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16 个结果
  • 简介:1大气成分及相关特性变化的观测研究1.12016年12月红色预警的北京冬季重污染事件中边界层内气象要素对PM2.5爆发性增长的相对作用2016年12月至2017年1月PM2.5重污染事件(HPEs)频发,但其中PM2.5质量浓度爆发性增长的成因仍不确定.本研究利用地面PM2.5质量浓度以及风、温、湿等垂直分布的气象要素及ECMWF再分析资料,着重分析边界层内气象要素对此爆发性增长的相对作用.北京HPEs前期以输送为主,后期以累积为主.输送阶段(TS)地面高压位于北京以南,较强偏南风将北京南部的污染物输送至北京促使污染形成.

  • 标签: 大气成分 化学研究 PM2.5 污染物输送 污染事件 气象要素
  • 简介:德州站2014年12月7日12:36-17:01自动站出现故障,通过对设备故障及数据处理得出:更换自动站设备时,应将计算机和采集器关闭约3-5mm再启动,有利于故障消除.为保证在规定时间完成数据修改,建议通过监控软件,将主、辅通道启动时间分别改成6和7,保证正点准确数据在正点后7min内上传.提醒设备保障人员在维护设备结束后要及时将改动部分复原或告知值班员,以免造成数据异常给观测工作带来麻烦,从而影响设备稳定率、到报率、数据可用率.

  • 标签: 自动站 故障排除 数据处理
  • 简介:北京市及周边岩溶地热田地热水在由浅至深的深循环,在高水头作用下上涌的过程中,溶解了热储及围岩的岩盐、石膏等成分,并不同程度与浅部冷水混合,形成了现今的地热水水化学特征。水文地球化学与同位素特征表明,岩溶地热水的补给来源是北京市及周边山区的大气降水,北京平原区浅埋的岩溶冷水也可能形成补给。自补给区至岩溶热储深埋区,地热水的循环交替条件逐步变差,水质逐渐变复杂,变质程度逐步增高。水化学特征显示,除天竺、后沙峪和凤河营等水文地质环境较封闭的地热田外,北京市及周边大部分地热田的岩溶地热水补给条件良好,地热水的可开采资源量大。

  • 标签: 水文地球化学 同位素 形成条件 岩溶地热水 北京及周边
  • 简介:以哈密市第四系松散岩类孔隙水为研究对象,采集了275个样品进行测试分析和处理,利用因子分析法对水质影响因素进行评价.结果表明,该区地下水水质的主要影响因素是:以Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-、pH值、TDS为主要代表变量的溶滤作用;以总硬度为代表的蒸发作用;以HCO3-为代表的天然背景值的影响.

  • 标签: 地下水 水质 因子分析
  • 简介:对四川越西县中所区幅1:5万水系沉积物测量地球化学特征分布、元素异常特征及元素间相关性分析,结合中所区的地质背景特征,归纳总结了全区及主要地质单元的地球化学分布特征。研究发现区内具有一定找矿潜力的找矿指标为Pb、Zn。推断区内可能的成矿类型为扬子型铅锌多金属矿,赋矿层为灯影组碳酸盐岩地层。研究成果为工作区优选了Pb、Zn找矿靶区2处。

  • 标签: 水系沉积物测量 地球化学特征 找矿靶区 中所区
  • 简介:首先介绍了地图出版规范和审核制度,探讨了公开出版地图中敏感要素的处理方法;然后以《地理空间信息》杂志刊载的文章为例,分析了公开出版物中刊载的地图存在的问题,并提出了相应的解决方案,以期为广大科研技术人员提供借鉴。

  • 标签: 公开出版物 地图图形 地图出版规范 地图审核 加工与处理
  • 简介:根据小城镇智慧规划管理的需要,设计了一个众包数据动态接入与存储处理平台框架;探讨了众包数据采集与分类、存储与管理、时空索引与检索、并行处理等关键技术,形成了一套技术方法,为小城镇智慧规划管理提供了技术支持。

