基于主导生态功能的江西省国土空间生态修复分区研究     

蔡海生  查东平  张学玲  陈艺  曾珩  邵晖  洪土林 《地学前缘》2021,28(4):55-69

以地域分异特征、主导生态功能、典型生态问题为基础依据,探讨江西省国土空间生态修复分区,为江西省编制和实施生态修复规划、实现国土空间管控提供科技支撑。在研究方法上,以“生命共同体理论”“三生协调理论”“适宜性管理”等理论为指导,基于主体功能区划和生态功能区划,综合“三生”空间实际生态问题及综合整治需求,采用多因素综合空间分析法,“自上而下”和“自下而上”相结合,实现国土空间生态修复三级分区。研究结果表明,可将江西省国土空间生态修复区域划为赣北平原湖泊生态修复区、赣中丘陵盆地生态修复区、赣西山地丘陵生态修复区、赣南山地丘陵生态修复区、赣东丘陵山地生态修复区5个大区及24个亚区和42个修复小区。通过江西省国土空间生态修复三级分区,摸清国土空间地域特征,明确生态主导功能,确定生态修复重点区域,承上启下,为实施生态修复工程和国土空间管治提供决策依据,为实现国土空间整体保护、系统修复、综合治理提供科技途径。  相似文献   

中国钾盐矿产基地成矿规律与深部探测技术示范     

张永生  郑绵平 《地学前缘》2021,28(6):1-9

本项研究得到国家“十三五”重点研发计划支持,系“深地资源勘探开采专项”2017年启动的重点项目之一,由中国地质调查局中国地质科学院矿产资源研究所牵头,来自自然资源部、中国科学院、教育部、大型石油国企等10家骨干单位以及多家协作单位参加,联合开展协同创新研究,充分体现“产研学用”密切融合。本项研究聚焦“特提斯东段中生代(三叠纪、侏罗纪)海相成钾作用与后期改造、青藏高原北部柴达木盆地深层富钾卤水迁移-分异-汇聚成矿机制”的关键科学问题和“深部含钾盐系‘双复杂’高精度地震成像技术、深部钾盐矿层(富钾卤水层)测井识别与地震预测技术”的关键技术问题,以柴达木西部和川东北两个重点成钾区为资源基地落脚点,兼顾其他含钾盆地研究,建立三维地质模型和成矿模型,完善海、陆相成钾理论,形成3 000 m以浅钾盐勘探成套技术能力,综合评价深部钾盐资源潜力,实施异常验证钻探,新发现1个大型钾盐资源基地,值得综合评价的有利成钾远景区3~4处,实现深部钾盐找矿突破和增储示范。值得强调的是,只有立足国内,突破海相,在中西部大中型叠合盆地古代海相蒸发岩地层中找到大规模海相可溶性固体钾盐矿床,方能从根本上扭转中国钾盐资源严重短缺的被动局面。令人欣慰的是,通过近10年的艰苦努力,我国海相钾盐取得了一系列成矿理论新认识和钾盐找矿新发现:创新提出了滇西南“二层楼”成钾模式,指出侏罗纪海相找钾新方向;在川东北宣汉普光地区发现三叠系海相可溶性“新型杂卤石钾盐矿”,开拓了四川盆地海相找钾新领域和新方向;在新疆库车地区发现埋深超5 000 m的钾石盐矿层,取得了库车坳陷海相找钾的实质性进展;创新提出“W型复底锅”成钾模式,在陕北奥陶纪海相盐盆发现厚层钾石盐矿化段,取得古陆表海型钾盐找矿重要新进展。至此,中国海相钾盐找矿崭露了突破的曙光。如何在这些新发现的基础上,进一步加大投入、深入研究,取得海相可溶性钾盐找矿的实质性突破,落实建成若干大型以上海相钾盐资源基地,将是“十四五”及以后时期中国钾盐的主攻方向。  相似文献   

机器学习与成矿预测:以闽西南铁多金属矿预测为例     

张振杰  成秋明  杨玠  武国朋  葛云钊 《地学前缘》2021,28(3):221-235

作为近年来爆炸式发展的方法模型,机器学习为地质找矿提供了新的思维和研究方法。本文探讨矿产预测研究的理论方法体系,总结机器学习在矿产预测领域的特征信息提取和信息综合集成两个方面的应用现状,并讨论机器学习在矿产资源定量预测领域面临的训练样本稀少且不均衡、模型训练中缺乏不确定性评估、缺少反哺研究、方法选择等困难和挑战。进一步以闽西南马坑式铁矿为实例论述基于机器学习方法的矿产预测基本流程:(1)通过成矿系统研究建立成矿模型,确定矿床控矿要素;(2)通过勘查系统研究建立找矿模型,并为评价预测提供相关的勘查数据;(3)通过预测评价系统研究,建立预测模型,并提取预测要素;(4)利用机器学习模型对预测要素进行信息综合集成,获取成矿有利度图;(5)对预测性能和结果进行不确定性评估;(6)找矿靶区/成矿远景区圈定及资源量估算。最后,总结建立以地学大数据和地球系统理论为指导,以“地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统”为研究路线的基于地学大数据的矿产资源定量预测理论和方法体系的研究愿景。  相似文献   

