四川盆地西南部第三纪盆地原型及其演化          下载免费PDF全文

黄涵宇  何登发 《地质科学》2016,(2):354-383

第三纪是四川盆地大范围陆相沉积历史的最后阶段, 同时又是四川盆地重要的构造定形期.探究该时期原型盆地沉积充填规律与构造演化特征, 是揭示四川盆地形成演化过程, 还原其古地理、古气候演变的关键.在综合利用古地磁、地震、野外露头等资料的基础之上, 从盆-山结合的角度出发, 以地质历史时间为主要线索, 对第三纪原型盆地分阶段、分区域地进行了动态化分析研究.重建了各沉积时期原型盆地构造-古地理格局, 分析了盆地沉积充填规律并复原了不同阶段沉积相带的空间展布特征.主要受周缘山系逆冲推覆作用产生的构造负载和盆地基底构造的影响, 第三纪时期四川盆地沉积范围局限于西南部、南部地区, 以河、湖沉积环境为主, 处于持续地挤压、充填过程而具有萎缩消亡的趋势.现今残余第三系地层由老到新, 主要由名山组、芦山组、大邑砾岩组等地层组成(先后经历了: 受造山带挤压推覆作用和温暖干旱气候等因素影响, 发育湖盆边缘冲积扇和沙漠沉积环境, 处于快速沉降阶段的名山组沉积时期; 以及构造活动相对稳定, 湖盆面积不断减小, 以沙泥质沉积互层为特征的芦山组沉积时期; 和沿山前带由南向北迁移, 以发育大型冲积扇为特征的大邑砾岩组沉积时期).纵观整个第三纪构造演化历史, 反映出四川盆地西南部地区在第三纪时期表现为典型的陆内坳陷沉积盆地性质.同期的大地构造活动和气候变化等因素对原型盆地的形成与演化起到了重要的控制作用, 同时也对该时期盆地古地理格局和沉积充填规律产生了重要影响.  相似文献   

新疆哈密地区近54a日照时数的均一性分析及其影响因素     

杨艳玲  秦榕  卢新玉  杨红艳  何亚平 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2016,10(3):72-76

以新疆哈密地区1961-2014年6个气象观测站地面气象观测资料为依据,利用线性趋势分析、相关性分析、M-K突变检验分析等方法,对哈密地区近54a四季及年平均日照时数的变化趋势、异常年份、突变检验及影响因子进行分析,得出以下结论：近54a哈密地区春季与年平均日照时数均呈上升趋势,而夏、秋、冬季变化比较平稳;年日照时数异常偏少出现在1998年,但从未出现过异常偏多年;年日照时数在1973年和2008年发生两次突变,减少、增加趋势不显著;年、春季日照时数增加与低云量的减少关系密切。  相似文献   

阿尔山地区积雪变化特征     

龙菲  何文英  陈洪滨 《气象与环境科学》2016,39(2):82-89

选取阿尔山气象站1981—2015年冷季(10月—次年4月)气象资料,利用滑动平均、线性倾向估计和Mann-Kendall等方法,对年最大积雪深度、积雪日数、气温和降水量进行分析。结果表明,阿尔山地区年最大积雪深度主要发生在1月至3月,其中2月份概率最大,达50%;34 a内最大积雪深度呈上升趋势(2.77 cm/10a),年平均增加0.98%,且年最大积雪深度在1998年发生了突变,即在1998年之前增长缓慢,在2000年以后上升趋势显著。积雪日数的统计分析表明,初始积雪日数和有效积雪日数呈现略微减少趋势,而稳定积雪日数有微弱的增加趋势;通常初始积雪日数比有效积雪日数大30天左右。年最大积雪深度与稳定积雪时期的降水量、积雪日数、日照时数有显著的相关性,相关系数分别为0.647、0.515、0.584,但与稳定积雪时期的气温没有明显的相关性。在全球变暖的大环境下,积雪深度随着降水量和日照时数的增加而增加,且积雪深度受降水量的影响大于日照时数的影响。  相似文献   

基于MODIS数据的地表覆盖种类与地闪分布特征关系研究     

赵生昊  杨磊 《气象科技》2016,44(5):822-827

利用2008—2013年MODIS 3级数据土地覆盖类型产品MCD12Q1及重庆市ADTD闪电定位资料,以重庆市内106°~107°E,29°~30°N范围的矩形区域为研究区域,结合频次、强度、时段、地貌等要素对局地内的地表覆盖种类与地闪分布关系进行了研究,结果表明:研究区内地闪分布在各地表覆盖种类上差异显著,在水域、农田、城镇上的闪电密度都高于平均值;地闪中轻中度闪电、强闪电的分布在同一地表覆盖种类上的差异明显,强闪电更易产生于水域、林地种类上;同一地表覆盖种类上地闪分布与季节的关系不明显;地闪活动在某些地表覆盖种类上的昼夜分布具有明显差异;植被覆盖面上的地闪分布与地貌条件关系密切,同一类覆盖面上的强闪电比例与海拔高度呈正相关关系。  相似文献   

利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识     

阚希  张永宏  曹庭  王剑庚  田伟 《测绘学报》2016,45(10):1210-1221

青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法:以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源,由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签,构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络,从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证,该方法分类精度显著高于使用相同数据源的FY-3A/MULSS积雪产品,略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1,并且年均云覆盖率最低。试验结果表明该方法可有效地减少云层对积雪判识的干扰,提升分类精度。  相似文献   

