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为查明大汶河流域中上游地区岩溶地下水水化学特征和离子来源, 基于2018年枯、丰两期采集的岩溶地下水样品水化学数据, 综合运用数理统计、相关性分析、Piper图、Gibbs图以及离子比值等方法, 对大汶河流域中上游地区岩溶地下水水化学特征及其控制因素进行了分析。结果表明,大汶河流域中上游地区枯、丰水期岩溶地下水的pH均值分别为7.6和7.5, 整体表现为弱碱性。岩溶地下水中Ca2+为占优势的阳离子, HCO3-和SO42-为主要阴离子。枯、丰期岩溶地下水中ρ (TDS)均值分别为645.4, 648.4 mg/L。按照TDS划分, 大汶河流域中上游地区岩溶地下水均属于淡水或微咸水;枯、丰水期岩溶地下水水化学类型均以HCO3·SO4-Ca为主。岩石风化作用是控制区内岩溶地下水水化学特征的主要控制因素, 碳酸盐岩和硅酸盐岩矿物的溶解是地下水主要离子的重要来源。同时, 大汶河流域中上游地区岩溶地下水还受到了比较明显的人为输入影响, 地下水中NO3-主要来自于农业生产活动。该研究成果为水资源利用提供了指导作用。 相似文献
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将TOPMODEL应用于饮马河流域,选取2013-2019年共6次暴雨洪水过程进行模拟和评估,将饮马河模拟流量与实测流量对比分析,探讨该模型在该流域洪水模拟的可用性.结果表明:TOPMODEL实现了空间产流面积分布的可视化;TOPMODEL在饮马河流域模拟效果较好,可用于该流域流量预报;不同等级降雨量、不同的降雨落区以及前期降雨多寡对饮马河的流量影响较大,即累计雨量越大、雨强越强、强降雨越靠近上游、前期降雨越多,洪峰流量也越大.因此,TOPMODEL可为饮马河流域的防洪调度和防灾减灾提供技术支持. 相似文献
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分支河流体系的讨论有助于促进各类冲积体系的分类学研究,并可促进源—汇体系分析的定量化。博茨瓦纳的奥卡万戈(Okavango)曲流河扇是分支河流体系的典型代表,具有独特的沉积学、水文学和地貌学特征,主要特点如下:①河道形态属于单线曲流河道向下游分叉型,顺流方向产生弯度不一的分支河道网络,从顶点向下游方向,河道呈放射状,由河谷内的限制性河道变为盆地内的非限制性河道;②顺斜坡向下,河道分叉作用增强,河道的尺度和规模减小,受物源控制,无论是曲流河道还是低弯度河道,皆为砂质载荷,河道宽度、水体深度和沉积物粒度虽有系统变化但不显著,且在极低的坡度控制下,随着流量的减少,河道由曲流河逐渐变为低弯度河,河道形态转化的主要影响因素是坡度、流量、沉积物粒级和河岸强度;③根据湿地和河道分布特征,可将扇体划分为补给河谷、近源扇、中部扇和远端扇4个亚环境:补给河谷以单线曲流带和不同规模的迂回坝发育为特征,近源扇主要为泥炭限制的分支河道和河间沼泽沉积,中部扇主要为曲流河和低弯度河沉积,沼泽减少,漫滩增加,远端扇为宽浅型的非限定性河道,以沙岛林地之间的漫滩沉积为主;④沉积物主要为未固结的石英砂,主要来源于卡拉哈里盆地近代风成沉积,砂质纯净,分选和磨圆俱佳,缺乏细粒杂基,粒间细粒组分主要为生物成因的硅藻、植硅石和有机物质,亦见有方解石和二氧化硅胶结物。
对现代曲流河扇体系进行调查的重要目的就是研究地下类似沉积体系的分布。通过对我国大型含油气盆地相关“内陆三角洲”沉积特征和沉积规律的重新认识,可为油气资源的勘探开发提供预测模式。鄂尔多斯盆地山西组沉积时期,沉积作用受盆地北缘物源控制,来自北部物源的碎屑物质在宽阔的湿地平原上发育了多套分支河流沉积体系,主要为曲流河扇沉积体系。顺着沉积斜坡向下,河道的尺度和规模减小,沉积物粒度变细,煤层和暗色泥岩厚度变小,缺乏明显的三角洲前缘沉积环境及稳定的前三角洲深水相。沉积组合主要表现为分支河道砂岩、漫岸细粒沉积与湿地泥岩及薄煤层的互层,为大气田的形成奠定了沉积基础。 相似文献
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河流、波浪和潮汐混合作用过程是当前沉积学的热点问题。通过梳理三角洲与其他一些海(湖)陆过渡沉积体系中关于河流—波浪、河流—潮汐、波浪—潮汐和河流—波浪—潮汐相互作用的相关研究,归纳总结了目前几种沉积过程的相互作用以及相应的沉积特征。河流和波浪的相互作用一般发生在河口附近,两者的相对强度以及波浪入射方向共同控制三角洲的形态和沉积物分布。长期的河流和波浪共同作用能够形成非对称性三角洲以及浪控复合斜坡型三角洲。河流和潮汐的相互作用通常发生在强潮汐或中潮汐区域的三角洲或河口湾的河流—海洋过渡带;随着相对海平面升降、沉积物供给变化和气候变化等因素的影响,潮汐和河流相互作用的三角洲和河口湾沉积体系经常反复叠加发育。潮汐和波浪的相互作用主要体现在潮汐不仅直接控制沉积物的沉积过程,而且间接性地移动波浪带进而影响相应的沉积相带。尽管目前河流、波浪、潮汐混合作用过程已经有一定程度的研究,但无论是短期小尺度的相互作用过程,还是长期受宏观因素(包括沉积物供给、海平面升降、构造沉降等)影响下的相互作用与演化过程,均有待进一步研究。 相似文献
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以新疆和田河流域为例,采取Mann-Kendall趋势检测法、Pettitt突变检测法与小波分析等方法剖析了研究区近60年气温、降雨和径流变动特点。结果显示:(1)研究区降水、气温和径流均有增加或升高趋势,其中气温变化呈显著增加;(2)研究区降水、气温、径流突变分别发生于1986年、1996年和1993年;(3)研究区降水、气温和径流均无显著性周期性变化,但存在短时间段周期变化,降水在研究时段内呈现丰枯交替变化,自20世纪90年代逐渐湿化。气温呈现逐渐升高的发展趋势。20世纪90年代以前,径流年代际变化以偏枯为主,近20年年代际变化以偏丰为主。 相似文献
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近些年来,深度学习网络的兴起极大地推动了人工智能技术在地震数据处理、反演以及解译等领域的应用.地震波阻抗反演是石油地震勘探领域的一项关键技术,其反演精度在圈定油气储层构造中起到非常重要的作用.提出了一种基于数据驱动时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)模型的地震波阻抗反演方法,旨在无需建立初始反演模型,直接利用工区的少量测井标签数据,以地震振幅数据为输入,将波阻抗反演转化为时间序列建模任务,最终输出地下模型的阻抗信息.采用Marmousi2数据集对基于TCN的波阻抗反演模型进行训练、验证和测试,结果显示,在测试集上该模型预测结果的皮尔逊系数和决定系数分别达到97.92%和95.95%,并对远离训练区域的波阻抗信息预测有着良好的泛化性,且在预测时间和预测精度等方面都要明显优于前人的相关研究工作.上述结果表明,TCN时间序列深度学习模型在复杂地层波阻抗反演中具有一定优越性和应用前景,为地震波阻抗反演提供了新思路. 相似文献