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21.
冷家溪群是江南造山带湖南段的最早物质纪录,其沉积构造背景及相关的钦杭结合带位置尚存争议。在野外地质调查基础上,对湘东北金井地区冷家溪群早期-中期相对新鲜砂岩采样进行系统的主量元素和微量元素含量分析,进而按时代先后对砂岩分组并进行地球化学研究,以此探讨沉积期盆地性质及大地构造格局。金井地区冷家溪群砂岩的主量元素组成变化较大,SiO2质量分数总体较低、Al2O3质量分数和Al2O3/SiO2比值较高、K2O/Na2O比值高且变化大。轻稀土富集、重稀土平坦、铕负异常明显等特征暨球粒陨石标准化曲线形态与典型的后太古宙页岩和上陆壳相似。主量元素地球化学特征反映沉积环境为弧后盆地,且早期易家桥组和潘家冲组的成熟度较高,主要来源于北邻构造相对稳定的扬子陆块南缘;中期雷神庙组-黄浒洞组的成熟度较低,可能更多来源于南邻构造相对活动的大陆岛弧。各组地层构造环境微量元素判别图解均显示为大陆岛弧环境,但从微量元素特征对母岩的继承性分析,仍反映出弧后盆地环境;有关微量元素参数的相对大小指示早期沉积环境为活动陆缘、中期沉积环境为大陆岛弧,与主量元素特征反映的信息一致。根据上述地球化学证据,提出冷家溪期构造格局与演化过程:早期受古华南洋板块向北西高角度俯冲影响,弧后软流圈上涌导致岩石圈伸展而形成宽阔的弧后盆地,金井地区处于盆地北部而主要接受北邻扬子陆块来源沉积;中期古华南洋板块俯冲角度变缓并推动大陆岛弧向北西运移,弧后盆地收缩,金井地区因构造迁移而主要接受南邻大陆岛弧来源沉积。结合区域资料,认为弧后盆地南邻大陆岛弧大体在安仁-双牌一线。 相似文献
24.
阶地型古老滑坡体形成后,长期受各种营力影响,导致古老滑坡地貌形态破坏严重甚至消失。目前遥感技术和普通工程地质调绘很难发现这些滑坡的存在,给工程建设和后期运营造成较大安全隐患。为准确识别形态特征不明显的古老滑坡体,从阶地物质结构特征演变入手,找到阶地受剪切破坏产生的典型物质结构特征,将地层结构错断、卵砾石异常定向排列、摩擦镜面和泥包粒的眼球构造等作为滑坡准确识别依据。首先采用沿沟谷进行工程地质测绘的纵横交错追踪法确定滑坡体纵向范围和滑面形状,再结合地貌特征推测各级、块滑坡平面范围和分布,最后用点状勘探工程验证和校正推测结论。可将其总结为由"地貌异常、沿沟追踪、面上推断、点状校验"组成的阶地型滑坡识别方法,即物质结构异常推断法。结合线状工程勘察设计各阶段工作特点,提出线状工程前期工作中阶地型滑坡识别步骤,并在临渭高速公路工程建设项目中取得成功应用。 相似文献
25.
森林冠层和林窗的结构及其时空变化是理解森林生态系统格局、动态变化过程的重要基础。在当前生物多样性监测倍受关注的契机下,如何以合适的手段准确描述林窗面积、分布等特征,并与森林固定样地监测数据有效地结合,更好地回答群落构建的理论问题,使森林群落物种多样性维持机制得到更全面的认识,是目前亟待解决的问题。以鼎湖山南亚热带常绿阔叶林20 hm2固定监测样地为研究对象,基于不同遥感影像提取方法对其林窗和林冠表层数据进行提取分析。结果表明:基于监督分类的提取方法适合RGB波段航片林窗的提取,在林窗分类中,应首先确定林窗高度、边界木与最小面积,不同分类方法差异主要表现在林冠分类中,林窗分类生产者精度和用户精度表现都较为一致。无人机航拍识别率受地形因素影响较大,在地形复杂林地应按坡度分区域进行飞行以降低误差。相对于地面调查,MD4-1000无人机航片的林窗识别率为98.7%;大疆Phantom4无人机航片的林窗识别率为72.3%,影像后期处理数据量小,同样适用于森林林窗定量研究,符合生态学、林业等从业人员对大型样地林窗长期监测的要求。无人机航拍南亚热带森林物种识别难度较大,基于MD4-1000无人机搭载的高分辨率相机,在地势平缓区域优选的4 hm2样地中可识别林冠表层物种数17种,共2 706个个体。搭载高分辨率无人机在降低飞行高度的基础上可进行部分物种识别。应用无人机近地面遥感对森林固定样地进行林冠监测,可为后期群落构建研究提供数据基础,有望从新的研究角度探讨森林群落物种多样性维持机制。 相似文献
26.
《东北石油大学学报》2019,(1):1-10
准噶尔盆地北缘哈山山前带下二叠统风城组发育一套富含油云化主力储层,岩性包括云化泥岩、云化砂岩和云化沉凝灰岩。为了认识白云化地层的岩石学特征及成因,根据岩心观察、薄片鉴定、扫描电镜、元素及碳氧同位素分析,研究不同岩性的岩石学、地球化学特征和云化成因。结果表明:云化泥岩、云化凝灰岩基质中的白云石为准同生成因,形成于较高盐度、高镁钙比、强还原的沉积环境,富有机质泥岩、大量的火山灰沉积是准同生云化作用的重要条件。云化砂岩和云化凝灰岩裂缝中的白云石为埋藏成因,由山前带逆冲断层活动,流体在层间、裂缝中快速渗透、流动,交代早中期水解形成的方解石而形成。该结果为研究区白云化储层预测提供依据。 相似文献
27.
基于时间序列的Sentinel-1A数据,利用光谱相似性方法(SSM)对广东省台山县汶村镇和海宴镇进行了水稻识别。首先将SSM应用于时间序列SAR图像中,计算光谱相似度;再通过设置阈值获得初始水稻种植面积图;最后消除斑点噪声,获得水稻种植面积图。结果表明,基于VH极化图像,利用SSM和阈值法获得的水稻种植面积图的总体精度最高为97.34%,Kappa系数为0.94。因此,时间序列Sentinel-1A数据对于识别水稻或其他作物具有很大的潜力。 相似文献