月表构造与深部构造的关系     

奚镜伦  陈建平 《江苏地质》2018,42(3):481-494

地球和月球很可能是通过大撞击形成的。在行星地质学中,研究月球的地质-构造现象,对了解月球、地球乃至太阳系的形成与演化历史都有很大帮助。月球的构造分为深部构造与月表构造,寻找它们在分布或成因上的关系,可以为月球甚至地月系的起源和演化历史提供重要参考。利用LROC的宽视角影像数据以及LOLA数据提取解译月表构造,结合深大断裂进行观察分析,并对月球的撞击盆地进行统计,最后以静海地区为例分析构造分布特征,发现月球的质量瘤盆地中具有环状分布的月岭,外侧具有近环状分布的深大断裂,自前酒海纪至酒海纪,具备上述特征的质量瘤盆地占总撞击盆地的比例突然有一个很大的提升,且静海地区西部具有该构造分布特征。推测该特征与撞击、月海沉降等有关,且在酒海纪与雨海纪期间月球有较多的月海玄武岩分布,由此判断静海西部存在质量瘤,发生过撞击与月海沉降。  相似文献   

综合物探方法在广西妙皇隐伏多金属矿勘查中的应用     

刘星  杨秋访 《江苏地质》2018,42(4):668-674

妙皇多金属矿区位于来宾凹陷东缘与大瑶山隆起西侧交接部位,广西大瑶山及其西侧铅锌成矿带中部成矿条件优越,历年来开展过多种研究和找矿方法,但找矿效果不佳。通过研究妙皇铜铅锌银矿区的地质条件和成矿背景,运用综合物探方法,对区内部分地质问题及矿产特征进行了推断和预测。2012年,依据地质物探综合成果布置了ZK22701号验证孔,取得了突破性的进展。同时,依据物探成果推测了矿区成矿机理和成矿模式,在找矿方向和找矿潜力方面进行了分析探讨,对中深部找矿具有很好的指导意义。  相似文献   

Down‐slope facies variability within deep‐water channel systems: Insights from the Upper Cretaceous Cerro Toro Formation,southern Patagonia     

《Sedimentology》2018,65(6):1918-1946

In southern Patagonia, outcrops of the Upper Cretaceous Cerro Toro Formation preserve a >150 km long deep‐water axial channel belt in the Magallanes–Austral Basin, providing a unique opportunity to investigate longitudinal variations in the depositional characteristics of a deep‐water channel system. This study documents sedimentological, stratigraphical and geochronological data from the Cerro Toro Formation in the Argentine sector of the basin. New results are integrated with previous work from the Chilean basin sector to conduct a basin‐scale comparison of the timing of deposition, provenance and lithofacies proportions. The Cerro Toro channel belt includes a nearly 1000 m thick section characterized by high‐density turbidites and mass‐wasting deposits. Two ash beds from the base of the section yield U–Pb zircon ages of 90·4 ± 2 Ma and 88·0 ± 3 Ma, indicating similar initiation ages as documented in the Chilean sector. The U–Pb detrital zircon age spectra from samples in the study area reveal similar provenance trends to samples from the Chilean basin sector, with peak age populations at 310 to 260 Ma, 160 to 135 Ma and 110 to 82 Ma. The maximum depositional age of the channel belt in the Argentine sector is 87·8 ± 1·5 Ma and all new geochronology data corroborate an 86 to 80 Ma depositional age for the main Cerro Toro channel belt. Statistical analyses of 7370 beds from nearly 8000 m of new and previously published stratigraphic sections along the entire outcrop belt suggest progressive variations in the down‐system proportion of lithofacies. In the up‐slope region, lithofacies representing mass wasting processes (for example, debris‐flow and mass‐transport deposits) account for ca 29% of the stratigraphic thickness, as opposed to 5% in the down‐slope region of the channel belt, where turbidity current deposits are more prevalent. The proportion of beds >1 m thick also decreases systematically down slope, particularly for conglomeratic turbidite deposits. This work highlights that: (i) the proportion of thick beds and distribution of lithofacies are key down‐system changes in the stratigraphic fill of this deep‐water channel belt; (ii) detrital zircon trends suggest a relatively well‐mixed longitudinal depositional system; and (iii) geochronology of the main Cerro Toro outcrop belt supports but does not necessitate the model of a single, roughly age‐equivalent, channel system. This study has implications for understanding the downslope variability in depositional processes, stratigraphic architecture and reservoir quality of submarine channel systems.  相似文献   

基于CART算法的三维成矿预测研究——以安徽白象山矿区为例          下载免费PDF全文

李志辉  赵萍  李晓晖  袁峰  周宇章 《地质科学》2018,(4):1314-1326

把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明：该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。  相似文献   

大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究          下载免费PDF全文

季 斌周涛发  张达玉李晓晖 袁 峰 《地质科学》2018,(4):1347-1360

传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。  相似文献   

AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法     

焦洋洋  刘平芝  刘爱龙  刘松林 《地球信息科学学报》2022,24(12):2333-2341

地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状（如T形、十字形）识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。  相似文献   

