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1.
中国区域GPS单频点定位在不同类型磁暴主相期间定位性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
地磁暴期间,电离层可出现不同程度的扰动,显著影响GNSS导航系统性能.本文针对GNSS系统应用需求,全面分析了不同等级磁暴主相期间GPS单频点定位精度在中国区域(地磁中、低纬地区)的受扰情况.结果表明,定位误差极端值的出现概率与磁暴等级呈正相关,也与测站纬度相关(低纬一般高于高纬),定位精度在U(垂直)方向受影响程度明显强于其他方向,且在磁暴恢复相期间定位精度也可能受到显著影响.上述研究结果对了解磁暴期间中国区域(地磁中、低纬地区)GNSS应用性能、北斗三号全球系统在中国区域的应用性能及系统升级和中国区域电离层扰动特性研究有参考价值. 相似文献
2.
收集2 291个来源于NIED F-net宽频带地震台网中心MW≥3.0地震的震源机制解,采用MSATSI构造应力反演方法,得到反映应力相对大小的R值的量θ和3个主应力轴的方位角与倾伏角,同时反演出每个网格的极射赤平投影P、T轴。以3D应力反演为导向,采用矩阵网格分区的方法,以纬度、经度、深度为坐标,将发生在每一区域的震源机制解投射到相应的矩阵区中,并反演出每个矩阵网格点的应力场变化及分布情况。反演结果表明,与板块交接的浅部区域不仅受到太平洋板块的挤压俯冲,同时也受北美板块的斜插作用;东北区域的深震为Benioff带俯冲作用的结果。 相似文献
3.
陇中盆地及周边地区是青藏高原向北东方向扩展的最前缘部位,其地貌演化过程的研究对于深入理解高原的隆升与扩展过程具有重要意义。鉴于夷平面在探讨高原隆升年代、幅度和过程方面的可靠性,首先总结陇中盆地及周边地区夷平面相关研究的前期成果,并结合最新年代数据,确定了不同区域主夷平面的发育和解体年代;再利用古河道拟合等方法定量评估了相关夷平面的隆升量;最后探讨了主夷平面的性质及其隆升过程。研究发现,陇中盆地及周边的地区的高海拔低起伏地貌面是被抬高的先存夷平面;不同区域主夷平面的发育与解体时间整体同步,它们自晚渐新世开始发育,并于晚中新世8~6 Ma左右解体;模拟结果表明,美武高原主夷平面自晚中新世以来相对陇中盆地隆升了约1 400~1 600 m,并且早更新世以来的隆升速率明显大于晚中新世-早更新世时期。 相似文献
4.
内蒙古乌努格吐山斑岩铜钼矿床是中国东北地区最大的斑岩矿床之一,发育显著的石英-绢云母化蚀变,对早期的钾硅化蚀变有强烈的叠加改造,模糊了各蚀变的分带特征和不同矿化之间的关系,复杂的流体改造阻碍了精细热液演化过程的重建。本文以白云母为研究对象,在细致的显微镜、扫描电镜分析确定云母的形态特征以及矿物共生组合等基础上,利用电子探针(EPMA)、激光剥蚀电感耦合等离子体质谱(LA-ICP-MS)以及短波红外光谱(SWIR)分析手段,详细揭示不同阶段、不同产状白云母的成分差异,探讨了其对矿床热液演化以及成矿机制的指示意义。结果显示,乌山斑岩矿床的白云母由白云母端员及少量钠云母、绿鳞石、伊利石端员组成。与辉钼矿有关的云母更富集Al、K、Sr、Ba,且Al-OH特征波长在2197~2203nm之间。与黄铜矿有关的云母具有更高的Si、Ti、Fe、Mn、Mg、Cu、Zn、Sn、W等元素含量,Al-OH特征波长在2200~2206nm之间。氧化环境下形成的云母更富集Sc、V、W。乌山斑岩矿床的白云母在2200nm处吸收峰位置的波长偏移与距离成矿中心的远近及矿化类型有关,特征波长<2203nm则指示钼矿化,并且靠近成矿中心,因此可以利用SWIR特征圈定热液活动区域,确定矿化类型,指导找矿勘查工作。石英流体包裹体测温证据、白云母成分等信息,暗示铜沉淀阶段存在其他流体补充注入。综上所述,白云母作为常见的蚀变、热液矿物,对研究成矿流体演化及矿床勘查评价具有重要的科学意义。 相似文献
5.
