三亚湾及周边海域表层沉积物重金属分布特征及生态风险评价     

贾磊  刘文涛  唐得昊  蔡鹏捷  崔振昂 《海洋地质前沿》2020,36(12):22-31

  相似文献   

西藏聂拉木县嘉龙湖冰湖溃决型泥石流危险性评价          下载免费PDF全文

柴波  陶阳阳  杜娟  黄平  王伟 《地球科学》2020,45(12):4630-4639

冰湖溃决型泥石流是高原山区特殊的地质灾害，以西藏聂拉木县嘉龙湖为例，建立了一套冰湖溃决型泥石流危险性评价方法.以喜马拉雅山区1970—2015年气温波动频次和聂拉木冰湖溃决历史事件预测了未来10年嘉龙湖溃决的时间概率.利用遥感影像识别嘉龙湖上方不稳定冰体的范围和规模，采用美国土木工程师协会推荐公式和修正的三峡库区涌浪计算方法分析了冰川滑坡产生的涌浪规模，从涌浪波压力和越顶水流推力两方面预测了冰碛坝发生失稳的可能性.采用FLO-2D模拟冰湖溃决泥石流的运动过程，以最大流速和泥深表达了嘉龙湖溃决泥石流的危险程度.评价结果表明:2002年嘉龙湖溃决事件与当年气温偏高有关，未来嘉龙湖发生溃决概率高；冰川滑坡激起涌浪能够翻越坝顶，并引起坝体快速侵蚀而溃决；冰湖溃决泥石流对聂拉木县城河道两侧54栋建筑造成威胁.评价方法实现了冰湖溃决型泥石流危险性的定量分析，评价结果对聂拉木县城泥石流防灾具有现实意义.   相似文献   

西准噶尔白杨河铍铀矿床中铍与铀成生关系初探——来自围岩蚀变和矿石矿物接触关系的证据     

刘畅 《地质与勘探》2020,56(3):465-477

与高硅富氟火成岩(流纹岩或花岗斑岩)有关的铍矿床中常伴有铀矿化,其成矿特色明显,是认识岩浆-岩浆热液-热液演化过程中铍与铀地球化学行为异同的理想对象,但其中铍与铀成矿的时空关系及成因关系尚不清楚。为了理解该类矿床中铍与铀的成生关系,并为区域内铍与铀的找矿勘查提供理论支撑,本文选取该类矿床的典型代表—西准噶尔白杨河铍铀矿床为研究对象,通过镜下观察、扫描电镜能谱和激光拉曼光谱分析,对矿区内单铍矿石、单铀矿石和铍铀矿石开展了系统的岩相和矿相学研究。结果显示,与铍矿化相关的围岩蚀变为钠长石化、电气石化、白云母化、萤石化、碳酸盐化和绿泥石化,与铀矿化相关的围岩蚀变为硅化、赤铁矿化、萤石化、伊利石化和锰矿化(含少量铅),且铍铀矿石中可见沥青铀矿切穿羟硅铍石的现象。结合铍与铀的地球化学行为和前人研究成果,认为白杨河铍铀矿床中铍矿化与铀矿化应是不同期热液作用的结果:铍矿化可能是花岗斑岩深部岩浆房分异的岩浆热液在不断演化过程中形成的,而铀矿化可能与后期流体(如幔源流体、加热循环的大气降水等)的淋滤作用有关。  相似文献   

甘肃省地热资源赋存特征及潜力评价     

谢娜  喻生波  丁宏伟  张明泉 《中国地质》2020,47(6):1804-1812

甘肃省地热资源丰富，其地热资源的开发利用具有较大的潜力。本文介绍了甘肃省地热资源分布概况，结合地区构造、地热水化学特征、地热资源量及开发利用现状探讨了甘肃隆起山地对流型与沉积盆地传导型地热资源的赋存特征，并对两种类型地热资源潜力进行了分析评价。结果表明，沉积盆地地热资源分布于河西、陇西及陇东盆地等，热储类型为裂隙型和孔隙型，热储层自元古宙至新生代均有发育，岩性以砂岩为主；隆起山地型地热资源主要分布于祁连山和西秦岭造山带，热储类型为断裂破碎带，岩性以花岗岩为主；通过潜力计算得知，全省热量开采系数≥0.4的仅占29.17%，表明目前甘肃地热资源开采程度较低，开采潜力较大。  相似文献   

一种海绵城市社会效益计算方法:以天津大学北洋园校区为例     

李萌萌  郭祺忠  练继建  陈亮 《地学前缘》2020,27(3):281-289

海绵城市的社会效益是指海绵设施建成后对社会的贡献,其远大于海绵城市所产生的直接经济效益。但是,海绵城市的社会效益难以客观计算,这阻碍了人们对海绵城市的深入了解。因此,客观合理计算海绵城市的社会效益不仅可以反映海绵城市建设是否合理有效,也可为政策的制定提供参考。为此,本文提出一种将主观评价与客观计算相结合的海绵城市社会效益计算方法,通过对可客观计算的社会效益进行主观评价,利用客观计算的效益值将主观评价分值货币化,以此客观计算其他仅可主观评价的社会效益。文中以天津大学北洋园校区为例计算校区内海绵设施的社会效益,结果显示:该校区雨水花园、下凹式绿地和雨水湿地等5种海绵设施的社会效益为1.0~15.5元/(m²·a),植草沟为2.97元/(m·a)。其中,社会效益最高的是雨水湿地,下凹式绿地社会效益最低。根据天津大学北洋园校区各海绵设施建设面积,该校区海绵设施总社会效益约为232.8万元/a。  相似文献   