基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法     

赵祥  王涛  张艳  郑迎辉  张昆  王龙辉 《地球信息科学学报》2022,24(8):1604-1616

传统遥感影像变化检测方法依赖人工构建特征,算法设计复杂且精度不高;而将2幅不同时相影像叠加后输入神经网络的遥感影像变化检测方法会造成不同时相的特征相互影响,难以保持原始影像的高维特征,且模型鲁棒性较差。因此,本文提出一种基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法,以经典DeepLabv3+网络的编解码结构为基础对网络进行改进：① 在编码阶段利用共享权值的孪生网络提取特征,通过2个输入端分别接收2幅遥感影像,以保留不同时相影像的高维特征;② 在特征融合中用密集空洞空间金字塔池化模型代替空洞空间金字塔池化模型,通过密集连接的方式结合每个空洞卷积的输出,以提高对不同尺度目标分割的精度;③ 在解码阶段中针对不同层级特征图信息差异较大,难以融合的问题,引入基于注意力机制的特征对齐模型,引导不同层级的特征对齐并强化学习重要特征,以提升模型的鲁棒性。应用开源数据集CDD验证本文方法的有效性,并与UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+和N-Siam-DeepLabv3+网络对比试验。试验结果表明,本文方法在精确率、召回率、F1值和总体精度上达到87.3%、90.2%、88.4%、96.4%,均高于UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+网络和N-Siam-DeepLabv3+网络,检测结果较为完整,对边界的检测也更为平滑,且对尺度变化具有更高的鲁棒性。  相似文献   

面向高分遥感影像道路提取的轻量级双注意力和特征补偿残差网络模型     

陈振  陈芸芝  吴婷  李佳优 《地球信息科学学报》2022,24(5):949-961

针对高分辨率遥感影像背景复杂,道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题,提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上,通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中,双注意力模块可以增强模型的特征提取能力,特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明,DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507,模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net和ResUnet模型相比,DAFCResUnet模型仅增加了少量的计算量和参数量,但IoU和F1-score均有较大幅度的提高;与VNet模型相比,DAFCResUnet模型在计算量和参数量远低于VNet的情况下取得了更高的精度,模型在精度和时空复杂度两方面均有优势。相比其他对比模型,DAFCResUnet模型具有更强的特征提取和抗干扰能力,能更好解决道路上的干扰物、与道路特征相似地物、树荫或阴影遮挡等造成的道路空洞、误提和漏提现象。  相似文献   

利用深度学习融合NWP和多源观测数据的闪电落区短时预报方法     

周康辉  郑永光  王婷波 《气象学报》2021,79(1):1-14

强对流短时预报（2—6 h）具有较大难度。一方面,基于观测数据的外推已基本不可用;另一方面,高分辨率数值模式（High-resolution Numerical Weather Prediction,HNWP）的预报性能有待提升。利用深度学习方法,将卫星、雷达、云-地闪电（简称闪电）等观测数据和高分辨率数值模式预测数据进行融合,得到更有效的闪电落区短时预报结果。基于多源观测数据和高分辨率数值天气预报数据的特性,构建了一个双输入单输出的深度学习语义分割模型（LightningNet-NWP）,使用了包括闪电密度、雷达组合反射率拼图、卫星成像仪6个红外通道,以及GRAPES_3km模式预报的雷达组合反射率等共9个预报因子。深度学习模型使用了编码-解码的经典全卷卷积结构,并使用池化索引共享的方式,尽可能保留不同尺度特征图上的细节特征信息;利用三维卷积层提取观测数据时间和空间上的变化特征。结果表明,LightningNet-NWP能够较好地实现0—6 h的闪电落区预报,具备比单纯使用多源观测数据、高分辨率数值模式预报数据更好的预报结果。深度学习能够有效实现多源观测数据和数值天气预报数据的融合,在2—6 h时效预报效果优于单独使用观测数据或数值天气预报数据;预报时效越长,融合的优势体现得越明显。   相似文献   

Climatology of Shear Line and Related Rainstorm over the Southern Yangtze River Valley Based on an Improved Intelligent Identification Method     

刘金卿  陈鹤  徐靖宇 《热带气象学报(英文版)》2022,28(4):413-424

Based on four reanalysis datasets including CMA-RA, ERA5, ERA-Interim, and FNL, this paper proposes an improved intelligent method for shear line identification by introducing a second-order zonal-wind shear. Climatic characteristics of shear lines and related rainstorms over the Southern Yangtze River Valley (SYRV) during the summers (June-August) from 2008 to 2018 are then analyzed by using two types of unsupervised machine learning algorithm, namely the t-distributed stochastic neighbor embedding method (t-SNE) and the k-means clustering method. The results are as follows: (1) The reproducibility of the 850 hPa wind fields over the SYRV using China’s reanalysis product CMA-RA is superior to that of European and American products including ERA5, ERA-Interim, and FNL. (2) Theory and observations indicate that the introduction of a second-order zonal-wind shear criterion can effectively eliminate the continuous cyclonic curvature of the wind field and identify shear lines with significant discontinuities. (3) The occurrence frequency of shear lines appearing in the daytime and nighttime is almost equal, but the intensity and the accompanying rainstorm have a clear diurnal variation: they are significantly stronger during daytime than those at nighttime. (4) Half (47%) of the shear lines can cause short-duration rainstorms (≥20 mm (3h)-1 ), and shear line rainstorms account for one-sixth (16%) of the total summer short-duration rainstorms. Rainstorms caused by shear lines are significantly stronger than that caused by other synoptic forcing. (5) Under the influence of stronger water vapor transport and barotropic instability, shear lines and related rainstorms in the north and middle of the SYRV are stronger than those in the south.  相似文献