排放的影响;(2)酸沉降对于我国东南沿海低纬度地区湿地甲烷排放的影响;(3)沿海湿地生态系统碳循环动态模型的应用与开发;(4)湿地系统可溶性有机碳的输出机理探讨. 相似文献
994.
995.
根据近年来磷矿深部勘探资料,对贵州息烽温泉的构造地质条件及地热特征开展研究,获得了有关温泉地质成因的新认识。(1)由洋水背斜、安清断层(F1)和温泉断层(F2)组成的叠瓦状逆冲推覆构造体系,构成了息烽温泉地热水系统的主体及边界,该控热构造体系内地表构造与地腹构造并不统一,老地层盖在新地层上,构成顶、底两层叠置的多个热储单元,这些热储单元是地热水形成和运移的良好场所。(2)安清断层(F1)使多个热储单元直接接触,从而具有密切的水力联系,为导水、导热的良好通道;温泉断层(F2)构成了息烽温泉区地热水系统的边界。(3)大气降水沿断裂通道下渗至深部的碳酸盐岩热储层中,吸收热量形成地热水,在高温高压条件下,向洋水背斜核部进行迁移,受上覆寒武系碎屑岩盖层的保护和温泉断层的限制,形成洋水背斜西翼和北端的地热资源有利富集区,最后受分支断层阻挡而自然岀露。 相似文献
996.
997.
998.
Future Changes in Extreme High Temperature over China at 1.5℃-5℃ Global Warming Based on CMIP6 Simulations 总被引:1,自引:0,他引:1
Extreme high temperature(EHT)events are among the most impact-related consequences related to climate change,especially for China,a nation with a large population that is vulnerable to the climate warming.Based on the latest Coupled Model Intercomparison Project Phase 6(CMIP6),this study assesses future EHT changes across China at five specific global warming thresholds(1.5℃-5℃).The results indicate that global mean temperature will increase by 1.5℃/2℃ before 2030/2050 relative to pre-industrial levels(1861-1900)under three future scenarios(SSP1-2.6,SSP2-4.5,and SSP5-8.5),and warming will occur faster under SSP5-8.5 compared to SSP1-2.6 and SSP2-4.5.Under SSP5-8.5,global warming will eventually exceed 5℃ by 2100,while under SSP1-2.6,it will stabilize around 2℃ after 2050.In China,most of the areas where warming exceeds global average levels will be located in Tibet and northern China(Northwest China,North China and Northeast China),covering 50%-70%of the country.Furthermore,about 0.19-0.44 billion people(accounting for 16%-41%of the national population)will experience warming above the global average.Compared to present-day(1995-2014),the warmest day(TXx)will increase most notably in northern China,while the number of warm days(TX90p)and warm spell duration indicator(WSDI)will increase most profoundly in southern China.For example,relative to the present-day,TXx will increase by 1℃-5℃ in northern China,and TX90p(WSDI)will increase by 25-150(10-80)days in southern China at 1.5℃-5℃ global warming.Compared to 2℃-5℃,limiting global warming to 1.5℃ will help avoid about 36%-87%of the EHT increases in China. 相似文献
999.
在过去的20年,地理空间情报已经由不存在而一跃成为全球情报活动的主要内容主体。基于开源的地理空间情报搜集作为一种低风险、高收益的情报搜集手段,成为各国开展地理空间情报工作的一项重要内容。本文根据开源情报源的主要渠道,分析总结了几种主要的开源地理空间情报搜集方法,重点阐述基于互联网的搜集方法,并给出了具体的分析实践,最后提出开源情报搜集的几点建议。 相似文献
1000.
Fei Hu Yongyao Jiang Yun Li Weiwei Song Daniel Q. Duffy 《International Journal of Digital Earth》2020,13(3):410-428
ABSTRACTEarth observations and model simulations are generating big multidimensional array-based raster data. However, it is difficult to efficiently query these big raster data due to the inconsistency among the geospatial raster data model, distributed physical data storage model, and the data pipeline in distributed computing frameworks. To efficiently process big geospatial data, this paper proposes a three-layer hierarchical indexing strategy to optimize Apache Spark with Hadoop Distributed File System (HDFS) from the following aspects: (1) improve I/O efficiency by adopting the chunking data structure; (2) keep the workload balance and high data locality by building the global index (k-d tree); (3) enable Spark and HDFS to natively support geospatial raster data formats (e.g., HDF4, NetCDF4, GeoTiff) by building the local index (hash table); (4) index the in-memory data to further improve geospatial data queries; (5) develop a data repartition strategy to tune the query parallelism while keeping high data locality. The above strategies are implemented by developing the customized RDDs, and evaluated by comparing the performance with that of Spark SQL and SciSpark. The proposed indexing strategy can be applied to other distributed frameworks or cloud-based computing systems to natively support big geospatial data query with high efficiency. 相似文献