DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 体数据主要由不同传感器在三维物理空间采样或科学计算等方式获取，因此在不同的应用领域，体数据可能表示为标量场，如温度、压强等，也可能表示为矢量场，如飓风数据、磁场数据等。对原始数据的直接研究缺乏直观性和启发性，而分类可视化通过对不同结构、特征的分类，能够更好地暴露体数据的分布规律，帮助研究者挖掘数据中蕴含的信息，增强可视化结果的表达能力，对体数据的研究具有重要意义。 分类可视化方法主要分为三类：基于传递函数的方法、基于统计的方法和基于标记的方法。在基于传递函数的方法中，Tian等利用交互的传递函数进行海洋涡流的可视化 [ 1 ]，通过修改传递函数来提取二维、三维的涡流特征。Ma等提出了一种基于聚类和特征可见性度量的传递函数交互设计算法 [ 2 ]。Lan等将空间连接计算整合进基于二维传递函数的体数据分类中 [ 3 ]，获得了较好的结构分离效果。Kawamura等设计了一种面向多变量的多维传递函数生成方法 [ 4 ]，该方法不但能够实现多变量的体数据可视化，还可以兼容面绘制等传统绘制技术。基于传递函数的体数据分类方法仅仅从可视化映射阶段实现了体数据的分类，对于结构化体数据，特别是均匀网格体数据能够得到良好的结果，但当面向空间分布不均匀的非结构化体数据时，会产生诸多绘制失真和错误，并且该类方法不能实现体素的分类。基于统计的体数据分类方法的理论基础为决策理论和概率模型，能够实现体素的分类，被大量应用于数据预分类和离线分类算法。McGivney等通过贝叶斯框架提出一种解决部分容积效应的方法，该方法通过采用迭代算法计算后验概率密度的最大后验估计，得到体素的主要成分，实现体素的分类 [ 5 ]。Prilepov等利用体素的混合模型进行二元决策边界的提取，实现混合物质边界的重构和表示 [ 6 ]。基于标记的体数据分类方法通过在空间上限制传递函数对体数据的作用，减小了传统方法容易引起的绘制结果失真，可以实现光滑、二元的边界决策。Liang等设计了一种基于标记的交互体绘制方法 [ 7 ]，用户选择感兴趣的区域后，算法将重新调整传递函数并优化感兴趣区域的绘制质量。然而该类方法没有考虑到边界周围的信号退化问题，因此在面对含有大量不确定性的体数据时，基于标记的体数据分类方法反而会产生更多的失真和错误分类的情况。 本文提出一种基于概率分类模型的体数据分类可视化方法，通过核回归将体素概率分类模型引入体数据重构，然后基于构造的重构有效性，实现重构点的可视化映射，采用光线投射法获得体数据的分类可视化结果。
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user: 2. 体素的概率分类模型 设体数据表示为 { ( x i ， y i ) : i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } ，其中 x i 为第i个数据点的空间坐标， y i 为对应的属性值。由于测量设备和测量环境的限制以及部分容积效应的影响，单一体素可能对应多种特征。为了描述这种情况，定义： p ( f k | y ) ，   k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K (1) 表示灰度值为y的数据点属于特征类 f k 的概率为 p ( f k | y ) 。 灰度直方图能够描述体数据的灰度值分布规律，传递函数定义了从灰度值向颜色、不透明度的映射。本文使用bin宽度为1的灰度直方图结合传递函数的方法构建体素概率分类模型，如图1所示。 图1. 基于灰度直方图的体素概率分类 其中，红、蓝、绿色梯形为颜色映射，折线为不透明度映射 α 1 ( y ) ， α 2 ( y ) ∈ [ 0 ， 1 ] 。本文用不透明度映射定义体数据特征， α 1 ( y ) ， α 2 ( y ) 分别表示两个特征类，不透明度值可以反映某一灰度值属于某一特征的条件概率，不透明度值大表示该灰度值属于某一特征的条件概率大。为了将条件概率从不透明度映射中分离，定义： q ( f k | y ) = α k ( y i ) α k max ，     k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K (2) 其中， α k max 为对应第k个特征的最大不透明度。