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碎屑岩与火山岩混积岩系层序地层学研究初探——以准噶尔盆地西北缘佳木河组为例 总被引:1,自引:0,他引:1
准噶尔盆地西北缘前陆冲断带是剖析西准噶尔地区盆山耦合关系、沉积体系发育的关键地段。该区二叠系佳木河组为火山岩、火山碎屑岩、碎屑岩组成的混积地层。火山岩与碎屑岩组成的地层单元有广义上的成因联系,因为它们都属于史密斯地层,并均具有旋回特征。针对不同的岩性区:碎屑岩岩性区、火山岩与碎屑岩共存区、纯火山岩区,找出由于构造火山活动、相对湖平面变化等因素形成的可作为层序界面的不整合面。碎屑岩岩性区不整合面在地震剖面上主要表现为削蚀、底超、双向下超、顶超、下切谷等;共存区为同时发育火山岩与碎屑岩的削蚀带,不整合面类型较复杂;纯火山岩区表现为相对湖平面下降形成的削蚀不整合面。故可以通过地震、钻测井资料识别各类不整合面,并依据火山喷发方式、火山旋回、沉积旋回,按照不同对比原则进行经典层序地层学划分。 相似文献
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北方黄土研究中磁化率分析已越来越多运用到第四纪风尘堆积研究中。采用古地磁极性柱结合磁化率曲线比对定年的方法,初步确定江苏金坛和尚墩遗址750cm厚的地层年龄为330kaBP,对应磁化率曲线判断该区域分别经历了24kaBP左右、110kaBP左右、190—240kaBP左右、300kaBP左右的4个暖湿期,其中间隔有3个干冷时期,具有完整的3个气候旋回。对应地层发育的4个古土壤层、3个黄土层的风尘堆积—古土壤序列。研究表明,虽然古地磁极性定年的方法有一定的局限性,但在以磁化率信息为辅助的条件下,可在一定程度上消除这些局限,获得较为准确的地层年代,多种证据表明这种方法是可靠的。 相似文献
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互花米草Spartina alterniflora自1979年引入至今,已在我国海岸带大范围扩张并对盐沼湿地生态系统产生了很大影响.本研究以附着生物藤壶为例,研究了互花米草扩张对附着生物的影响.通过对5个断面共28个样方的米草植株、附着藤壶以及藤壶在互花米草上的最大附着高度调查,获得结果如下:藤壶在互花米草滩上的附着范围位于潮沟两侧,且呈宽度约为5 m的带状分布;潮沟规模越大,其向陆方向的延伸范围越宽;每个站位藤壶附着的相对最大高度都位于同一水平.附着藤壶均为白脊管藤壶Fistulobalanus albicostatus,平均干重237±69g·m-2,大部分藤壶直径在2~10mm之间.互花米草的平均干重为981±81g·m-2,潮沟附近互花米草高壮但密度较小,远离潮沟互花米草矮小但密度较大.分析表明,互花米草为藤壶提供了附着基质,并影响藤壶在潮间带的平面分布格局(尽管藤壶的生态位保持不变).影响白脊管藤壶分布特征的原因主要是海水浸没时间的差异;负地形的浸没时间更有利于藤壶的附着和生存;另外潮沟较高的潮水流速除了利于白脊管藤壶幼体的附着外,还可以通过水流的涨、落为其带来充足的食物. 相似文献
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东昆仑是当前成矿研究的热点区域,前人对该地区做了大量的成矿学与构造学研究[1-2],但对区域内的矿物以及矿区围岩的化学元素、微量元素等的研究不够精细。为进一步认识矿区与区域矿物特征,分析矿区成矿作用,通过对矿区矿物的标本观察,偏光显微镜观察,等离子体质谱仪分析等,对东昆仑野马泉矿区围岩的蚀变、化学元素、微量元素和矿区的矿物特征、化学元素、微量元素进行研究。结合前人研究成果,认为,该地区成床主要成矿物质来源为早古生代在祁漫塔格地区形成的一套由变质橄榄岩、堆晶杂岩、中酸性火山岩、硅质岩、碳酸岩等构成的岩石组合;野马泉地区主矿区的成矿类型为层控型热液反应改造型矿床;成矿元素Zn、Co、Ni、Cr、Ti等含量均高出地壳的丰度值。 相似文献
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以万山区为例,在区域滑坡孕灾条件的基础上,筛选工程地质岩组、斜坡结构、平均坡度、地貌、距构造距离及距河流距离共6个易发条件因子,选取逻辑回归模型和信息量模型对山区滑坡进行易发性评价。结果显示逻辑回归模型中中高易发区面积占比分别为1578%和1970%,82%的地质灾害点落在该区域内;信息量模型中中高易发区面积占比为1241%、2519%,包含了区域88%的滑坡灾害点。最后通过实际发生的灾害点在各易发区的分布情况进行检验,逻辑回归模型中灾害点落在高易发区的比例远小于信息量模型,且高易发等级中灾害点实际发生的比值较小,说明针对山区区域滑坡地质灾害易发性评价结果预测上,信息量模型的评价结果更为客观准确。 相似文献
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针对WGS-84CGCS2000坐标基准差异问题,分析了用于估计基准转换参数的Bursa模型及其求解方法,初步尝试求取WGS-84CGCS2000的坐标基准转换参数。算例采用了中国区域内含有CGCS2000坐标值,同时安装有GPS接收机的21个观测站,并针对点位的区域分布问题,提出利用重心化的Bursa模型求解转换参数的思路,且得到一组较好的转换结果。 相似文献
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针对离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)端元提取算法初始种群质量差、收敛性能低且易于陷入局部最优,本文将模拟退火算法引入到DPSO的不同阶段,模拟退火算法能以一定的概率接受和舍弃新状态,使种群内粒子渐趋有序、达到平衡,收敛到全局最优,有效避免了搜索陷入局部最优。因此,该算法不仅保持了DPSO的全局组合优化特点,克服了初始种群质量差、易陷入局部最优等缺点,而且还提高了收敛速度和端元提取精度。 相似文献