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研究月海撞击盆地,尤其是古老的月海撞击盆地,有助于深入认识月球乃至太阳系中两种动力学即内动力和外动力地质作用的演化过程,也是研究月球早期演化和现今状态的重要纽带。云海撞击盆地为古老的撞击盆地之一,形成于前酒海纪,在后期的内外动力地质作用下,盆地有很大程度的改造。为了恢复云海撞击盆地原貌,深入认识该地区的地质演化过程,本文利用了LRO宽角相机影像数据、LOLA地形数据和GRAIL重力数据等多种类型的遥感数据,开展了云海撞击盆地演化的研究。结果显示,云海盆地是由一次撞击事件形成,具中央隆起的三环结构的撞击盆地,三环直径分别约为740km、500km、340km,盆地中心约为16°W,21°S。云海撞击盆地事件破坏了该地区原始月壳结构,随后岩浆喷出或溢流充填在撞击盆地中形成云海,塑造了现今观察到的云海地形特征和重力异常特征。 相似文献
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云海铜镍矿位于觉罗塔格构造带西段,成矿岩体为多期次侵入的杂岩体,岩体分异演化充分,镁铁质和超镁铁质岩石均有发育,主要岩石类型为角闪辉石岩、橄榄苏长岩、辉长岩、闪长岩。主量元素化学组成表明,该杂岩体属拉斑玄武岩系列,岩石具同源演化特征,显示高铁、高镁、低钛、低铝特征,富集大离子亲石元素Rb,Ba,亏损Nb,Ta,轻稀土富集。岩浆源区有部分熔融而交代的岩石圈地幔,岩浆在上升过程中受到地壳物质混染,发生橄榄石、斜方辉石、斜长石的分离结晶。岩体形成于早二叠世,为构造活动和地幔柱双重作用下的产物。 相似文献
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利用FY-4A卫星等资料分析了2019—2021年的19次庐山白天云海过程（12个传统云海和7个瀑布云过程）,研究了庐山云海特征及其形成机制,评估了卫星资料在云海识别中的应用。研究表明：FY-4A可见光云图可基本辨识庐山云海范围及宏观演变特征,但较难刻画出小尺度瀑布云的精细结构;FY-4A的云顶高度L2产品可用于庐山传统云海的识别,但较难识别瀑布云过程。非洋面海岛的庐山也存在云系尾流现象且频率较高（共3次过程）,由绕流作用形成的尾流云系呈逗号状分布,做规律性摆动但无连续涡旋;该尾流型云海形成的主要因素是庐山为相对周边孤立的椭圆形山体、冷高压底部的强北风低空急流、山腰逆温层。庐山云海发生时大多受地面高压控制且位于850 hPa的高湿区或边缘区域,该区域的弱下沉运动形成的逆温层和低空充沛的水汽有利于庐山云海形成及维持。 相似文献
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用华山气象站1985—2014年气象要素资料,分析近30 a华山云海的变化及云海与降水、相对湿度、风速的关系。结果表明,华山年平均云海日为26.27 d,最多年份72 d,最少年份仅3 d;面积200 km~2云海年平均日数24.23 d;面积≥200 km~2云海平均日数2.87 d,最多有20 d (1985、1994年),最少有2 d(1997年),1997年后再没有面积≥200 km~2的云海出现。云海的出现呈逐年下降的趋势,年际差异明显。秋季云海出现日数最多(平均云海日数8.13 d),冬季最少(平均4.60 d);各月的云海日数8月最多,5月最少。面积≥200 km~2云海冬季出现日数最多,夏季最少;11月出现最多,3、12月次之,5月最少。面积≥200 km~2云海出现的前一天或当天一般都有降水,两天中至少有一天出现降水的几率是84.30%;平均相对湿度≥70%时,较易形成云海;云海日出现时常伴有风,但总体风速不大,通常≤10.0 m·s~(-1),利于云海的形成保持。 相似文献
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黄山位于安徽省黄山市境内,为三山五岳中三山之一,是中国最美的、令人震撼的十大名山之一,素有"天下第一奇山"之美称。黄山是著名的避暑胜地,是国家级风景名胜区和疗养避暑胜地,1985年入选全国十大风景名胜,1990年12月被联合国教科文组织 相似文献
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用北雁荡气象站1960—2012年气象要素资料,分析近50余年雁荡山云海时空变化特征以及云海与气温、降水、相对湿度、风速的关系。结果表明,雁荡山年平均云海日164.92 d,但年际差异明显,最多年份215d,最少年份58 d。年内差异也明显,春季最多,云海日(8成以上云海日)平均有50.89 d(32.77 d),秋季最少。各月云海日数与月平均气温相关不明显,但与相对湿度呈较明显的正相关关系,云海日数(8成以上云海日数)序列与月平均相对湿度序列的相关系数为0.82(0.64)。统计分析8成以上云海日与关键气象因子关系可得,云海出现当天或前一天一般都有降水,云海出现当天一般相对湿度≥80%、平均风速≤4.5 m/s。 相似文献
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为推动区域旅游事业发展,满足旅游气象服务需求,研究针对云南元江哈尼云海景观进行了立体气象观测和业务预报实验。本研究基于云南元江云海气候站2016—2019年观测数据,利用经验预报法、Logistics回归、支持向量机、决策树分析等方法,进行了云海景观出现与否的二分类预报实验。结果表明：各预报方法间训练样本总体准确率在74.3%—82.2%之间差别不大,但传统经验预报基于云海机理研究背景,预报指标物理意义明确,随着预报经验的积累经验预报2019年TS评分为54.8,优于2016—2018年TS评分46.0,也优于仅使用局地数据的统计学习算法的预报评分,且其他几种统计学习预报方法的检验样本TS评分均不如训练样本评分高。云海景观出现需要水汽条件和大气静稳条件的配合,局地云海气象观测站建设收集的立体气候数据有利于预报人员改进预报指标体系,提高预报准确率,有利于提升区域旅游气象服务能力发展。 相似文献