本文采用文献 [ 8 ] 的方法，引入“空”特征类，将没有定义传递函数的部分都归入这个特征类里面，从而使概率模型完整。最终，体素的概率分类模型表示为： p ( f k | y ) = q ( f k | y ) max ∑ k q ( f k | y ) p ( f 0 | y ) = 1 − ∑ k p ( f k | y ) (3) 其中， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K ， p ( f 0 | y ) 即为上述的“空”特征类。 本文采用光线投射法实现体数据的分类可视化。该方法通过从视点向体数据引多条射线，射线在体数据内部进行重构采样，然后将采样值可视化映射为颜色和不透明度，最后将一条射线上的光学属性值进行叠加，形成这条射线最后表示的颜色和不透明度值。光线投射法不受体数据结构的限制，能够得到较好的绘制结果。
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user: 3. 面向分类的核回归重构 核回归方法作为一种常用的非参数估计方法，能够很好地适应上述概率分类模型。对任意一点 x 处的重构可以表示为： y ^ = ∑ y i ∈ Ω ω i y i (4) 其中， y ^ 为重构结果， ω i 为空间核函数， Ω 为重构的支撑域， y i 为支撑域内数据点的灰度值。式(4)表示任意一点的灰度值可以由支撑域内数据点灰度值的线性组合得到。定义空间核函数为： ω i = 1 − Distance ( x ， x i ) σ (5) 其中， Distance ( x ， x i ) 表示重构点 x 与数据点 x i 的距离，一般取 Distance ( x ， x i ) = ‖ x − x i ‖ 2 。 为了使核回归方法能够适应概率分类模型，本文定义特征核函数 ω f = p ( f | y i ) 。将两种核函数组合为最终的重构核，得到面向分类的核回归重构，体数据中任意一点对应特征 f 的重构灰度值为： y ^ f = ∑ y i ∈ Ω ω i ω f y i ∑ y i ∈ Ω ω i ω f (6) 其中， ω i 体现数据点 x i 对重构点 x 的影响程度，距离重构点越近的数据点其对应的空间核函数越大，对重构的贡献越大。 ω f 体现概率分类模型对重构的影响，面向某一特征类 f ，如果数据点属于此类的条件概率越大，则该点对重构的贡献越大。
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user: 4. 可视化映射 本文采用了固定支撑域的核回归重构方法，在数据密度不同的区域，重构的准确性是不同的。为了描述某一次重构的有效性，由式(6)中的两种重构核定义： Φ ( x ， f ， Ω ) = ∑ y i ∈ Ω ω i ω f (7) Φ ( x ， f ， Ω ) 可以描述为在特征 f 的前提下，支撑域 Ω 范围内，对位置 x 重构时的重构有效性。 为了对分类结果进行有效的可视化表达，需要将重构的属性值根据给定的传递函数映射为光学属性。对于任意的空间位置 x ，给定K个特征类，则需要对 x 进行K次重构，得到分别对应每个特征类的重构结果。本文沿用文献 [ 9 ] 的方法，采用累加混合的方式得到重构点对应的光学属性值。某一条射线上的重构点，采用从后向前的合成方式： C s = C s + ( 1 − α s ) C s r c α s = α s + ( 1 − α s ) α s r c Φ ( x ， f ， Ω ) (8) 其中， C s 和 α s 为累加的颜色和不透明度， C s r c 和 α s r c 为根据给定的传递函数得到的当前位置的颜色和不透明度。通过在不透明度累加中加入 Φ ( x ， f ， Ω ) 的权重，实现基于重构有效性的可视化映射。由于 Φ ( x ， f ， Ω ) 与特征相关，因此式 与重构一样也需要进行K次。