地表覆盖遥感产品更新完善的研究动向     

陈军  张俊  张委伟  彭舒 《遥感学报》2016,20(5):991-1001

近年来,多尺度地表覆盖遥感产品的不断涌现,为环境变化研究、地球系统模拟、地理国(世)情监测和可持续发展规划等提供了重要科学数据。为更好地满足广大用户日益增长的应用需求,应对地表覆盖遥感产品进行持续更新完善,保持其时效性、增强时序性、丰富多样性。针对大面积地表覆盖遥感产品更新完善所面临的主要问题,介绍和评述了国内外有关研究动向,包括影像与众源信息相结合的更新、数据类型细化与完善、地表覆盖真实性验证,并作了简要展望。  相似文献   

利用端元光谱内插的青海植被覆盖度估算研究     

杜英坤  燕琴  童李霞  王晓波 《测绘科学》2016,41(9):87-90,169

针对利用像元二分模型估算植被覆盖度的精度不高的问题,该文基于OSAVI,提出了选定模型参数(OSAVIs和OSAVIv)的方法,并将该方法应用于青海省植被覆盖度估算。该方法通过高分辨率影像在研究区内选取纯裸地和纯植被样点,并将纯裸地样点的OSAVI作为纯裸地样点像元的OSAVIs,将纯植被样点的OSAVI作为纯植被样点像元的OSAVIv,利用样点像元的OSAVIs和OSAVIv值,通过普通克里金内插法,求得研究区每个像元对应的OSAVIs和OSAVIv。经精度验证结果表明:此方法较常规的参数选取方法,RMSE由0.170降至0.156,MAE由0.137降至0.124。经进一步分析表明,此方法对边缘验证点和非边缘验证点的估算精度都有所提高,由于配准误差和周围地表漫反射的影响,边缘验证点的估算精度低于对非边缘验证点的估算精度。  相似文献   

中国版大洋洲地表覆盖产品研制     

桑会勇  翟亮  张晓贺  安芳 《测绘科学》2016,41(11):151-155

针对全球变化研究对大洋洲地表覆盖产品的需求,该文以2000年和2010年的Landsat卫星影像为数据源,提出了对大洋洲影像按照月份分组并进行样本采集与规则训练的方法,采用GLC树分类器进行自动分类,经过分类后处理和数据集成,完成了2000年和2010年两期、30m分辨率的大洋洲地表覆盖产品研制工作。利用高分辨率影像、实地采集照片等进行室内精度评定,该大洋洲地表覆盖产品的精度达到90%以上。  相似文献   

Quantification of LST and CO2 levels using Landsat-8 thermal bands on urban environment     

Venkatesh Reddy Chejarla  Pramod Kumar Maheshuni 《国际地球制图》2016,31(8):913-926

Land surface temperature (LST) is an important aspect in global to regional change studies, for control of climate change and balancing of high temperature. Urbanization is one of the influencing factors increasing land surface and atmospheric temperature, by the emission of greenhouse gases (e.g. CO₂, NO and methane). In the present study, LST was derived from Landsat-8 of multitemporal data sets to analyse the spatial structure of the urban thermal environment in relation to the urban surface characteristics and land use–land cover (LULC). LST is influenced by the greenhouse gases i.e. CO₂ plays an important role in increasing the earth’s surface temperature. In order to provide the evidence of influence of CO₂ on LST, the relationship between LST, air temperature and CO₂ was analysed. Landsat-8 satellite has two thermal bands, 10 and 11. These bands were used to accurately to calculate the temperature over the study area. Results showed that the strength of correlation between ground monitoring data and satellite data was high. Based on correlation values of each month April (R² = 0.994), May (R² = 0.297) and June (R² = 0.934), observed results show that band 10 was significantly correlating with air temperature. Relationship between LST and CO₂ levels were obtained from linear regression analysis. band 11 was correlating significantly with CO₂ values in each of the months April (R² = 0.217), May (R² = 0.914) and June, (R² = 0.934), because band 11 is closer to the 15-micron band of CO₂. From the results, it was observed that band 10 can be used for calculating air temperature and band 11 can be used for estimation of greenhouse gases.  相似文献   

Validation of MODIS Vegetation Continuous Fields for monitoring deforestation and forest degradation: two cases in Mexico     

Yan Gao  Adrian Ghilardi  Jaime Paneque-Galvez  Margaret Skutsch  Jean François Mas 《国际地球制图》2016,31(9):1019-1031

This study assesses whether MODIS Vegetation Continuous Fields percent tree cover (PTC) data can detect deforestation and forest degradation. To assess the usefulness of PTC for detecting deforestation, we used a data set consisting of eight forest and seven non-forest categories. To evaluate forest degradation, we used data from two temperate forest types in three conservation states: primary (dense), secondary (moderately degraded) and open (heavily degraded) forest. Our results show that PTC can differentiate temperate forest from non-forest categories (p = 0.05) and thus suggests PTC can adequately detect deforestation in temperate forests. In contrast, single-date PTC data does not appear to be adequate to detect forest degradation in temperate forests. As for tropical forest, PTC can partially discriminate between forest and non-forest categories.  相似文献