本文以阿尔泰山两河源保护区采金废弃矿区为研究区,从地形、土壤、水分和地表植被4个方面出发,结合矿区现有条件,设置11种恢复措施,选取丰富度指数、优势度指数、多样性指数、均匀度指数、生物量、植被盖度、物种数及土石比等7个评价指标,采用主成分分析法,得出不同恢复措施的主成分得分及生态效益排名。结果表明,单一恢复措施,如推平、羊群驻扎、泥浆等基本上是从某一个方面来考虑生态恢复的,存在一定的缺陷,恢复效益排名比较靠后;多种措施相结合,不仅能改善土壤环境,也会引起植物群落多样性格局的变化,生态恢复效益很好;同一种恢复措施,施行年限越长恢复效果越好。 相似文献
6.
王新立 《资源导刊(河南)》2020,(5):21-21
2019年9月,在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上,习近平总书记指出,“保护黄河是事关中华民族伟大复兴和永续发展的千秋大计”,并强调要“上下游、干支流、左右岸统筹谋划,共同抓好大保护,协同推进大治理”。1855年,黄河在兰考县铜瓦厢段决口,主干流北徙,在商丘留下了144公里的黄河故道。为落实“共同抓好大保护,协同推进大治理”要求,我局紧紧围绕“一张蓝图保发展、一体共治建生态”工作思路. 相似文献
7.
【目的】通过耳石形态参数对南海鸢乌贼(Sthenoeuthisoualaniensis)不同群体进行判别。【方法】采用2012年4月-2013年1月采自南海南沙群岛、东沙群岛和中沙西沙群岛周边海域灯光罩网渔获的268尾鸢乌贼耳石样本(雌性166尾、雄性102尾),通过耳石总长(TSL)、最大宽度(MW)、侧区长(LDL)、背侧区长(DLL)、吻侧区长(RLL)、吻区长(RL)、吻区宽(RW)、翼区长(WL)和翼区宽(WW)9个形态参数进行主成分分析,采用不同校正方法判别分析3个不同海域和3个不同体型群体的耳石差异性。【结果】统计并分析鸢乌贼耳石形态参数可知,南海鸢乌贼耳石具有翼区宽大、侧区次之、背区稍小、吻区长窄的形态特征。主成分分析表明,鸢乌贼的耳石长度参数TSL、LDL、DLL、WL和宽度参数MW可代替9项形态参数来描述耳石的形态特征;函数拟合结果,5项表征与鸢乌贼胴长有较强的线性函数关系。判别分析表明,比值校正法对3个地理群体判别中具有较好稳定性,总体成功率为60.4%;中沙西沙群体和微型群体的耳石形态在判别中有较好的区分度。【结论】不同群体的南海鸢乌贼耳石形态特征具有较大差异性,中、西沙群体和微型群体与其他群体存在较高的区分度。 相似文献
8.
