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9 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: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: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: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