架子台沟低品位铅锌矿原生晕地球化学特征及深部矿产预测

对架子台沟一带1:50 000化探异常检查中,地表发现有铅锌矿化显示,经对激电测深异常深部钻探验证发现有低品位锌矿(化)体。通过系统采集0号勘探线上的2个钻孔中岩石、矿石样品,进行原生晕特征研究分析表明:矿体近矿元素为Ag、Pb、Zn、Cd,尾矿元素为W、Sn、Bi;轴向分带序列由上至下为:Pb-Au-Ag-Mo-Bi-Sn-Cu-Cd-W-Zn。对成矿元素与相关金属元素进行聚类分析、因子分析,并结合激电测深结果,认为在矿体的侧部、深部仍可能有盲矿体。     

聚龙小镇DZK1地热勘查孔钻探施工技术

地热勘查孔（探采结合孔）是在矿山钻探施工工艺的基础上进行的探索性施工。着重介绍了福建省泉州市聚龙小镇DZK1地热勘查孔在钻探施工过程中遇到的施工难题以及新技术、新工艺的应用。如大口径单管取心、空压机洗井和活塞洗井相结合的洗井方法、套管的隔级使用、深孔测试钻杆密闭性、深孔磨钻头、在涌水量大的地层钻进等。     

序贯高斯模拟在矿石品位估计中的应用研究

随机模拟是地质统计方法的重要内容。在矿石品位估计方法中克里格方法作为一种无偏估计方法,常被用于矿石品位的估计。但克里格法估值存在平滑效应。作者在分析序贯高斯模拟和普通克里格法基本原理的基础上,运用序贯高斯模拟方法和普通克里格方法对某铁矿体内全铁(TFe)品位进行估计,给出了品位估计结果模型。研究从勘探线方向、垂直勘探线方向和竖直方向分别计算变差函数,对球状模型、指数模型、高斯模型的变差函数拟合效果进行了优选,结果表明球型模型拟合效果最好。针对序贯模拟和克里格品位估值效果进行了分析,结果显示:序贯高斯模拟结果在品位分布形态上更接近样品品位分布形态,其平滑效应更小;克里格方法估计与序贯高斯模拟方法相比仅在品位均值方面更接近样本品位均值。因此,认为序贯高斯模拟方法可以更好地刻画矿体内品位分布状态。     

关于修改完善钛砂矿地质勘探规范部分内容的建议

正砂矿(金属矿产)地质勘查规范是2002年制订颁布的,在勘查工作及报告审查中发现:该规范有些地方不严不细,缺少明确统一标准,或者不具可操作性而导致混乱。所以有进一步修改完善的必要。砂矿(金属矿产)地质勘查规范(DZ/T0208-2002)适用于云南、广西的残坡积型钛砂矿勘查,本文结合上述地区钛砂矿的长期实践,谈谈规范中几处需要修改完善内容。     

超大超深灌注桩施工关键技术研究与应用

以深圳某项目桩基础施工为依托,综合考虑地质特点和施工工艺要求,对超大超深灌注桩在花岗岩地层施工开展了相关研究,并将研究成果应用到实际施工中,有效地解决了该类型桩基础施工中的难点,保证了项目的顺利实施,为后续类似项目提供了参考依据。     

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。     

2017年冬季长沙一次重度霾污染天气过程气象成因分析

利用空气质量监测资料、常规气象资料,根据气象条件的水平和垂直扩散能力,以及地面湿度和动力条件等分析了2017年1月27—29日长沙地区这次严重空气污染事件的污染特征。结果表明:污染发生时段,南支槽不断加深东移,槽前势力强盛的西南气流将孟加拉湾一带的水汽向长沙地区输送,进一步增加了该地区的空气湿度。同时,持续东移的脊前暖平流对长沙中低层大气增温有显著影响,为稳定的大气层结创造了有利条件。长沙处于弱高压的底后部,受大范围的弱鞍型场及均压场控制,地面有暖倒槽发展,且由于高压较弱,导致地面和低空的风速较小,不利于污染物的水平扩散,同时有利于夜间地面的辐射降温。稳定的大气环流形势为霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场,逆温结构和稳定温度层结在一定程度上减弱了大气在垂直方向上的湍流交换和热力对流,大气中的污染颗粒不易扩散,为此次污染事件的维持、加剧提供了重要的气象条件。长沙地区处在罗霄山脉和雪峰山脉之间的湘江故地,受周边地形阻挡的影响,污染物在下沉气流的控制下聚集到长沙地区后,很难通过水平输送离开,这也是造成此次霾污染的原因之一。     

2017年辽宁省春夏季精细化气象干旱监测评估

基于辽宁省1114个国家级和区域级地面台站1961年以来的逐日气温和降水观测资料,利用距离平方反比法差值生成了1717个乡镇的气象资料序列,采用气象干旱综合监测指数统计分析了辽宁省2017年4—8月精细化到乡镇的气象干旱特征。结果表明:2017年辽宁省春夏季异常高温,同时降水异常偏少,致使气象干旱不断发展;干旱在4月5日前从中部和北部开始,4月末扩展到西部,5—6月再向东南发展,波及88%的乡镇,7月以来气象干旱程度开始减轻;气象干旱持续时间长的乡镇主要集中在中部和北部,最长持续时间153d;受气温偏高和降水过程的影响,中度以上气象干旱面积呈阶段性变化,且极端干旱的发展伴随高温时段。由于气象干旱不同于农业干旱,在开展为农服务时要因地制宜采取应对措施。     

汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究

利用2014—2017年汕头市PM_2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM_2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM_2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM_2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM_2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM_2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM_2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM_2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM_2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM_2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM_2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。