物源与沉积相对鄂尔多斯盆地北部上古生界天然气优质储层的控制   总被引：7，自引：0，他引：7  

罗静兰  魏新善  姚泾利 《地质通报》2010,29(6):811-820

利用LA-ICP-MS锆石微区原位U-Pb定年方法,建立了鄂尔多斯盆地北部上古生界下石盒子组盒8段与山西组山1段砂岩碎屑锆石的年龄谱系,结合砂岩重矿物分析、显微镜下碎屑矿物的定量统计与阴极发光鉴定,通过与源区地层同位素年代学的对比,分析了研究区上古生界天然气储层的物源区和母岩的时代、性质。在大量岩心观察与沉积相研究的基础上,通过镜下对砂岩薄片中碎屑矿物、填隙物、孔隙类型及其含量的观察与定量统计,结合砂岩图像粒度、孔隙度、渗透率、毛细管压力测试,研究了各砂岩类型及其骨架矿物与胶结物的特征、孔隙类型、储集物性及平面分布规律。讨论了源区母岩的性质、沉积相及空间展布、沉积作用与水动力条件等对形成天然气优质储层及储层储集性能演化的影响。  相似文献   

基于信息量模型的云南东川泥石流易发性评价          下载免费PDF全文

孙滨  祝传兵  康晓波  叶雷  刘益 《中国地质灾害与防治学报》2022,33(5):119-127

以东川泥石流为研究对象,选取高程、坡度、坡向、起伏度、曲率、工程岩组、距断层距离、距水系距离、土地利用类型9个影响因子,以研究区144条泥石流为样本数据,建立了东川泥石流易发性评价体系。基于GIS平台,采用信息量模型计算各个评价指标状态分级的信息量值,以小流域为评价单元使用自然间断法将研究区泥石流易发程度分为极高、高、...  相似文献   

北部湾中华鲎（Tachypleus tridentatus）幼鲎生态位及种间竞争分析     

郭清扬  左娅  林吴颖  肖晓波  赵心忆  李银康  应紫薇  周传江  颉晓勇 《海洋学报》2022,44(10):109-118

中华鲎（Tachypleus tridentatus）属于国家二级重点保护野生动物,近年来数量锐减已成为濒危物种。该研究基于北部湾沿岸滨海湿地中华鲎种群调查,利用中华鲎幼鲎栖息地主要大型底栖动物资源数据,采用生态位宽度和生态位重叠指数分析探讨中华鲎幼鲎对资源利用情况及其与各物种之间竞争强弱,进一步采用种间联结性探究中华鲎幼鲎与各物种竞争情况。结果表明:（1）中华鲎幼鲎在底栖群落中属于广生态位物种,其生态位宽度最大（4.252 2）;（2）中华鲎幼鲎与各底栖生物均有一定程度生态位重叠,其中与短指和尚蟹（Mictyris brevidactylus）生态位重叠高达0.837 5;（3）中华鲎幼鲎与短指和尚蟹种群动态模拟结果显示,二者种群规模在西背岭和三娘湾地区呈此消彼长状态,自然补充量减少是限制种群增长的重要因素。生态位分析表明,中华鲎幼鲎可作为滨海湿地生态系统健康程度指示物种,建议以中华鲎为旗舰物种开展滨海湿地生物多样性保护和管理宣传。  相似文献   

不同类型农户家庭能源消费差异及其影响因素——以重庆市“两翼”地区为例   总被引：2，自引：0，他引：2  

何威风  阎建忠  花晓波 《地理研究》2014,(11):2043-2055

随着社会经济发展,农户生计出现分化。不同生计类型农户家庭用能差异越来越明显,而已有文献对此研究较少。选取了重庆市经济发展相对落后和生态脆弱性较强的"两翼"地区为案例,基于1015份调查问卷,对比分析了不同类型农户家庭能源消费数量、结构及环境、经济成本的差异。基于山区生态环境的角度及农户家庭用能现状,使用Tobit模型,分析了农户家庭薪柴(最主要的能源)消费比例的影响因素。研究表明:1四类农户中,以非农为主的III-2(人力资产型农户)的人均薪柴消费量及其占总能的比例均最低。由于生计策略差异及年龄等条件限制,其他三类农户仍大量使用薪柴。2农户人均薪柴消费成本较高,尤其在环境成本方面,替代能源能有效降低农户人均能源消费的环境成本。III-2通过减少薪柴消费量,降低了人均家庭能源消费总成本,其他三类农户人均家庭能源消费总成本较高。3替代能源可获取性及人均牲畜量是影响四类农户薪柴消费比例的共同原因;此外,家庭健康状况对II(基本型农户)薪柴消费比例有促进作用,对III-2起抑制作用;在家人数比例对III-1(自然资产型农户)和III-2薪柴消费比例均有促进作用,其他收入不利于降低II薪柴消费比例。  相似文献   