短波红外光谱、X射线荧光光谱、黄铁矿热电性分析在胶东新城金矿田深部找矿中的应用     

邵雪维  彭永明  王功文  赵显勇  唐佳洋  黄蕾蕾  刘晓宁  赵宪东 《地学前缘》2021,28(3):236-251

胶东半岛是我国最重要的金矿集区之一,其矿床是典型受北东向断裂构造(焦家断裂带、三山岛断裂带和招平断裂带),以及次生断裂构造(如望儿山断裂和灵北断裂等)控制的矿床类型。前人在该区域做了大量研究,但主要集中在地表和浅层成矿段,对于深部成矿规律与预测的研究相对较少。新城金矿田是胶东半岛的特大型金矿之一,由新城矿床、曲家矿床和招贤矿床三部分组成。由于受到焦家断裂带控制,在招贤矿区中的科研深钻达到2 500 m以下,为我们研究深部成矿规律提供了良好的样品。本文通过该地区蚀变矿物的短波红外光谱特征(short-wave infrared spectroscopy,SWIR),并结合X 射线荧光光谱(X-ray fluorescence spectrometry,XRF)法和黄铁矿热电性法,选取该地的不同成矿阶段的蚀变岩石和典型载金矿物黄铁矿,并在三维环境中,定量化分析了主要的蚀变矿物——白云母族的短波红外光谱的特征值,揭示其找矿规律与指示意义,进一步提取矿床中蚀变矿物的找矿标志。研究结果表明:(1)在靠近焦家主断裂构造蚀变岩型矿体的位置,伊利石结晶度(≥1.2)和绢云母Al—OH吸收位置(≥2 205 nm)偏高,而在远离焦家主断裂构造蚀变岩型矿体的位置伊利石结晶度和绢云母Al—OH吸收位置偏低,分别为0.2~1.2和2 198~2 205 nm。(2)X 射线荧光光谱结果提取了该地区20种元素含量,通过对元素的主成分分析和聚类分析, Al—OH吸收峰位置偏移与Al、K、Si含量变化有一定相关性。(3)黄铁矿热电性导型在近焦家主断裂构造蚀变岩主要为P型,远离主断裂的主要为N型。在新城矿区的Ⅰ号和Ⅴ号矿体的顶部到底部整体呈现N-P→P→P-N→N→N-P→P-N和P-N→N-P的规律;在招贤矿区中绝大部分是P型。剥蚀度整体处于在25%~50%,因此在新城矿区约-800 m以下和招贤矿区约-1 500 m以下,仍有较好的深部找矿前景。整体上P型黄铁矿成矿温度主要为180~250 ℃,N型成矿温度主要区间值在380~460 ℃;利用温度场进行三维插值建模,其与三维矿体品位模型空间展布趋势一致。本文综合研究方法为深部矿产资源评价提供新的研究思路,将光谱数据、地化数据等多维度信息集成整合,同时使用三维模型可视化功能,对于矿产模型定量化构建具有重要参考价值。  相似文献   

俄罗斯-蒙古地学断面地壳模型的地质-地球物理资料综合研究     

Evgeny Kh. TURUTANOV  Evgeny V. SKLYAROV  Valentina V. MORDVINOVA  Anatoly M. MAZUKABZOV  Viktor S. KANAYKIN 《地学前缘》2021,28(5):260-282