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user: 5. 仿真结果及分析 为了验证本文算法的有效性，采用Tooth (数据来自GE Aircraft Engines，Evendale)和Engine (数据来自General Electric)两组数据，对比算法为基于传递函数的分类方法，均采用一维传递函数， σ = 10 。 图2. Engine数据的传递函数 Engine数据的传递函数如图2所示，基于传递函数的分类方法采用基本的最小二乘重构，传递函数对应的最大颜色值和不透明度都为1。为了对比在相同的颜色映射下的体数据分类结果，本文算法也采用图2所示的传递函数，其中不透明度映射同时定义了三个特征类。 图3. Engine数据分类可视化结果 Engine数据的可视化结果如图3所示。基于传递函数的分类可视化方法(左图)由于无法实现体素的分类，仅仅从可视化映射阶段对体数据定义的特征类进行颜色和不透明度的映射。在重构过程中产生的大量中间灰度值，使分类可视化产生类似平滑滤波的结果，不同特征之间的空间关系被模糊，特征类不能被清晰地可视化表达。本文算法(右图)由于引入了体素的概率分类模型，实现了同质区域内连续，不同物质间分离的重构结果。同时，考虑到体数据空间分布的不均匀性，构造了能够结合体素概率分类模型的重构有效性 Φ ( x ， f ， Ω ) 。在进行可视化映射时，结合重构有效性进行光学属性的叠加，使最终的可视化结果能够清晰地可视化表达不同特征类。 图4. Tooth数据的传递函数 对于Tooth数据，传递函数如图4所示，对应的三种特征类依次映射为红色、绿色和蓝色，相应的不透明度映射与颜色映射的对应位置相同，对于归一化后的颜色和不透明度表示，传递函数对应的最大颜色值和不透明度都为1。其中蓝色部分对应的体数据并不是有效的体数据，但为了验证算法的有效性，依然将其定义为一个特征类，但蓝色和其对应的不透明度的最大值减小为0.7。 图5. Tooth数据分类可视化结果 Tooth数据的可视化结果如图5所示。与Engine数据的可视化结果类似，基于传递函数的分类可视化结果(左图)出现了特征类结构不清晰的问题，并且可见在牙齿结构表面覆盖的一层蓝色非有效数据出现许多“毛刺”，这是由传统重构方法产生的中间灰度值进入了用户定义的传递函数范围而引起的。本文算法(右图)的绘制结果中，蓝色的物质均匀地覆盖在牙齿结构表面，并且牙齿内部不同的特征类也非常清晰地得以表达。
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user: 6. 总结 本文提出了一种基于概率分类模型的体数据分类可视化方法。该方法首先利用灰度直方图中的传递函数定义了体素的概率分类模型。然后将概率分类模型引入到重构阶段中，基于核回归，实现了面向体数据分类的数据重构。最后，构造了重构有效性，并将其引入可视化映射阶段，最终得到了清晰、准确的体数据分类可视化结果。
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user: 摘 要 本次研究于2018年9月进行，共鉴定出浮游动物41种，其中原生动物10种，轮虫20种，枝角类5种，桡足类6种。物种数量最多的是4#采样点(21种)，最少的是1#采样点(9种)。丰度波动于1023.95个/L~21，750.10个/L之间，生物量在0.29 mg/L~2.21 mg/L之间。浮游动物以轮虫为主，且轮虫优势种中大部分为耐污种，表明水体受到污染。从优势种来看，泰湖国家湿地公园秋季水体为中–富营养型。 关键词 :泰来县，泰湖国家湿地公园，浮游动物，群落结构，秋季 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 浮游动物是指生活在自由水域中的一类小型动物，具有自主游动能力弱、依靠随波漂流等特点 [ 1 ]。同时是水生态系统系统中重要的次级生产者 [ 2 ]，并通过“上行效应”和“下行效应”在食物网中控制和影响着生态系统中的能量流动、物质循环以及信息传递 [ 3 ]。浮游动物作为生态系统中的指示种及水环境变化的敏感类群 [ 4 ]，其丰度、生物量及多样性的变化可反映出水质的好坏，因此在监测中起到重要作用并得到广泛关注 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。 20世纪90年代前，造纸厂污水直接排放进入泰湖，泰湖污染严重，造纸厂被取缔以后，泰湖国家湿地公园水质得到了一定程度的改善。