蒙古韭(Allium mongolicum)的分布和结实特性     

张莹花  刘世增  尉秋实  何芳兰  张进虎 《中国沙漠》2014,34(2):391-395

为掌握蒙古韭(Allium mongolicum)在中国的分布现状和种群发展趋势,采用野外踏查和栽培实验相结合的方法,对其地理分布范围进行了界定;以结实量调查数据为基础,分析了不同分布区域蒙古韭的结实特点以及影响因素。结果显示:(1)蒙古韭在中国的分布区约在36°28′—46°14′N、88°39′—116°05′E之间,包括陕西、甘肃、宁夏、内蒙古、新疆、青海6省(区)。(2)由于生境差异,蒙古韭不同群落中物种组成差异很大,蒙古韭多为伴生种或偶见种,很少为优势种。(3)不同生境条件下蒙古韭的结实特性差异较大,多数地区没有结实或结实率很小,主要是因为干旱导致其生殖生长受阻,加之人为因素干扰,使蒙古韭不能正常完成其生活史。  相似文献   

江西省县域人均粮食占有量的时空格局演变   总被引：6，自引：0，他引：6  

胡丹  舒晓波  尧波  曹庆安 《地域研究与开发》2014,(4)

综合运用样带、空间分析、地理探测器等方法分析1997—2010年江西省县域单元人均粮食占有量的时空格局演变及其形成机理。江西省县域人均粮食占有量空间集聚特征明显,呈较明显的圈层分布;全省大部分县域为余粮区,过半数的县域人均粮食有所提高,主要集中于赣中平原和赣北鄱阳湖周边地区。江西省县域人均粮食的空间格局主要受1997年人均粮食占有量与人均耕地面积的影响,仍对农业生产地理基础表现出较大的依赖,粮食政策、市场价格等对区域粮食生产亦有一定影响。样带趋势分析显示14年来全省县域人均粮食的东西向变化较南北向大;样带地理探测分析则有助于深入认识不同农业生产自然条件、不同经济发展水平等县域人均粮食驱动机制的差异。  相似文献   

关口前移预防为主 重心下移力在基层——青海省国土资源厅执法监察总队积极探索执法监察新机制和新方法     

苏进兰 《青海国土经略》2014,(3):16-17

正近年来,青海省经济的高速发展对土地、矿产资源的需求越来越大,导致了国土资源违法违规行为易发高发,偷采盗采砂金、煤炭等矿产资源违法屡禁不止,造成生态环境破坏,群众信访案件增多。重点项目、民生工程、未批先建等政府主导违法现象突出。同时,国土部门执法手  相似文献   

一种基于贝叶斯理论的区域斜坡稳定性评价模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

伍宇明  兰恒星  高星  李郎平  孟云闪 《工程地质学报》2014,22(6):1227-1233

本文结合滑坡物理模型和统计模型的优点,针对小流域滑坡稳定性分析,建立了一种基于贝叶斯理论的区域斜坡稳定性评价模型。该模型主要采用灾害自身信息来修正原始模型中的参数,解决了区域稳定性评价中参数难以确定的问题。该方法首先设定模型的初始参数分布,然后利用采样点雨前和雨后稳定性不同的信息建立验证方程,再根据马尔科夫链蒙特卡罗模拟和贝叶斯方法确定最终的参数分布,进而得出区域稳定性分布。应用该模型对福建省蔡源小流域的6 13滑坡群发性事件进行分析。结果显示,蔡源小流域地区的无量纲黏聚系数C为0.028,有效摩擦角为16.7,土壤的导水系数T和降雨量q的比值为529.026m,可能不稳定地区和不稳定地区达到76.0%。该模型利用历史灾害数据自动模拟出合适的参数,对区域滑坡稳定性评价具有重要意义。  相似文献   

基于Google Earth API的典型GIS功能开发方法     

喻静敏  ;游兰  ;吴华意 《地理空间信息》2014,(4):55-57

探讨了基于Google Earth API开发部分典型GIS功能的方法,并进行了原型系统开发。该方法在原始Google Earth API基础上扩展实现了几何查询、地图要素的创建和编辑、矢量栅格数据浏览等典型GIS功能,能够满足用户对地图数据的操作需求,用户体验良好。  相似文献   

人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比   总被引：1，自引：0，他引：1  

田乃满  兰恒星  伍宇明  李郎平 《地球信息科学学报》2020,22(12):2304-2316

机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP（Back Propagation）人工神经网络模型和CART（Classification and Regression Tree）决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。  相似文献