2017年8—9月湖州市臭氧污染特征及其生成机制研究

近年来近地面臭氧问题日益凸显,成为影响空气质量持续改善的瓶颈.本研究基于2017年8—9月在湖州市城区开展的为期1个月的臭氧及其前体物挥发性有机物（VOCs）和氮氧化物（NO_x）在线观测数据,分析了臭氧及其前体物污染特征,利用正矩阵因子分析（PMF）解析了VOCs来源,并采用基于观测的模型（OBM）对臭氧生成机制进行研究.研究结果表明：1）观测期间湖州市VOCs平均体积分数为（24.78±9.10）×10^-9,其中占比最高的组成为烷烃、含氧VOCs （OVOCs）和卤代烃;2）在臭氧非超标时段,湖州市臭氧生成处于VOCs控制区,而在臭氧重污染期间湖州市处于以VOCs控制为主的过渡区;3）在臭氧超标时段,对臭氧生成潜势（OFP）贡献最大的是芳香烃（39.6%）,其次是烯烃（21.5%）和OVOCs （19.4%）,排名前三的关键组分为甲苯、乙烯和间/对二甲苯;4）源解析结果显示观测期间湖州市VOCs的主要来源是溶剂使用（27.0%）、交通排放（22.7%）、背景+传输（19.3%）、工业排放（16.9%）、汽油挥发（7.7%）和植物排放（6.4%）,重污染过程期间对OFP贡献最大的两类源是交通排放源和溶剂使用源,贡献百分比分别为35.1%和30.5%.因此,对交通排放和溶剂使用方面进行控制管理对湖州市大气臭氧污染防控有重要意义.     

利用RADARSAT-2雷达卫星干涉数据监测输电通道地表形变应用研究

利用2018年3月18日—2018年9月26日获取的9景5 m分辨率的RADARSAT-2数据,采用小基线集差分干涉测量技术(SBAS-InSAR)对甘肃省平凉市某输电通道进行了地表形变监测研究.结果表明,在甘肃省平凉市某输电通道发现有多处明显的地表形变现象,监测期间累积形变量最大可达7.8 cm,距离最近杆塔约430 m.现场调查与差分干涉测量结果一致,表明利用RADARSAT-2雷达卫星干涉数据监测输电通道地表形变是有效的,在广域地质灾害监测方面具有广阔的应用前景.     

Experimental Anelastic Strain Recovery Compliance of Three Typical Rocks

The experimental determination of anelastic strain recovery (ASR) compliances for three types of rocks (granite, marble, and sandstone) was performed in the laboratory. Preloading of specimens for uniaxial compression creep tests was at 50 % of the uniaxial compressive strength (UCS) for each rock type. We obtained the shear mode Jas(t) and volumetric mode Jav(t) ASR compliances and calculated the ratio of Jas(t) to Jav(t). The Kelvin model for rock rheology was then applied in numerical simulations and the results were in good agreement with the measured data for Jas(t) and Jav(t). These results showed that both the magnitude and rate of increase of the ASR compliances are strongly dependent on the rock type, and the values of the Jas(t)/Jav(t) ratio for a loading of 50 % of the UCS showed a trend leading to different constants for each of the three rock types. Further experimental and numerical analyses showed approximate power-law relationships between the ASR compliances at 50 % of UCS, and both the UCS and the tangential Young’s modulus at 50 % of UCS (E _t50). These relationships may be useful for the preliminary estimation of ASR compliances.     

2015–2020 Geological Survey Program of China Geological Survey Bureau

正On 1–5 September 2014,the China Geological Survey Bureau held a 2015–2020 Geology and Mineral Resources Investigation and Assessment Special Planning and Deployment Meeting to plan the next six years in order to invest nearly ten billion US dollars to implement 9 programs and 50 projects with the aim of developing geological survey work,and to play a leading role in ensuring sustained and stable development.1 The Land Energy and Mines Geological Survey Program     

新疆阿拉山口西上泥盆统他乌组硅质岩沉积地球化学及构造背景

阿拉山口西位于新疆准噶尔盆地西缘阿拉套山东端及山前一带,分布上泥盆统托斯库尔他乌组地层,岩性主要为中厚—巨厚层硅质岩夹硅质板岩.通过对他乌组硅质岩常量元素、稀土元素及微量元素的综合研究,认为他乌组岩性组合相对单一,沉积构造现象较少;他乌组硅质岩多数属于生物成因,亦有少量的热液活动参与;推测其形成时的主体大地构造环境为接近大陆边缘盆地向大洋盆地过渡的环境.     