基于样本与因子优化的黄冈南部地区地质灾害易发性评价          下载免费PDF全文

陈前  晏鄂川  黄少平  王茜 《地质科技通报》2020,39(2):175-185

为对比信息量模型中灾害数量和灾害面积2种样本的适用性，以黄冈南部地区作为研究对象，探讨了评价因子的优化组合形式，采用信息量模型，根据研究区工程地质条件和地质灾害的特征初选评价因子，结合成功率曲线确定2种样本的因子优化组合，进而通过灾害比率及典型地质灾害点验证易发性评价结果。结果表明:①在单因子评价结果中，2种样本的单因子评价结果的AUC值排列顺序不尽相同，但呈现出一定规律性；②各叠加因子评价结果的准确度均达到因子优化组合的94.9%以上，变化幅度相对较小，且呈现出随因子数量增加而增大的趋势，但并不是越多越好；③2种样本的易发性评价结果都显示出高、较高易发区主要集中于研究区中部及北部地区，低易发区和较低易发区多集中于长江沿岸以及研究区南部，与灾害分布位置相符；④2种样本均为地质灾害易发性评价中信息量模型的有效计算样本，且面积样本的准确度明显优于数量样本。   相似文献   

关于图件规范     

《地理研究》编辑部 《地理研究》2020,(1):214-214

1.凡涉国界图件(国内部分地区、全国、世界部分地区、全球)必须使用自然资源部地图技术审查中心标准地图服务提供的底图(下载网址:http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/index.jsp),所用底图边界要完全无修改(包括南海诸岛位置和相对大小),原图中数字比例尺更换为线段比例尺,南海诸岛小图中含主图部分应包含主图中的专业评价内容,"南海诸岛"等字样不能压九段线或者任何小岛。最后,并须在图题下注明"注:该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2019)xxxx号的标准地图制作,底图无修改。"。  相似文献   

异源多分辨率卫星影像匹配算法研究     

霍门婕  范大昭  董杨 《测绘通报》2019,(6):47-51

以异源多分辨率遥感卫星影像为研究对象，对影像特征提取、特征描述、特征匹配及匹配提纯算法进行了较为深入的研究；并将不同的特征提取与匹配算法进行组合，通过试验对比得出了各种算法的适用性。在此基础上，设计了一套面向异源多分辨率卫星影像的匹配流程。  相似文献   

基于高分二号影像的融合方法对比研究     

李珊珊  洪友堂  胡超  邵艳坡 《北京测绘》2019,(3)

为了更充分地利用GF-2卫星影像数据,文章选取GF-2卫星全色和多光谱影像数据进行融合实验。首先选择PCA(principal component analysis)变换、HIS(intensity hue saturation)变换、Contourlet变换三种融合方法以及它们的结合算法对全色和多光谱影像进行融合,然后对融合结果进行主观定性分析和客观定量评价,最后综合比较得到融合质量较好的方法。实验表明:PCA+Contourlet变换、HIS+Contourlet变换和HIS+PCA+Contourlet变换不仅提高了融合影像的空间分辨率,突出了目标的细节、边缘、纹理信息,保留了原多光谱图像的光谱特性,而且有效地去除了噪声,较适用于高分二号影像的融合。  相似文献   

近15a陕西省植被时空变化与影响因素分析          下载免费PDF全文

岳辉  刘英 《干旱区地理》2019,42(2):314-323

利用2000—2014年MODIS/NDVI时间序列数据，采用栅格像元趋势分析、稳定性评价的方法，研究了陕西省近15 a植被的时空变化特征和规律；利用Hurst指数对陕西省植被未来变化趋势进行了预测；并利用相关性分析法分析了NDVI与年均温度和降雨量的关系。结果表明，2000年、2015年陕西省NDVI均值分别为0.4273、0.4942， 15 a来增加了0.067，增长了16.0%，其中陕北地区NDVI增加明显，关中部分地区出现负增长，陕南地区NDVI总体依旧维持在较高水平。陕西省植被变化趋势具有明显的空间差异性，全省植被未变化的占52.0 %，改善部分占44.27 %，退化部分占3.73%，说明15 a间陕西省植被覆盖改善面积大于退化面积，植被状况有所改善；其中陕北地区植被呈明显改善区域面积较大，关中地区植被覆盖面积有所减少，陕南地区植被变化幅度较小。陕西省植被稳定区域占50%以上（0 0.2)，说明15a间陕西省植被较为稳定，变化程度不大；其中陕西省植被最稳定地区主要集中在陕南、延安南部，榆林部分、西安、渭南少部地区变化幅度较大。Hurst指数分析表明陕西省44.54%面积的植被未来有可能面临退化，主要分布在陕北和关中地区的北部，植被未来有可能退化也有可能改善的面积占49.78%，主要分布在延安和陕南地区。陕西省近15 a气温和降水量总体呈增加趋势，增加速率分别为0.48 ℃·(10 a)-1和69.5 mm ( a)-1；相关性分析结果表明，年均降雨量是影响NDVI的主要气象因子，同时陕西省植被变化也受到了退耕还林还草、防沙治沙、生态政治等人为因素的影响。  相似文献