  • 标签: 小城镇 智慧城市 智慧规划管理 众包数据 采集与分类 存储与管理
  • 简介:合肥中生代盆地东部的义城凹陷、店埠凹陷、梁园凹陷均为新生代凹陷,在新生代凹陷深部,蕴藏着较丰富的低温地热资源,2012年-2016年,相关地勘单位相继在新生代义城凹陷内施工三口地热井,单井涌水量均大于500m^3/d温度在30.0-34.5℃之间,水中含有较丰富的矿物质,其中氟、溴、锶等多种稀有元素含量达到有医疗价值浓度标准或矿水浓度标准,为弱碱性一碱性咸温热矿水。其成因类型为层状兼带状,单井产热能力小于10MW.为小型地热田规模。

  • 标签: 新生代凹陷 低温地热 温热矿水.
  • 简介:人们认识世界的方法有两种:演绎法和归纳法。演绎法是从普遍性结论或一般性事理推导出个别性结论的论证方法,演绎推理的主要形式是三段论法。归纳法与演绎法相反,是从个别事实归纳出普遍性结论的方法,是从个别事实概括出一般原理的思维方式。大数据方法不同于上述方法,大数据的本质是用海量数据代替少量样本,用混杂数据代替精确数据,用相关关系代替因果关系。由此引发的宏观性和直接性是传统的认识方法所难以完全替代的。大数据方法是科学方法论的一个划时代的变革,是继演绎法和归纳法之后人类认识和改造世界的第3种工具。大数据研究的结果具有真理性和预测性,是大数据研究的热点和核心。

  • 标签: 大数据 方法 归纳法 演绎法 真理性 预测性
  • 简介:转变思维方式,将航磁数据改变成与化探数据相同的格式,应用多元统计分析方法建立基于物化探综合信息的区域Au找矿靶区定量预测模型。模型中航磁信息展现出优于Au元素的判别能力。以定量预测模型对全区各研究单元与已知有矿单元做相似程度判定,选择相似程度高的53个单元为一级找矿靶区(每个靶区面积25km^2),其中18个(34%)靶区内有已知矿床(点)产出,认为,其余35个(66%)预测找矿靶区应该是寻找Au矿的有利区域。此结果不但改变了传统(定性)地质研究中认为,航磁成果对Au矿找矿靶区判定效果不佳的结论,同时更加充分说明,海量数据信息中隐藏着极大的潜能,只有转变思维方式,依据大数据的观念,应用定量研究的方法(用数学的方法研究地质问题)才能将其充分地挖掘出来。

  • 标签: 大数据 物化探信息 定量预测模型 找矿靶区
  • 简介:刘村岩体岩石类型主要为中细粒似斑状二长花岗岩,部分为粗中粒二长花岗岩,两者呈渐变过渡关系。具准铝质-弱过铝质的高钾钙碱性系列岩石特征。其LREE/HREE、LaN/YbN值较大,显示其轻重稀土分馏明显,富集轻稀土、亏损重稀土。岩石总体具有大离子亲石元素(LILE)Rb、Th富集,sr、Ba亏损,高场强元素(HFSE)U、La、Ce、Nd、Hf、Zr富集,Nb、Ta、Ti亏损,岩体整体亏损HFSE,富集LILEi,通过LA—ICP—MS锆石U—Pb定年,获得刘村岩体206Pb/238U年龄为123.2±2.2Ma,属早白垩世岩浆活动产物,代表刘村岩体的成岩年龄。刘村岩体富集一强富集的元素有W、Mo、Zn、As、Sb、Hg、Cu、Au等,表明该岩体是铜及多金属富集成矿的有利地段。

  • 标签: 地球化学特征 锆石U-PB定年 成因探讨 刘村岩体 安徽广德县
  • 简介:按照测量不确定度评定方法,对氢化物发生.原子荧光光谱法测定地球化学样品中铋结果进行不确定度评定。研究发现原子荧光光谱法测定地球化学样品中铋含量的不确定度主要来源于样品制备过程、标准溶液配制过程、校准曲线拟合过程、重复性测量以及分析仪器的不确定度等。通过对各分量的不确定度进行量化,得出合成标准不确定度和扩展不确定度。结果表明最大的不确定度来源于样品制备过程。当样品中铋含量为24.76μg/g时,其扩展不确定度(k=2)为1.40μg/g。