基于ANOVA和BP神经网络的最优肌电信号测量位置选择

基于肌电信号的手部动作识别中,肌电信号测量位置的选择直接关系到动作识别的准确率.本文以使用最少的肌电传感器和获得较高的动作识别率为目标,提出一种基于ANOVA （方差分析）和BP神经网络的肌电信号测量位置优选方法.使用4个肌电传感器采集受试者做出指定动作时的肌电信号,提取肌电信号的时域特征,并按测量位置组合构成15个不同的样本进行BP神经网络的训练和测试.采用单因素ANOVA分析测量位置对动作识别结果影响的显著性,采用Tukey HSD将测量位置进行归类,并从动作识别率最高的子集中选择测量位置最少但识别准确率最高的测量位置组合作为最优的肌电信号测量位置.实验结果表明,测量位置对动作识别的结果具有显著的影响,随着测量位置数的增加,动作识别准确率呈上升趋势,最优的测量位置组合为P1+P3+P4,其动作识别准确率为94.6%.     

China has Successfully Realized Large-Scale Industrial Production of Coal-to-Oil

<正>Statistics have shown that the world’s proven recoverable coal reserves are 984.211 billion tons,including 246.643 billion tons in the USA,157.01 billion tons in Russia,114.5 billion tons in China,90.4 billion tons in Australia,74.733 billion tons in India,67 billion tons in Germany,55.333 billion tons in South Africa,34.356 billion tons in Ukraine,34 billion tons in Kazakhstan,14.309 billion tons in Poland and 11.950     

Super-Large Manganese Deposits Have Been Discovered at Pujue and Taoziping, Songtao County in Guizhou Province

<正>In 2016,the Geological Brigade No.103 of Guizhou Geology and Mineral Exploration and Development Bureau discovered two super-large manganese deposits at Pujue and Taoziping,in Songtao County,Guizhou Province(Fig.1).The Pujue manganese deposit has191.59 million tons of proven(332+333)class ore reserves,including 35.54 million tons of 332 class and     

迤纳厂矿床：一个“白云鄂博式”铁铜稀土矿床

云南武定迤纳厂铁铜稀土矿床是滇中地区具有代表性的元古宙铁铜稀土矿床之一。矿床中除了铁、铜资源外,还伴生有稀土、稀有(铌)、钇、钼、钴等组分。研究表明：稀土元素含量在条纹条带状矿石和脉状矿石中均较高,ΣREE含量分别高达(1 446.83~11 259.23)×10-6和(2 020.92~3 415.51)×10-6,尤其富集La、Ce等轻稀土元素;稀有(铌)元素主要富集在条纹条带状矿石中,含量高达(278.8~529.0)×10-6。由于矿床的矿物组成非常复杂,并且矿石中稀土、稀有(铌)矿物含量相对较少,矿物结晶粒度细小,用传统的测试技术和方法很难识别鉴定,因此矿床的矿物学特征,尤其是稀土、稀有(铌)矿物的赋存状态特征研究一直以来都较为棘手。论文应用矿物表征自动定量分析系统(AMICS),结合扫描电镜能谱仪(SEM-EDS)显微结构原位分析技术,完成了常规岩矿鉴定手段难以完成的矿物定量识别和鉴定,在矿石中发现了含量可观的氟碳钙铈矿、氟碳铈矿和少量的独居石、褐帘石、铌铁矿、褐钇铌矿、硅钍钇矿、含铌金红石等稀有稀土矿物。其中,氟碳铈矿、独居石、铌铁矿、褐钇铌矿等主要富集于条纹条带状矿石中,与铁氧化物、磷灰石、萤石、菱铁矿和早期黄铜矿、黄铁矿等紧密共生;氟碳钙铈矿、褐帘石、硅钍钇矿、含铌金红石等主要局部富集在脉状矿石中,与石英、方解石、绿泥石和晚期黄铜矿、黄铁矿等紧密共生。显然,在铁氧化物和铜硫化物成矿两个阶段均伴随有稀土成矿作用。结合前人的研究成果,笔者将主矿化期划分为铁氧化物磷灰石稀土成矿阶段(Ⅱ-1)和铜硫化物(金)稀土成矿阶段(Ⅱ-2)。其中,氟碳铈矿、独居石、铌铁矿、褐钇铌矿等主要形成于Ⅱ-1阶段,其成矿作用可能与Columbia超大陆裂谷化裂解有关;氟碳钙铈矿、褐帘石、硅钍钇矿、(含铌)金红石等则主要形成于Ⅱ-2阶段,其成矿作用可能与Rodinia超大陆裂解有关。对比研究发现,云南武定迤纳厂铁铜稀土矿床与白云鄂博超大型铌铁稀土矿床在大地构造背景、成矿元素组合、赋矿岩系、矿物组成、成矿时代、稀土来源等方面均有可对比性,初步确定云南武定迤纳厂铁铜稀土矿床是一个“白云鄂博式”矿床。