塔里木河流域基础数据库设计关键问题研究

根据塔里木河流域的现状和未来发展要求,基于GIS、GPS、RS等技术,采用当前非常流行的数据仓库管理技术即空间数据和属性数据一体化、多源数据无缝集成及基于C／S结构和关系数据库三层体系结构的建库思想,阐述了基础数据建库的数据获取、技术路线、数据组织、编码设计、索引建立、数据入库等关键技术问题,实现了多尺度、多类型海量空间数据和属性数据的无缝集成和统一管理。这对开展水资源优化调度、生态环境应用研究,具有非常重要的理论和实际意义。     

滇东南富宁地区基性侵入岩与峨眉山地幔柱存在成因关系吗?——来自1∶5万洞波幅和皈朝幅地质填图的证据

在滇东南富宁地区,出露一系列以辉绿岩为主、含少量辉长辉绿岩和辉绿玢岩的基性侵入岩。根据地球化学、同位素地球化学以及锆石U-Pb年代学等分析结果,前人将这些基性侵入岩视作峨眉山大火成岩省的组成部分,源自峨眉山地幔柱。国内外研究的共识认为,峨眉山地幔柱活动发生于263~252Ma之间,持续时间极短。在开展1∶2.5万大比例尺地质调查与填图(洞波幅和皈朝幅1∶5万地质调查手图)过程中,我们发现,这些基性侵入岩不仅侵入古生代地层,还侵入了富宁县皈朝一带的晚二叠世-中三叠世岛弧玄武安山岩(255~241Ma)以及早-中三叠世地层。这些地质事实表明,富宁地区基性侵入岩的形成时代至少晚于中三叠世Anisian期或更晚,与峨眉山地幔柱活动时代存在很大的时差,岩石类型与组合上也与峨眉山大火成岩省的有很大差异。根据我们填图过程中获得的基本地质事实分析,滇东南富宁地区的基性侵入岩是华南地块与北越地块间的古特提斯分支洋盆闭合、两个地块碰撞造山(即印支造山)后的岩浆活动产物,与峨眉山地幔柱没有成因关系。     

南秦岭大堡组奥陶纪洋岛玄武岩的识别及其构造意义：来自地球化学和年代学证据

秦岭造山带以商-丹构造带为界分为北秦岭和南秦岭构造带.大堡组位于南秦岭构造带内,由灰色-深灰色的泥岩、粉砂岩和炭硅板岩,以及夹含炭硅质岩、灰岩和基性火山岩块体组成.在大堡组中出露的能干上和蚂蝗峡基性岩块夹于黑色的泥岩之中,岩石地球化学分析结果表明,SiO_2含量为41.53%～53.59%,富TiO_2为2.14%～3.58%,REE的总量为∑REE=282.3×10~(-6),轻稀土元素较重稀土元素富集[(La/Yb)_N=8.34],略显Eu正异常(Eu~*=1.13～1.25),具有较高的Ti/Y(300～622)和Zr/Y(3.8～7.4)比值.大离子亲石元素Rb、Ba和K相对富集,无明显的Nb和Ta异常,其Nb和Ta值为N-MORB标准值的10～20倍,为典型洋岛玄武岩(OIB)地球化学特征.锆石SHRIMP Ⅱ U-Pb测年获得能干上和蚂蝗峡基性岩块体分别形成于446Ma和455Ma.这些资料进一步表明,奥陶纪时期南秦岭存在着古洋盆.     

黄河内蒙古段防凌对策研究

在分析了黄河内蒙古段面临的严峻防凌形势、存在的主要问题及影响凌汛的主要因素的基础上,提出了防凌对策:开展对十大孔兑防洪减沙综合治理:控制河势,加固堤防;修建控制性水利工程;建设防凌应急分洪工程;加强非工程措施建设等.     

南秦岭西乡-石泉地区三花石群白勉峡组中泥盆世孢子化石的发现及其地层意义

陕西汉南三花石群和西乡群的时代仍存很大争议。在陕西西乡地区三花石群白勉峡组灰色、灰黑色砂板岩中发现较丰富并具有时代特征的陆生植物孢子（spores）22属40余种。其化石组合大致可与中国华南、西南和西秦岭中泥盆世孢子带比较。亦可以与欧洲、北美老红砂岩大陆及其邻区中泥盆世早期孢子带比较,时代为中泥盆世,并可能为中泥盆世早期,大致相当于西欧中泥盆世早期艾菲尔期。     