  • 标签: 氢化物原予荧光光谱法 地球化学 不确定度评定
  • 简介:以福建省泉州市永春县养猪场废水为处理对象,选取10种植物,构建表面流人工湿地系统。于2014年12月10~16日、2015年1月4~10日和1月20~26日、2015年11月3~9日和11月20~26日,进行了5个周期的实验,比较了不同植物配置的人工湿地在冷季对养猪场废水中化学需氧量、氨氮、总氮和总磷的深度处理效果。研究结果表明,不同植物配置的人工湿地对各污染物的去除效果有所差异,2014年12月10~16日,栽种水龙(Ludwigiaadscendens)的人工湿地对化学需氧量、氨氮、总氮和总磷的去除率分别为34.4%、63.7%、13.0%和46.8%;栽种黄菖蒲(Irispseudacorus)的人工湿地对化学需氧量、氨氮、总氮和总磷的去除率分别为78.1%、96.3%、42.0%和26.3%。2015年1月4~10日,栽种水龙的人工湿地对化学需氧量、氨氮、总氮和总磷的去除率分别为59.1%、94.8%、81.9%和19.4%;栽种黄菖蒲的人工湿地对化学需氧量、氨氮、总氮和总磷的去除率分别为53.8%、95.0%、60.4%和75.3%。在10种供试植物中,栽种水龙和黄菖蒲的人工湿地对各污染物的去除效果相对较好,其可以作为深度处理养猪场废水的植物选择。2015年1月20~26日,受温度影响,栽种水龙和黄菖蒲的人工湿地对化学需氧量的去除效果受到明显抑制,但其对氨氮、总氮和总磷仍有一定的去除效果。

  • 标签: 养猪场废水 人工湿地 有机物
  • 简介:水位控制是海底地形测量资料处理的重要技术环节之一,潮汐观测数据质量控制则是提高水位改正精度的关键.针对当前自容式压力验潮仪使用中经常会遇到的潮汐观测数据缺失、波浪扰动影响等技术难题以及海水密度精密改正、基准面传递确定等技术需求,开展了相关理论方法研究并开发了较实用的潮汐数据处理模块.结果表明,经多个环节的精密处理后潮汐观测数据精度提高明显,适用于海底地形测量水位改正及其他海洋工程应用。

  • 标签: 海底地形测量 水位控制 最小二乘拟合法 低通滤波 平均海面 深度基准面
  • 简介:随着全张量重力梯度(FTG)测量技术的不断发展,重力梯度数据的三维反演技术在油气和矿产勘探中日益受到重视与关注。为了快速处理和解释大规模的高精度数据,图形处理器GPU(GraphicsProcessingUnit)和预处理分解技术(Preconditioningmethods)在地球物理反演中的使用变得十分重要。本文结合对称逐次超松弛(SSOR)技术与不完全乔列斯基分解共轭梯度算法(ICCG)提出改进的预处理共轭梯度法,并考虑到方法预处理分解占用额外的时间,开发该算法的GPU并行算法来提高加速效果。然后通过含噪的模型数据反演来证明改进的并行预处理方法在三维全张量重力梯度数据反演中的适应性。由此,基于NVIDIATeslaC2050GPU的并行SSOR-ICCG算法和在2.0GHzCPU上的串行程序比较,达到了大约25倍的加速比。最后,我们将该算法应用于美国路易斯安那州南方Vinton盐丘的实测航空重力梯度数据反演中,反演出良好的反演结果,验证了该方法在三维全张量重力梯度数据快速反演中的优势和可行性。

  • 标签: 全张量重力梯度(FTG) ICCG方法 共轭梯度法 重力梯度反演 CPU和GPU