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铜陵天马山硫金矿床地质特征及成因探讨 总被引:8,自引:0,他引:8
天马山硫金矿床的矿体分为层状矿体、接触带矿体和穿层矿体。层状矿体和穿层矿体受石炭系黄龙组、船山组地层层位和层间断裂控制。接触带矿体受接触带控制 ,具矽卡岩型矿体典型特征。矿床的形成受地层、构造及岩浆岩控制 ,矿床成因为层控矽卡岩型硫金矿床 相似文献
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旅游资源评价的目的在于,通过对区域旅游资源的质量和价值进行评估和对旅游资源开发利用条件进行评价,为旅游区开发、规划和管理提供科学依据。一个旅游区,可以只有自然景观旅游资源,也可以仅有人文景观旅游资源,但更多的情况是两种旅游资源兼备。因此,评价的方法也相应而生。本文将根据方广岩两种资源兼备,但比重不同的具体情况,用定性和定量相结合的方法进行评价。一、旅游资源评价1.旅游资源的丰度方广岩景区包括方广山、葛岭等村及桃花洲、李花洲,面积约10.5平方千米。有自然景观旅游资源三大类8种基本类型。地文景观3个基本… 相似文献
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谢佩瑶韩超欧阳志棋王晓艳 《冰川冻土》2023,(3):1168-1179
MODIS V006版本数据仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是直观的积雪分类,包括积雪范围或积雪覆盖率。美国国家冰雪数据中心推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂多样,积雪斑块化特征明显,单一阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。青藏高原被称为地球的第三极,是中国三大稳定积雪区之一,蕴藏了大量的淡水资源。随着全球气候变暖,青藏高原地区积雪融化时间提前,冰川融水增加,影响河流水量,造成洪涝灾害,进而影响人类正常生产生活,因此通过确定不同下垫面阈值,改善传统阈值的积雪高估低估现象,提高积雪识别精度,进而更准确地探究青藏高原积雪状况,显得尤为迫切。本文以青藏高原为研究对象,首先生成MODIS逐日无云NDSI序列并进行验证;其次对应站点雪深数据与NDSI序列,证实在下垫面为林地和非林地的区域,去云NDSI序列与站点雪深均有良好的对应关系,确定不同下垫面最优阈值范围;最后在最优阈值范围内通过混淆矩阵确定最优阈值。计算得出,林地NDSI=0.03时,总体精度最高为94.02%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为1.21%和4.60%;非林地NDSI=0.26时,总体精度OA最高为94.27%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为0.51%和5.03%。因此选取优化后林地阈值为NDSI=0.03,非林地阈值为NDSI=0.26。为避免地面常规观测资料尺度上的局限性,本文采用高精度的Landsat 8 OLI卫星数据识别结果,作为“真值”对优化后阈值的判别结果进行“像元—像元”级别的验证。在定量验证中,优化后NDSI阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为84.21%,高估误差OE为5.33%,低估误差UE为10.46%;传统阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为82.86%,高估误差OE为1.48%,低估误差UE为15.66%。可以看出在定量验证中,优化后阈值的积雪判别精度更高。同时在定性验证中,积雪大面积集中的区域,新的阈值与传统阈值提取效果均相对较好;积雪相对分散破碎的区域,优化后阈值能提取出大量积雪,传统阈值则不能。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度,为NDSI在积雪识别中的应用提供有力的支撑,有助于更准确地了解该地区积雪分布状况。 相似文献
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阿留申俯冲带位于环太平洋俯冲带最北端,是东太平洋型俯冲和西太平洋俯冲的过渡区域。该俯冲带火山岛弧距离海沟的距离从东向西逐渐增大,而形成地球上独特的岛弧火山链与海沟V字型斜交的现象。这一现象的运动学成因目前并没有统一的认识。本文通过对阿留申俯冲带几何形态数据、运动学数据进行整理分析,尝试运用构造赤道理论探讨该现象形成的运动学背景。阿留申俯冲带的几何学数据表明:从俯冲带东段(175°E)至俯冲带西段(155°W),火山岛弧距俯冲海沟的距离从80 km增加至250 km。与此同时,俯冲板片的倾角由60°减小至30°。板块的运动学分析表明:相对北美板块,太平洋板块的东段的运动矢量为48 mm/a,向北运动;逐渐转变为西段的78mm/a,向西北方向运动。相对于软流圈,太平洋板块的运动方向没有改变,始终向西北方向运动,速率向西逐渐增加。因此,在俯冲带的东段太平洋板块的绝对运动方向和相对运动方向存在30°左右的夹角,而这个夹角在西段几乎不存在。太平洋板块的绝对运动方向和相对运动方向之间的夹角不同,会导致软流圈对俯冲板片的反作用力差异,从而形成不同的俯冲角度和俯冲带宽度。太平洋板块相对北美板块和相对地幔的速度方向夹角的变化被认为是引起阿留申火山弧与海沟"V"字型斜交的运动学成因。 相似文献