地学断面是指地壳的垂直剖面,主要通过对地质和地球物理资料的综合分析来揭示构造带的性质及其空间关系。横断面的研究所采用的数据基本包括100 km宽区域地质图、上地壳的地质剖面图、重磁图(沿横断面的重磁剖面图)以及地壳的地震波速度、密度和其他地球物理属性的剖面图。这些数据被用于构建综合的数据剖面图(结果图),以展示各种地球动力学条件下(裂谷、海洋、碰撞带、造山盆地、大陆地台和岩浆弧,包括安第斯岛弧、活动大陆边缘、海沟、弧前和弧后盆地)的特定的岩石组构。本项目的研究目标是根据研究区现存的地质和地球物理数据的综合解释,统一图例,建立研究区深部剖面,以确定地体的空间关系及其在板块构造方面的地球动力学性质。 前人已分别对东西伯利亚南部和蒙古境内的多个地体进行了构造划分,并对它们的地球动力学性质和时空关系进行了分析。研究结果显示该系列地体为早古生代、中晚古生代和晚古生代—早中生代的岛弧和微大陆。此外,研究还识别出了中—晚古生代和晚古生代—早中生代安第斯型活动大陆边缘、晚古生代—早中生代被动大陆边缘和早白垩世裂谷。与岛弧和安第斯型活动大陆边缘相关的岩体被推覆至相邻大陆和微陆块上,部分推覆宽度可达150 km。目前已开展泥盆纪到晚侏罗世时期蒙古-鄂霍次克海地区的古地球动力学重建。 “非地槽”型花岗岩类岩浆作用在板块构造方面找到了直接且合理的解释,其中泥盆纪—石炭纪和二叠纪—三叠纪岩浆作用区域对应于安第斯型活动大陆边缘,中—晚侏罗世岩浆作用则与西伯利亚/蒙古-中国大陆板块碰撞有关。碰撞岩浆作用中亚碱性(地幔)元素的存在及其所在的构造区域在很大程度可以说明蒙古-鄂霍次克海闭合后,巨厚大陆岩石圈下曾经发生过持续的大洋裂谷活动(地幔热点)。在早白垩世时期,大陆裂谷活动影响到了同一时期正在发生的大陆汇聚作用。 西伯利亚南部边界大部分具有安第斯型活动大陆边缘性质,这也是蒙古—鄂霍次克缝合线沿线蛇绿岩数量较少的原因。因为当汇聚大陆一个具有安第斯类型的活动边缘,而另一个具有被动边缘时,前者的大陆地壳会最终逆冲到后者之上,并因此破坏掉先前出露的蛇绿杂岩体。部分被破坏的蛇绿岩块是俯冲带保留下来的海山残余,其可能成为增生-俯冲楔体的混沌复合体的一部分。然而,由于快速俯冲作用,这种楔形体在晚二叠世—早侏罗世的积累并不是西伯利亚活动边缘的典型特征。 沿地学断面综合的地质和地球物理资料分析表明,亚洲大陆是在显生宙时期由部分前寒武纪微陆块构造拼贴而成的。前寒武纪地块间存在不同宽度的已变形且剥蚀强烈的显生宙火山弧,它们也被归类为特定地体。  相似文献   

某Cr(Ⅵ)污染场地修复的PRB反应材料及结构设计研究     

李志红  王广才  蔡五田  刘菲  黄丹丹 《地学前缘》2021,28(5):186-196

渗透反应格栅(permeable reactive barrier,PRB)在国外被广泛应用于场地尺度的地下水污染修复,因其无须外源动力、不占地面空间、运行成本低等优势在国内受到广泛关注。不同场地水文地质条件、污染物类型、污染羽分布具有差异性,前期场地调查、反应材料的筛选、反应墙尺寸结构的设计对于PRB的有效运行至关重要。本文以PRB修复河南某Cr(Ⅵ)污染场地为例,详细阐述场地调查、材料筛选、材料反应参数确定、PRB结构优化等方面的研究过程及成果,可为后续PRB修复技术的应用提供参考。研究结果表明:PRB修复技术适用于该场地,铸铁与活性炭混合材料为最佳修复材料;反应门长40 m(反应材料厚2 m,上下游分别为2 m厚砾石层),东西两侧隔水墙长为60 m的U型漏斗-门系统型PRB,可有效捕获并修复污染羽,工程成本远低于连续反应墙式PRB,为该场地修复最优PRB结构类型。  相似文献   

Spatial landslide susceptibility assessment using machine learning techniques assisted by additional data created with generative adversarial networks     