新疆西天山查岗诺尔铁矿床环带石榴子石和绿帘石的发现及意义 总被引:1,自引:0,他引:1
查岗诺尔铁矿是新疆西天山阿吾拉勒铁矿带内的重要大型铁矿床之一。矿体赋存在下石炭统大哈拉军山组安山质火山岩中,与普遍发育的石榴子石化、阳起石化和绿帘石化时空关系密切。石榴子石和绿帘石分属不同热液成矿阶段,它们均发育丰富的环带结构,具体表现为明显地颜色、干涉色、背散射图像及成分(FeO、Al2O3、SiO2、MnO、TiO2)等差异性。石榴子石具有2个世代、3个类型。早世代石榴子石(Grt1和Grt2)产于块状石榴子石-磁铁矿蚀变岩,呈褐黄色,粒度较细,发育核-边结构,呈非均质性,显示异常干涉色,其核部(Grt1-c)均匀相对富钙铝榴石(Gro51-53And41-43Spr4-8),而边部(Grt1-r)发育振荡成分环带,总体相对富钙铁榴石(Gro18-35And60-77Spr4-6);Grt2核部(Grt2-c)呈均质性,为钙铁榴石(And99-100Spr0-1),边部显异常干涉色,发育振荡成分环带,为钙铝铁榴石(Gro34-54And38-61Spr6-9)。晚世代的石榴子石(Grt3)以细脉状或角砾胶结物形式分布,呈红褐色,自形粗粒结构,显非均质性,发育振荡成分环带,端员组分总体以钙铁榴石为主,次为钙铝榴石(Gro27-43And50-68Spr3-8)。石榴子石结构和元素含量变化表明,早期石榴子石形成于弱氧化-氧化、中性-碱性流体体系,其中向边部生长过程,由于新注入流体以及周期性压力汇聚和释放,体系的氧逸度、pH值呈振荡变化;晚期石榴子石形成于弱氧化、弱碱性、动荡的开放流体环境。绿帘石发育3个世代(Ep1、Ep2和Ep3)。Ep1发育核-边结构,核部(Ep1-c)均匀无环带,XFe值(XFe=Fe3+/(Al+Fe3+),原子比值)为0.19~0.21,w(MnO)为0.05%~0.18%,w(TiO2)为0.10%~0.12%,生长边(Ep1-r)多发育振荡环带,XFe值为0.26~0.29,w(MnO)为0.01%~0.14%,w(TiO2)为0.19%~0.26%。Ep2沿Ep1-r边缘生长,不均匀且经历了溶解-再沉淀过程,XFe值为0.15~0.20,w(MnO)为0.42%~1.19%,w(TiO2)为0.02%~0.07%。Ep3呈柱状或不规则粒状交代Ep2、贴近或穿切Ep1-r生长,较均匀、无环带结构,XFe值为0.28~0.37,w(MnO)为0.12%~0.77%,w(TiO2)为0.02%~0.10%。绿帘石成分变化表明,从Ep1-c到Ep1-r,到Ep2,再到Ep3,流体体系氧逸度经历了先增加,后降低,再升高的变化过程。同时,流体成分也在变化,先从相对贫Ti和Mn向相对富Ti贫Mn演化,而后又变为富Mn贫Ti。因此,在热液磁铁矿矿化阶段,查岗诺尔铁矿的成矿热液的物理-化学环境是不断变化的。研究显示,石榴子石和绿帘石结构和成分研究可以刻画热液成矿系统的流体演化历史。 相似文献
10.
为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素的多重相关性、复杂性等问题,结合主成分分析法和分源预测理论,对开采层、邻近层、采空区的瓦斯涌出量数据分别进行主成分分析降维,得到预测指标。针对极限学习机(ELM)存在的输入权值矩阵与隐含层阈值随机生成的问题,利用模拟退火粒子群算法(SAPSO)对极限学习机的参数寻优,将新疆某煤矿回采工作面瓦斯涌出量及影响因素作为SAPSO-ELM模型的输入进行训练,再利用训练好的SAPSO-ELM模型对陕西某煤矿回采工作面的瓦斯涌出量进行验证预测,并对比原始ELM模型的预测结果。结果表明,SAPSO-ELM模型的平均相对误差为3.45%,ELM模型的平均相对误差为8.81%,与ELM模型相比,SAPSO-ELM模型预测精度及效率均优于原始ELM模型。分源预测理论和主成分分析法的结合有效解决了多因素间的多重相关性并降低了预测模型的复杂度,SAPSO-ELM预测模型实现了瓦斯涌出量的快速精准预测,对预防瓦斯事故发生和保障煤矿安全高效开采具有较好的指导作用。 相似文献