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41.
利用2015—2019年辽宁省发布的暴雨红色预警信号和1605个自动站的分钟级降水资料,统计暴雨红色预警信号和短时大暴雨年际变化和时空分布,分析暴雨红色预警信号的高分布区、易发时段。结果表明:2015—2017年辽宁省暴雨红色预警信号发布站数逐年递增,最大值出现在2017年,发布站数为147个;2015—2018年预警信号准确率提升,提前时间略减少,最低值为2018年,提前时间为19 min;2019年比2018年暴雨红色预警信号发布站数减少59个,提前时间增加29 min;暴雨红色预警信号的空间分布为东南部地区多、中部地区少;暴雨红色预警信号多在夜间发布;在辽宁省发布的50%以上的暴雨红色预警信号中,降水量达到预警发布标准的时间滞后于最大雨强出现时间90 min,最大雨强出现时间为暴雨红色预警信号发布的重要指标。为了达到防灾减灾的服务效果,发布暴雨红色预警信号时,应充分考虑最大雨强出现时间、发布时机、短时大暴雨高发区及地形的影响。 相似文献
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北淮阳东段山七岩体岩性为石英闪长岩,SiO2、Al2O3含量中等,富碱质,Mg#低,具偏铝质碱性系列岩石特征。稀土元素含量中等,LaN/YbN值和LREE/HREE值均较大,HREE相对于LREE明显亏损,具较弱的Ce负异常,轻稀土相对富集,分馏较明显,重稀土分馏不明显。岩石富集大离子亲石元素(LILE)Rb、Ba、K和高场强元素(HFSE)Zr、Hf、Y,明显亏损Nb、Ta、Ti、P、U。通过LA-ICP-MS锆石U-Pb定年,获得山七岩体206Pb/238U年龄为128.2±3.3Ma,属早白垩世早期。主量元素及微量元素地球化学特征均表明山七岩体岩浆来源于地壳,受地幔物质混染。 相似文献
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44.
龙江盆地光华组层型剖面出露完整,沉积连续,含丰富的热河生物群化石,是大兴安岭中段研究热河生物群起源、演化及辐射的重点剖面之一。本文对光华组层型剖面进行了重新精细测制,认为光华组整合于龙江组安山质角砾熔结凝灰岩之上,被甘河组玄武岩局部不整合覆盖,自下而上可识别出下、中、上3个岩性段;对该组所产动植物化石进行了系统的采集和鉴定,丰富了大兴安岭中段热河生物群的生物类别,并依据新采集化石和前人资料,尝试建立了叶肢介、介形虫、植物化石、昆虫等组合,探讨了各生物组合特征。根据对光华组剖面中段顶底岩层进行了LA-ICP-MS U-Pb锆石年代学研究,揭示龙江盆地热河生物生存的时代为125.4±1.4Ma至120.1±1.1Ma,大致跨越500万年,反映龙江盆地热河生物群繁盛于从阿普特期早期至阿普特期中期。结合古生物特点和笔者前期研究成果,认为龙江盆地热河生物群生存的古环境可能是间歇性或季节性的湖泊;古气候应处于温暖湿润的季节性变化的暖温带,并伴有短暂的半干旱气候。 相似文献
45.
鸿沟山矿区位于华南粤东莲花山钨矿床的中部,是近年来通过地质矿产调查新发现具有找寻金矿潜力的矿床之一。本文以与鸿沟山金等多金属矿化关系密切的流纹斑岩为研究对象,开展了锆石SHRIMP U-Pb定年、流纹斑岩和矿石岩石地球化学、锆石Lu-Hf同位素组成特征研究。获得流纹斑岩锆石206Pb/238U加权平均年龄为169.1±1.5Ma,说明岩体形成于中侏罗世。在微量元素特征方面,流纹斑岩都表现为相对亏损大离子亲石元素Ba、Sr和高强场元素Nb、P、Zr、Hf,富集大离子亲石元素Rb,高强场元素U、Ce、Sm和轻稀土元素La、Nd,流纹斑岩与矿石稀土元素特征基本相似,Eu具中等负异常,但随着矿化强度的增强稀土元素更加富集。流纹斑岩εHf(t)(-15.0~2.2)分布范围宽,二阶段模式年龄TDM2主要变化范围为0.82~0.93 Ga,表明成岩物质主要来源于新元古代古老地壳变质泥岩和变质砂岩部分熔融,并有幔源物质的加入。因此,围绕着该时间段的流纹斑岩岩体,对于找寻W、Cu、Pb、Zn、Bi、Au、稀土、稀有和稀散元素矿产具有重要意义。 相似文献
46.
通过对辽南瓦房店市岳山地区详细的野外地质调查,在桥头组中首次发现两处冰筏坠石冰碛沉积现象。坠石大小不等,均呈椭球倒锥状,磨圆较好,岩性分别为灰褐色细粒石英砂岩和黄褐色铁质胶结细粒石英砂岩,寄主围岩岩性为黄绿色粉砂质页岩且环绕坠石沉积,两者岩性差别较大,界线清晰。另外在桥头组中采集的碎屑锆石最小~(206)Pb/~(238)U年龄为662±16 Ma(~(207)Pb/~(206)Pb年龄为884±28 Ma),可以推断桥头组形成晚于800 Ma,应为新元古代中晚期沉积产物。根据以上证据及层序学资料,笔者把辽宁地区出露的桥头组、长岭子组(康家组)厘定为辽宁地区第二次冰碛事件,形成时代确定为新元古代中北方世(南华世)。 相似文献
47.
48.
利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度Tm模型(BET模型)。以2018年探空站Tm数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。 相似文献
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50.