Husam A.H.Al-Najjar  Biswajeet Pradhan 《地学前缘(英文版)》2021,12(2):625-637

In recent years,landslide susceptibility mapping has substantially improved with advances in machine learning.However,there are still challenges remain in landslide mapping due to the availability of limited inventory data.In this paper,a novel method that improves the performance of machine learning techniques is presented.The proposed method creates synthetic inventory data using Generative Adversarial Networks(GANs)for improving the prediction of landslides.In this research,landslide inventory data of 156 landslide locations were identified in Cameron Highlands,Malaysia,taken from previous projects the authors worked on.Elevation,slope,aspect,plan curvature,profile curvature,total curvature,lithology,land use and land cover(LULC),distance to the road,distance to the river,stream power index(SPI),sediment transport index(STI),terrain roughness index(TRI),topographic wetness index(TWI)and vegetation density are geo-environmental factors considered in this study based on suggestions from previous works on Cameron Highlands.To show the capability of GANs in improving landslide prediction models,this study tests the proposed GAN model with benchmark models namely Artificial Neural Network(ANN),Support Vector Machine(SVM),Decision Trees(DT),Random Forest(RF)and Bagging ensemble models with ANN and SVM models.These models were validated using the area under the receiver operating characteristic curve(AUROC).The DT,RF,SVM,ANN and Bagging ensemble could achieve the AUROC values of(0.90,0.94,0.86,0.69 and 0.82)for the training;and the AUROC of(0.76,0.81,0.85,0.72 and 0.75)for the test,subsequently.When using additional samples,the same models achieved the AUROC values of(0.92,0.94,0.88,0.75 and 0.84)for the training and(0.78,0.82,0.82,0.78 and 0.80)for the test,respectively.Using the additional samples improved the test accuracy of all the models except SVM.As a result,in data-scarce environments,this research showed that utilizing GANs to generate supplementary samples is promising because it can improve the predictive capability of common landslide prediction models.  相似文献   

APG:A novel python-based ArcGIS toolbox to generate absence-datasets for geospatial studies     

Seyed Amir Naghibi  Hossein Hashemi  Biswajeet Pradhan 《地学前缘(英文版)》2021,12(6):90-104

One important step in binary modeling of environmental problems is the generation of absence-datasets that are traditionally generated by random sampling and can undermine the quality of outputs.To solve this problem,this study develops the Absence Point Generation(APG)toolbox which is a Python-based ArcGIS toolbox for automated construction of absence-datasets for geospatial studies.The APG employs a frequency ratio analysis of four commonly used and important driving factors such as altitude,slope degree,topographic wetness index,and distance from rivers,and considers the presence locations buffer and density layers to define the low potential or susceptibility zones where absence-datasets are gener-ated.To test the APG toolbox,we applied two benchmark algorithms of random forest(RF)and boosted regression trees(BRT)in a case study to investigate groundwater potential using three absence datasets i.e.,the APG,random,and selection of absence samples(SAS)toolbox.The BRT-APG and RF-APG had the area under receiver operating curve(AUC)values of 0.947 and 0.942,while BRT and RF had weaker per-formances with the SAS and Random datasets.This effect resulted in AUC improvements for BRT and RF by 7.2,and 9.7％from the Random dataset,and AUC improvements for BRT and RF by 6.1,and 5.4％from the SAS dataset,respectively.The APG also impacted the importance of the input factors and the pattern of the groundwater potential maps,which proves the importance of absence points in environmental bin-ary issues.The proposed APG toolbox could be easily applied in other environmental hazards such as landslides,floods,and gully erosion,and land subsidence.  相似文献   

A novel index to evaluate discretization methods:A case study of flood susceptibility assessment based on random forest     

Xianzhe Tang  Takashi Machimura  Wei Liu  Jiufeng Li  Haoyuan Hong 《地学前缘(英文版)》2021,12(6):313-325

The selection of a suitable discretization method(DM)to discretize spatially continuous variables(SCVs)is critical in ML-based natural hazard susceptibility assessment.However,few studies start to consider the influence due to the selected DMs and how to efficiently select a suitable DM for each SCV.These issues were well addressed in this study.The information loss rate(ILR),an index based on the informa-tion entropy,seems can be used to select optimal DM for each SCV.However,the ILR fails to show the actual influence of discretization because such index only considers the total amount of information of the discretized variables departing from the original SCV.Facing this issue,we propose an index,infor-mation change rate(ICR),that focuses on the changed amount of information due to the discretization based on each cell,enabling the identification of the optimal DM.We develop a case study with Random Forest(training/testing ratio of 7:3)to assess flood susceptibility in Wanan County,China.The area under the curve-based and susceptibility maps-based approaches were presented to compare the ILR and ICR.The results show the ICR-based optimal DMs are more rational than the ILR-based ones in both cases.Moreover,we observed the ILR values are unnaturally small(＜1％),whereas the ICR values are obviously more in line with general recognition(usually 10％-30％).The above results all demonstrate the superiority of the ICR.We consider this study fills up the existing research gaps,improving the ML-based natural hazard susceptibility assessments.  相似文献   

面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术——以汉江流域NDVI数据为例     

汤宇磊  吴杨杨  蒋兴征  冯亮  高阳 《中国地质调查》2021,8(2):74-82

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。  相似文献