将构造物理学的理论和方法应用于煤与瓦斯突出预测中,对地质构造控制煤与瓦斯突出机理及分布规律进行了研究,指出煤与瓦斯突出构造物理环境由构造组合特征、构造应力场、构造煤和煤层瓦斯四因素组成,探讨了煤与瓦斯突出构造物理环境各种因素控制突出的机理,提出了煤与瓦斯突出构造物理环境多种因素的综合作用控制地质构造带煤与瓦斯突出,为地质构造突出危险性判定提供了理论依据.工程实践证明,利用煤与瓦斯突出构造物理环境可以对煤与瓦斯突出进行准确地预测

(1)把泉统一编号标记在图上,并描述泉出露的位置,属于何种地貌单元,如河谷、盆地、冲沟、峡谷及山麓等,标出泉相对河水面高程及居民点的方位和距离。 (2)详细描述泉出露点的地质条件,并选择典型方位作剖面图及泉出露地段的平面图,应表示出岩层性质、地质构造特点,松散沉积物中应阐明沉积物成因类型、岩性、结构等

建筑场地是指建筑物所处的有限面积的土地。建筑场地的概念是宏观的,建筑场地勘 察应广泛研究整个工程在建设施工和使用期间,场地内可能发生的各种岩、土体的失稳、 自然地质及工程地质灾害等问题

风是一种运动的大气,它的运动往往没有固定的渠道和方向。正因为这一特点,其涉及面及发育地带比较宽,主要盛行于地球上的旱和半干旱气候区。在这些地区风的地质作用强烈, 导致强烈的剥蚀、搬运、沉积及对环境的破坏作用

多年来,由于对钛矿的无序开采,使得海南岛东部出现大面积的土地荒漠化.采用遥感的手段进行跟踪监测,合理地授予采矿权,组织适当的复垦,是解决当地荒漠化的有效途径.基于不同沙地类型在地表空间结构上的差异,提出将基于地质统计学的影像纹理应用到荒漠化监测中,通过变异函数纹理来加大各种不同类别沙地间的区别,提高样本选择的分离度.结果表明,运用变异函数纹理结合光谱波段的最大似然分类方法能够很好地界定海滩沙地和内陆荒漠地的等级,最高分类精度达到92.4%,证明了基于地质统计学的影像纹理在实现该地区遥感荒漠化监测方面的有效性

环境、人口和资源并列为当今世界最突出和急需解决 的三大难题。因此,60年代末环境地质学应运而生,成为 发展最迅速的新学科

孔隙水主要赋存于第四系松散堆积物中。其形成条件和分布规律严格受第四纪地层的 成因类型、岩性、岩相变化规律所控制。而第四纪地层的时代、成因类型、岩性和岩相的 分布,又往往与地貌的时代、成因类型和形态类型的分布相对应;并受新构造运动所制 约,而且地貌还影响地下水的补给、径流和排泄条件。因此在孔隙水分布区进行水文地质 测绘,要特别注意对第四纪地质、地貌和新构造运动的调查。此外,平原地区和河谷地区 地下水与地表水之间,常常有密切的水力联系因此还要注意对地下水与地表水之间相互 转化补排关系的调查

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

构造运动的证据 (一)新构造运动的证据 地表的形态变化 前面我们所学的河流阶地及海蚀阶地等地质现象的形成和位置的变化就是地壳运动真实的记录。(说明地壳在缓慢上升。)

在漫长的地质历史中,地球每时每刻都处在不停的运动和变化 之中,例如,地下深处高温高压的岩浆在向上运移,将深处的物质 带到地球表层,使地球表层的物质成分发生变化。地表物质在流水、 重力的作用下,由高处带到低处堆积。 由自然动力引起的使地壳或岩石圈甚至整个地球的物质组成、 内部结构和地表形态发生变化和发展的作用称为地质作用