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近年来在下扬子西缘地区厘定的一系列新元古代火成岩,为认识该区扬子板块新元古代岩浆活动历史与规律提供了窗口。结合本次与前人锆石U-Pb年代学数据,指示下扬子地区张八岭群、肥东杂岩与董岭杂岩内变火成岩的原岩时限分别为767~748 Ma、812~745 Ma和829~754 Ma。这些新元古代火成岩分别是峰期为750 Ma、800 Ma和825 Ma岩浆活动的产物。下扬子地区峰期为825 Ma的岩浆活动只出现在靠近江南造山带的南部。锆石年代学信息显示,下扬子地区还发生过峰期为840 Ma、2010 Ma和2454 Ma岩浆活动,但缺失1000~860 Ma的岩浆活动。通过区域对比表明,攀西—汉南弧没有延入下扬子地区。下扬子地区南部受到峰期为840 Ma的弧岩浆活动的影响。扬子板块上峰期为825 Ma的岩浆活动及早阶段的南华裂谷应是江南造山带后造山伸展的产物;而峰期为800 Ma和750 Ma的岩浆活动与相应的南华裂谷扩展,代表了Rodinia超大陆裂解的全面影响。 相似文献
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北淮阳东段卢镇关群和佛子岭群地层含矿性地球化学评价 总被引:4,自引:0,他引:4
卢镇关群和佛子岭群广泛分布于北淮阳成矿带内,但是对其含矿性研究一直较为薄弱。文章通过对卢镇关群和佛子岭群成矿元素的地球化学特征研究,评价地层含矿性。成矿元素富集系数(K)分析表明卢镇关群和佛子岭群各组中Mo元素均富集,W、Pb、Ag、Cu元素也存在不同程度的富集,存在潜在成矿可能;成矿元素后期叠加强度(D)分析表明本区的Mo、Ag、Cu等元素存在不同程度的后期叠加作用;成矿元素变异系数(CV)分析表明本区成矿元素具有一定的成矿潜力。对卢镇关群和佛子岭群成矿能力评序得出最优势矿种为Mo元素,并且卢镇关群和佛子岭群是北淮阳钼矿的理想矿源层,为区内钼矿提供了成矿物质。成矿元素与主微量元素的相关性分析表明Cu、W、Ag、Pb、Zn等元素受碎屑岩特征和氧化还原环境控制。 相似文献
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滇中地区早前寒武纪地质研究新进展 总被引:1,自引:1,他引:0
滇中地区中元古界"昆阳群"的地层层序是长期争议的重大基础地质问题,在一定程度上制约了地质调查工作的部署及勘查效果,也制约着滇中地区前寒武纪地质研究水平的进一步提高。云南省地质调查院在进行《云南省区域地质志》(第二版、修编)、1:5万二街等4幅区域调查子项目工作中,在前人工作成果的基础上,通过大量的野外地质调查及锆石同位素年代学研究,在滇中地区早前寒武纪地层层序及时代、重大地质事件记录、早期生命与环境协同演化等方面取得了一系列的新发现,具有重要意义。 相似文献
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自然连续面群边线化简是地形图中自然面状要素和地理国情普查数据中自然图斑自动制图综合的重要实施步骤。现有面要素边线化简算法大多以线化简算法为基础,未有效化简弯曲特征、保持面积平衡和满足图面视觉清晰性要求,且化简结果存在共享边界不一致、边线自相交和边线之间相交的拓扑问题。为此,结合自然连续面群表达特点和化简要求,本文提出一种面向自然连续面群边线的协同化简方法。首先将自然连续面群转换为拓扑数据结构组织,以待化简弧段及其相邻弧段为基础构建约束Delaunay三角网,标识化简区域;其次利用弧段双侧层次多叉树模型渐进式退化条带状弯曲、化简细小弯曲;最后自适应夸大狭窄“瓶颈”,实现边线的协同化简。以河南省某区域1:5万地形图中的植被与土质面要素进行化简实验,相较于对比方法,该方法能够有效保持自然连续面群边线化简前后的拓扑一致性、要素之间的面积平衡,充分化简目标尺度下的局部不清晰细节,化简结果精度高。 相似文献
36.
高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)可以有效促进人体内胆固醇的代谢外排,其水平的高低与患心血管疾病的风险呈负相关关系,是心血管疾病的预防与保护因素。厘清我国中老年人群HDL-C水平的地理分异特征及环境影响因素,对我国心血管疾病防治工作的开展有重要意义。论文基于中国中老年人纵向追踪调查,利用全局空间自相关、冷热点分析等方法阐释中国中老年人群HDL-C水平的空间分异特征及变化趋势,同时对比引入随机森林回归模型及多元线性回归方法探讨HDL-C水平空间分布的环境影响因素及其指示作用。结果表明:中国中老年人群HDL-C水平表现为女性高于男性、农村高于城镇,具有明显的地域差异性,整体呈现出“北低南高,中间过渡”的分布格局,且北方出现了以内蒙古、河北、辽宁为代表的低值聚集区,南方出现了以广东、广西、云南为代表的高值聚集区;SO2、NO2、降水、气压、PM10和PM2.5是影响中老年人群HDL-C水平差异分布的主要环境因素,其中高浓度的空气污染物是造成HDL-C值较低的危险因素,充沛的降水和低压环境是防治HDL-C值较低的保护因素。因此,今后关于HDL-C血脂异常防控工作在全国各地应注重其空间分布规律,重点加强对HDL-C低值区的监测,以达到因地制宜、精准防控的目的。 相似文献
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38.
以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法(PSO)对变分模态分解(VMD)进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络(NARX)进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元(GRU)进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的(PSO-VMD)-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机(SVM)和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。 相似文献
40.
滑坡周期项位移的预测,是研究地质灾害中滑坡变形至关重要的一步。由于单一模型易受偶然因素影响,且无法充分利用有效信息,导致其预测精度不高,适用性不强。基于此,文中提出了一种结合自适应粒子群算法(APSO)、支持向量机回归算法(SVR)、门控神经网络算法(GRU)的组合模型。该模型通过自适应粒子群优化算法对支持向量机回归算法进行参数寻优,确定最优参数组合,然后利用最小二乘法对APSO-SVR模型与GRU模型赋权建立最优权重比组合模型。以三峡白水河滑坡作为研究对象,选取降雨量、库水位及位移量作为周期项位移的影响因子,对模型进行训练验证,结果表明:在白水河滑坡周期项位移预测中,文中所提出的APSO-SVR-GRU组合模型与单一模型相比,具有更高的预测精度和稳定性。 相似文献