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582.
583.
我国污水灌溉的分布特征及其成因 总被引:1,自引:0,他引:1
本文指出利用污水的水肥资源促进农业增产并净化污水是污灌迅速发展的主要原因。作者把全国划分为三大污灌类型区,并重点研究了我国污水灌溉的区域分异及其形成原因;对影响污灌分布的三种主要因素——水肥、耕地和人口因素进行了数值分析。 相似文献
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中国大陆造山带花岗岩可分为东西两个区,西区的中亚造山带、秦祁昆造山带和青藏高原冈底斯造山带为与大洋发育有关的造山带花岗岩,东区主体的东北、华北和华南是形成于中国大陆拼合之后的燕山期造山带花岗岩。根据不同造山带花岗岩的形成背景、地质地球化学特征差异,以阿尔泰、东昆仑、华北燕山、东北和南岭造山带花岗岩为例讨论花岗岩与大陆地壳生长的关系,区分出中国大陆的5种大陆地壳生长方式:阿尔泰式是古亚洲洋背景上形成的古生代对流地幔物质、热输入和上地壳混合为主的方式;东昆仑式是元古代造山带TTG陆壳背景基础上古生代一早中生代对流地幔物质和热输入,改造元古宙造山带基底的方式;东北式是燕山期中亚造山带背景上对流地幔物质和热输入改造显生宙陆壳的生长方式;燕山式是燕山期对流地幔物质和热输入改造太古宙基底的方式;南岭式燕山期对流地幔输入大陆的是以热为主、物质为辅,大陆地壳生长是以陆壳物质再循环为主(零增长)的生长方式。它们构成中国大陆显生宙地壳生长的基本方式。 相似文献
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近十多年来,人们已认识到大多数花岗岩浆的发育和演化受对流地幔(软流圈)物质向岩石圈地壳输入作用过程的制约,开创了把壳-幔相互作用研究与花岗岩形成演化紧密结合的新方向,这个新的研究方向的科学前沿主要是花岗岩形成与大陆生长和深部过程的关系;花岗岩形成的深熔作用和热源以及花岗岩的成因类型与构造环境。这些研究试图从大陆生长及大陆动力学的层次去认识花岗岩成因,以期建立起一个它们之间相互关联的框架,并进一步通过这一框架追索它们形成时热能传递的机理及其体制。因此,研究花岗岩不仅可以获得花岗岩物质来源和构造环境的信息,而且可以获得对流地幔(软流圈)物质向岩石圈地壳输入作用过程导致的壳幔物质运动的状态、过程、动力学等问题的本质、深部能量(热能)的传导、转化的重要信息。探索和解译这些信息,对于认识大陆生长具有纲举目张的作用,是解决当今大陆地质演化,建立大陆动力学关键问题之一,是继花岗岩物质来源、构造环境研究的花岗岩研究的第三个里程碑,对传统花岗岩成因观点提出了挑战,因而具有重要的科学意义。 相似文献
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为高效求解扩展型Boussinesq水波方程,建立了基于有限差分和有限体积方法的混合数值格式。将一维控制方程写为守恒形式,方程中通量部分采用有限体积方法求解,剩余部分采用有限差分方法求解。其中,有限体积方法采用Godunov类高分辨率格式,并结合HLL(Harten-Lax and van Leer)式黎曼问题近似解求界面数值通量,黎曼问题界面左右变量通过高精度状态插值方法(MUSCL)构筑。有限差分方法则采用具有二阶精度的中心差分公式进行。采用具有TVD(Total Variation Diminishing)性质的三阶龙格-库塔多步积分法进行时间积分。对数值模式进行了验证,数值结果同解析解或实验数据吻合良好。 相似文献
588.
基于大数据方法的玄武岩大地构造环境智能挖掘判别与分析 总被引:3,自引:1,他引:2
通过玄武岩判别图推断其所形成的大地构造环境的方法由来已久,自1971年Pearce提出了构造-岩浆判别图解法之后,已涌现出了几十种不同的判别图。然而,判别图的制作过程中使用的元素的信息量少,数据样本量少,缺乏代表性,以至于其适用范围有限,且准确率不够。为提高构造环境判别过程的效率和准确性,本文提出以大数据智能挖掘方法建立判别模型,通过玄武岩的化学成分,迅速准确地对其大地构造环境进行判别。所用到的玄武岩包括三类:洋中脊玄武岩(MORB)、洋岛玄武岩(OIB)和岛弧玄武岩(IAB),样品总量为755个。首先,本文分别利用主量元素判别图和微量元素判别图对三类数据的大地构造环境进行判别,包括Ti O_2-MnO-P_2O_5、Fe O~T-MgO-Al_2O_3、Ti-Zr-Y、Zr/Y-Zr和Ti-Zr判别图。由于判别图法针对的是特定的元素或化合物,而有些样品的成份记录不完善或没有测量到有指定物质,导致无法对该样品在判别图中绘制,因此在绘制不同的判别图之前,需要筛选掉一部分数据。判别结果表明,在不考虑无效数据的情况下,Zr/Y-Zr判别图的准确率最高,可达90%以上。但如果考虑到已筛选掉的数据,上述五种图对三种岩石的判别准确率均低于75%。在利用数据挖掘算法进行判别的过程中,本文分别试验了朴素贝叶斯(NB)、K邻近(KNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)四种算法。为达到较好的识别效果,本文将所有的化合物和微量元素组成51维的参数组用于训练模型,并且不会进行任何的数据筛选,即全部被视作有效数据。训练结果表明,NB的分类结果最差,但也超过了75%,而RF训练准确率高达100%。在算法的进阶分析中,测得RF算法验证准确率可达88.46%;为提升智能算法的实用性,本文利用贝叶斯定理对算法的判别结果求逆概率,以实现"由果及因"的合理推断;同时,本文通过人为模拟数据缺失,进一步验证不同的算法的鲁棒性,并认为RF和NB是应该被优先考虑的两种算法;最后,通过提取RF中的决策树,本文对样本中元素的重要性进行了分析,并找到了对判别效果影响最大的几个主量元素和微量元素。综上所述,利用数据挖掘算法判别大地构造环境要比判别图法更为准确、迅速且功能多样,可在该领域做进一步推广应用。 相似文献
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围绕BDS-3多频模糊度解算中的最优组合观测量选取问题,采用模糊聚类分析法分别实现不同基线长度下三频、四频及五频最优组合观测量的选取及特性分析。结果表明,随着频率数的增加,高质量线性组合数目急剧增多;相比于三频、四频,五频更有利于形成总噪声水平小的组合观测量、长基线模糊度的单历元快速固定及实现实时精密定位。 相似文献