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331.
考洲洋化学耗氧量(COD)的含量特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
1999年2月和8月对考洲洋海水、表层沉积物COD含量进行了调查研究.结果表明考洲洋海水COD含量为0.82~2.71 mg·L-1,表层沉积物COD含量为0.44~10.45 mg·L-1,其水质质量达到我国国家二类海水水质标准(COD<3 mg·L-1).海水与表层沉积物COD含量平面分布总的呈西北部水域和湾中部水域向湾口降低的趋势.表层沉积物COD含量与有机质、硫化物含量呈显著的正相关(P<0.05).与粤东邻近的网箱养殖水域比较,海水COD含量居中,表层沉积物COD含量较低.  相似文献   
332.
地面雨滴谱观测技术及特征研究进展   总被引:4,自引:0,他引:4  
雨滴谱是反映降水微观物理过程和宏观动力结构的主要指标之一.通过分析雨色斑滴谱,可以深入了解降水的发展和演变过程,揭示降水机制.传统雨滴谱测量包括动力学法、滤纸色斑法、面粉团法、快速摄影法和浸润法等,但是普遍存在精度低、工作量大、实时性差、成本高及无法自动完成测量分类等缺点.以雨滴谱仪为代表的新型雨滴谱测量技术包括冲击雨滴谱仪、光学雨滴谱仪和声学雨滴谱仪以及雷达技术等克服了这些缺点,在降水粒子观测和降水物理研究中发挥了重要的作用.综合概述了描述雨滴谱的主要分布模型及其适用条件.归纳分析了不同降水云系(对流云、层状云和层积云降水)、不同降水类型(大陆云和海洋云降水)及不同高度处观测的降水的雨滴谱特征.从学科发展趋势和社会需求的角度,概述了有关雨滴谱研究中存在的主要问题和发展趋势.  相似文献   
333.
低熔点亲铜元素(LMCE) As、Sb、Bi、Hg、Pb、Se、Te、Tl、Sn等,均具有亲铜性、低熔点、半金属的特性,在成矿过程中可以形成LMCE熔体,并对Au、Ag、PGE等贵金属的高效富集沉淀起到一种重要的桥梁作用。作者对前人研究资料与LMCE热力学相图进行了分析,并结合浅成低温热液型、造山型、卡林-类卡林型、碱性-偏碱性侵入岩型金矿床的研究成果,探讨了LMCE熔体形成、类型及其对Au、Ag、PGE等贵金属富集成矿的机理,并提出了LMCE熔体参与成矿的矿物组合与结构特征标志。LMCE熔体可以在岩浆过程、(岩浆)热液过程及变质过程中形成,是贵金属矿床重要的成矿机制之一。LMCE熔体中存在大量原子团簇,团簇间的聚集生长会使熔体难以达到相平衡,形成许多非平衡矿物组合,如包含LMCE的自然元素、金属互化物及含LMCE的多相矿物。Au在LMCE熔体中也可以团簇存在,金团簇聚集形成球状或片状,并形成巨富的金矿体。LMCE熔体形成的矿物常以浑圆状、近浑圆状、不规则状的单个或群体组合的乳滴、珠滴、气泡的微粒包体产在硫化物、硒化物、碲化物、氧化物和硅酸盐矿物内或沿矿物裂隙线形排列,这些LMCE微粒包体是熔体扰动导致熔-熔或熔-液间发生乳化所致,流体沸腾是引起熔体扰动的主要机制。LMCE熔体不能快速淬火结晶,通常在低温下缓慢冷却达到相平衡,形成复杂的矿物组合,该特点即使在微米到纳米级的矿物微粒中也显著存在。熔体-流体包裹体是LMCE熔体参与成矿作用最为直接的证据。固溶体分解结构、熔体退火结构、矿物-熔体二面角结构、溶解-再沉淀结构等也是LMCE熔体参与成矿的标志性结构。  相似文献   
334.
野外地质地貌调查表明,龙陵-瑞丽断裂(南支)北段是以左旋走滑为主兼具一定正断分量的区域性活动断裂。断裂晚更新世以来的平均水平滑动速率为2.2mm/a,平均垂直滑动速率为0. 6mm/a;全新世以来的平均水平滑动速率为1.8—3.0mm/a,平均垂直滑动速率为0.5mm/a。断裂在晚更新世以来的滑动速率在不同的时间尺度上变化不大,反映出该断裂晚更新世以来的活动强度比较稳定。利用Poisson模型、Lognormal模型、BPT模型三种概率模型计算获得未来50a强震发震概率分别是:6.32%、0.08%、0.05%;三种模型分别取权重0.28、0.36、0.36,获得龙陵-瑞丽断裂北段未来50a特征地震发震概率为1.82%。  相似文献   
335.
对新疆新10号泉溶解气的变化特征进行了研究。通过对13组MS≥4.6地震的分析可以看出:(1)深、浅源气体的异常形态和异常时间有所差别;(2)不同气体各有其异常特点,同源气体的同步性很好。在所统计的13组15次地震中,来自深源的CH4、He震前发生异常次数分别是11次和10次,两者同步的有9次,它们异常起始时间接近,异常形态都表现为趋势性中短期异常;来自浅源的Ar、N2映震率接近,15次地震前Ar异常有4次,N2异常为3次,两者同步性好,以高值异常为主,短临异常明显;来自深、浅源的混合气体CO2多表现为趋势性高值中短期异常,在恢复背景值的过程中发震。  相似文献   
336.
Multi-hazard susceptibility prediction is an important component of disasters risk management plan. An effective multi-hazard risk mitigation strategy includes assessing individual hazards as well as their interactions. However, with the rapid development of artificial intelligence technology, multi-hazard susceptibility prediction techniques based on machine learning has encountered a huge bottleneck. In order to effectively solve this problem, this study proposes a multi-hazard susceptibility mapping framework using the classical deep learning algorithm of Convolutional Neural Networks (CNN). First, we use historical flash flood, debris flow and landslide locations based on Google Earth images, extensive field surveys, topography, hydrology, and environmental data sets to train and validate the proposed CNN method. Next, the proposed CNN method is assessed in comparison to conventional logistic regression and k-nearest neighbor methods using several objective criteria, i.e., coefficient of determination, overall accuracy, mean absolute error and the root mean square error. Experimental results show that the CNN method outperforms the conventional machine learning algorithms in predicting probability of flash floods, debris flows and landslides. Finally, the susceptibility maps of the three hazards based on CNN are combined to create a multi-hazard susceptibility map. It can be observed from the map that 62.43% of the study area are prone to hazards, while 37.57% of the study area are harmless. In hazard-prone areas, 16.14%, 4.94% and 30.66% of the study area are susceptible to flash floods, debris flows and landslides, respectively. In terms of concurrent hazards, 0.28%, 7.11% and 3.13% of the study area are susceptible to the joint occurrence of flash floods and debris flow, debris flow and landslides, and flash floods and landslides, respectively, whereas, 0.18% of the study area is subject to all the three hazards. The results of this study can benefit engineers, disaster managers and local government officials involved in sustainable land management and disaster risk mitigation.  相似文献   
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