近年来由于旅游业的发展，建设了三阳开泰广场、十二生肖广场、水上乐园、荷花池、环湖栈道、湖心岛、湿地文化长廊、奋斗园、幸福园、春华园、秋歌园等景点，建有游客服务中心、泰湖小吃广场等服务区，还开设了游船、观光电瓶车、观光自行车、垂钓等游乐项目，泰湖国家湿地公园受到认为干扰不断加重。加上湿地公园毗邻城区，受到附近居民的活动、生活污水影响，受外界干扰较大，且水体环境处于不稳定的状态。泰湖国家湿地公园主要水源来自周边降水，近年由于水量减少，湿地明显缺水。为探明泰湖国家湿地公园秋季浮游动物群落结构特征，本次研究于2018年9月进行。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究地 黑龙江省泰湖国家湿地公园位于泰来县城区，地理坐标为E123˚25'14.17''~123˚29'00.97''，N 46˚24'12.10''~46˚21'15.10''，是AAAA级旅游景区，国家级水利风景区(图1)。位于黑龙江省齐齐哈尔市泰来县东郊，东西宽4.18公里，南北长5.31公里，总面积1365公顷，其中水域面积700公顷。本区气候类型属于温带大陆性季风气候区，年平均温度为4.2℃左右，年平均日照时数可达2920 h左右，气候较为干燥，历年平均降水量为360 mm，蒸发量为1798.2 mm，无霜期为130 d左右，年平均封冻期为145 d左右。湿地公园以沼泽、草甸、湖泡、林地等景观组成，并融合人文景观。东西宽4.18公里，南北长5.31公里，东起齐泰公路，西至连接111国道的公园路 [ 9 ]。 图1. 泰湖国家湿地公园采样点分布图 2.2. 环境因子采集 按照《水和废水监测分析方法》 [ 10 ] 相关规定进行分析测试，pH、总氮浓度(TN)、总磷浓度(TP)、氨态氮( NH 4 + -N )、硝态氮( NO 3 − -N )、化学需氧量(COD Cr )、五日生化需氧量(BOD 5 )。其中，pH、氨态氮浓度、硝态氮浓度利用YSI-6600多功能水质分析仪现场测定，结束后把样品冷藏带到室内按照上述方式进行其他理化指标的检测。利用这些指标的测量结果全面认识水质状况，全方位反映泰湖国家湿地公园整体和各个采样点水质特征。 2.3. 浮游动物采集 调查方法依据《内陆水域渔业自然资源调查手册》 [ 11 ] 进行。定性样品采用13号浮游生物网在水中进行横“∞”字形捞取；浮游动物定量样品用5 L有机玻璃采水器取上、中、下层混合水样20 L，然后用13号浮游生物网过滤浓缩，带回室内，在光学显微镜下进行鉴定。原生动物物种鉴定依据《微型生物监测新技术》 [ 12 ]、轮虫物种鉴定依据《中国淡水轮虫志》 [ 13 ]、枝角类物种鉴定依据《中国动物志：淡水枝角类》 [ 14 ]、桡足类物种鉴定依据《中国动物志：淡水桡足类》 [ 15 ]。 2.4. 数据分析 Shannon-Weaver多样性指数 [ 16 ] ： H ′ = − ∑ i = 1 s P i log 2 P i (1) Margalef丰富度指数 [ 17 ] ： d = ( S − 1 ) / ln N (2) 以上二个公式中，S为总种数，N为所有种个体总数，P i 为第i种个体数量在总个体数量中的比例 优势种是根据物种的出现频率及个体数量来确定，用优势度来表示 [ 18 ]， y = f i × P i (3) 式中，y为优势度，f i 为第i种的出现频率，P i 为第i种个体数量在总个体数量的比例，f i 为该种在各取样时间出现的频率，当y > 0.02时，定为优势种。
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user: 4. 结论 在调查期间，共鉴定出浮游动物41种，其中原生动物5属10种，占浮游动物总种数的24.4%；轮虫8属20种，占48.8%，枝角类4属5种，占12.2%，桡足类4属6种，占14.6%。泰湖国家湿地公园秋季各采样点的浮游动物种数数据表明，物种数量最多的是4#采样点，为21种，占总种数的13.9%，其次是9#采样点，为18种，占总种数的11.9%，物种数量最少的是1#采样点，为9种，占总种数的6%。 泰湖国家湿地公园浮游动物的丰度和生物量在各采样点间存在差异。9月丰度波动于1023.95个/L~21，750.10个/L之间，最高为1#采样点，为21，750.10个/L，次高为11#采样点，为15，180.10个/L，最低为5#采样点，为1023.95个/L；生物量在0.29 mg/L~2.21 mg/L之间，以2#采样点最高，为2.21 mg/L，其次是3#采样点，为1.72 mg/L，最低为12#采样点，为0.29 mg/L。 秋季浮游动物以轮虫为主，且轮虫优势种中大部分为耐污的臂尾轮虫属和龟甲轮虫属，表明水体受到污染。从优势种来看，泰湖国家湿地公园秋季水体为中–富营养型。