南秦岭西乡—石泉地区三花石群白勉峡组中泥盆世孢子化石的发现及其地层意义

陕西汉南三花石群和西乡群的时代仍存很大争议。在陕西西乡地区三花石群白勉峡组灰色、灰黑色砂板岩中发现较丰富并具有时代特征的陆生植物孢子（spores）22属,40余种。其化石组合大致可与中国华南、西南和西秦岭中泥盆世孢子带比较,亦可以与欧洲、北美老红砂岩大陆及其邻区中泥盆世早期孢子带比较,时代为中泥盆世,并可能为中泥盆世早期,大致相当于西欧中泥盆世早期艾菲尔期。     

Annual Frequency of Tropical Cyclones Directly Affecting Guangdong Province:Prediction Based on LSTM-FC

Tropical cyclone (TC) annual frequency forecasting is significant for disaster prevention and mitigation in Guangdong Province. Based on the NCEP-NCAR reanalysis and NOAA Extended Reconstructed global sea surface temperature (SST) V5 data in winter, the TC frequency climatic features and prediction models have been studied. During 1951-2019, 353 TCs directly affected Guangdong with an annual average of about 5.1. TCs have experienced an abrupt change from abundance to deficiency in the mid to late 1980 with a slightly decreasing trend and a normal distribution. 338 primary precursors are obtained from statistically significant correlation regions of SST, sea level pressure, 1000hPa air temperature, 850hPa specific humidity, 500hPa geopotential height and zonal wind shear in winter. Then those 338 primary factors are reduced into 19 independent predictors by principal component analysis (PCA). Furthermore, the Multiple Linear Regression (MLR), the Gaussian Process Regression (GPR) and the Long Short-term Memory Networks and Fully Connected Layers (LSTM-FC) models are constructed relying on the above 19 factors. For three different kinds of test sets from 2010 to 2019, 2011 to 2019 and 2010 to 2019, the root mean square errors (RMSEs) of MLR, GPR and LSTM-FC between prediction and observations fluctuate within the range of 1.05-2.45, 1.00-1.93 and 0.71-0.95 as well as the average absolute errors (AAEs) 0.88-1.0, 0.75-1.36 and 0.50-0.70, respectively. As for the 2010-2019 experiment, the mean deviations of the three model outputs from the observation are 0.89, 0.78 and 0.56, together with the average evaluation scores 82.22, 84.44 and 88.89, separately. The prediction skill comparisons unveil that LSTM-FC model has a better performance than MLR and GPR. In conclusion, the deep learning model of LSTM-FC may shed light on improving the accuracy of short-term climate prediction about TC frequency. The current research can provide experience on the development of deep learning in this field and help to achieve further progress of TC disaster prevention and mitigation in Guangdong Province.     

黑龙江省公路交通气象服务效益评估

利用调查问卷法、专家评估法对2019-2020年黑龙江省公路交通气象服务情况开展了行业气象服务效益分析和评估。结果表明:黑龙江省公路交通行业最关注的气象要素是降雨,且对降雨、降雪、雨雪冰冻、低能见度或大雾等产品内容关注度较高,行业用户对气象服务产品的时效、形式和获取途径提出了更精细、更及时、更直观、更便捷的服务要求;公路交通行业气象服务贡献率在全国平均水平之上,2019年度全省公路交通行业气象服务效益值低于全国平均水平。     

柴达木盆地东北部中新世沉积物色度记录的气候变化

中新世是新生代古气候变化的关键时期。本文以柴达木盆地东北部瑙格剖面18.4～6.9Ma沉积物为研究对象,通过对沉积物颜色指标的测定与分析,获得该时段沉积物高分辨率颜色指标变化序列。发现色度值变化与氧化—还原作用有关,红度值与赤铁矿相对含量呈正相关。结合其它资料分析表明,柴达木盆地东北部地区中新世气候变化为18.4～14.2Ma相对暖湿阶段、14.2～7.7Ma相对冷湿阶段、7.7～6.9Ma相对干冷阶段,其变化可能受到全球温度变化的影响,气候转型主要导致了该区沉积相和沉积物色度的变化。     

黑龙江苏家铁多金属矿床地质、地球化学特征及成因

苏家铁多金属矿床位于黑龙江省张广才岭成矿带内,受一撮毛碱长花岗岩体及相关花岗斑岩岩体控制。矿体产出于花岗斑岩和大理岩的接触带及层间破裂带内,主要为矽卡岩型铁锌矿体。组成矿体的主要矿石矿物为磁铁矿和闪锌矿; 围岩蚀变类型主要有矽卡岩化、矽化、角岩化、碳酸盐化和绿泥石化,其中矽卡岩化与矿化关系密切,是区内的主要找矿标志。矿床地球化学特征研究表明成矿物质来自壳源岩浆演化和上部热液交代碳酸岩地层,并在矽卡岩带内形成矿化体和矿体。结合成矿地质背景,确定苏家铁多金属矿床为矽卡岩型矿床。