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user: 摘 要 本文利用Hadley气候预报中心提供的海冰浓度数据(SIC)，分析了1979~2018年共40年1~3月鄂霍次克海海冰浓度时间变化特征及分布特征；利用NCEP/NCAR再分析资料提供的近地面温度数据和环流场数据，分析了1~3月中国气温变化特征；使用相关分析方法讨论1~3月鄂霍次克海冰异常与同期及后期中国气温的关系；使用合成分析方法讨论1~3月海冰异常与大气环流的关系。得出以下结论：近40年1~3月中国气温总体上呈增温状态，增温幅度最大在青藏高原地区。总体来看，冬季海冰变化与3~5月中国气温相关性较好。1~3月鄂霍次克海海冰偏多时，阿留申低压加深，500 hPa上极涡减弱，欧亚大陆中高纬存在异常气旋性环流，经向活动增强，引导极涡南下，配合贝加尔湖地区横槽及其上游乌拉尔山地区的阻塞高压存在，表现为经典寒潮形式，加强冷空气自西向东向中国的输送，造成中国北方地区同期及后期温度偏低。海冰偏少时，情况基本相反。 关键词 :鄂霍次克海海冰，中国气温，合成分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 北极海冰是全球重要的气候系统之一，它的异常变化会通过正负反馈过程引发气候系统中的大气环流因子(如海平面气压、高度场、风场等)异常，进而引起北半球气候异常。因此北极海冰的异常变化对北半球气候变化的研究具有重要意义。研究表明 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，北极海冰覆盖范围的异常对冬季北半球中高纬度地区天气的影响存在明显的滞后效应。经研究发现，冬季喀拉海、巴伦支海、鄂霍次克海等局部海区海冰面积异常对北半球大气环流背景场的变化有重要影响，进而对我国的气候产生影响。本文则重点分析作为边缘海的鄂霍次克海，其1~3月海冰异常变化与我国3~5月气温之间的密切关系。 研究指出，过去几十年里，北极海冰面积整体呈现出减少的变化趋势。海冰在时间上的变化特征可归结为：北极海冰有非常显著的季节变化。北极海冰面积特别是在夏季(6、7、8月)以每10年超过10%的变化幅度快速减少，海冰面积屡创新低，9月份达到最小值，从10月份开始出现上升，秋季(9、10、11月)结冰速度最快，而冬季的海冰浓度稳中有升，到2~3月份面积达到最大，4月份又开始逐渐减少。综上所述：海冰覆盖率较低的夏季和秋季分别为北极的融冰季和结冰季，而春季和冬季的海冰覆盖率则相对较高。 海冰在空间上的变化特征可归结为：喀拉海、楚科奇海和巴伦支海的海冰面积存在明显减少的趋势，但出现明显变化的时间有所差异；鄂霍次克海的海冰变化相对较小，主要发生在冬季。不同关键区域的海冰面积的变化速率存在差异，但其面积达到最大值、最小值的月份是相同的。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 鄂霍次克海冰浓度资料来源于英国Hadley气候预报中心提供的海冰和海表面温度数据资料集(Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature Data Set Version 1—HadISST1)中的海冰浓度数据。 中国区域逐月气温资料采用美国国家环境预报中心美国国家大气研究中心提供的再分析数据(NCEP/NCAR Reanalysis 1)，数据资料分辨率为2.5˚ × 2.5˚。 环流场资料来自于NCEP/NCAR再分析数据(Reanalysis 1)，包括海平面气压场(slp)、高度场(hgt)和风场(u、v)，时间范围与海冰和气温数据保持一致，数据资料分辨率为2.5˚ × 2.5˚，选取850 hPa、500 hPa和200 hPa高度层。 2.2. 方法 本文主要采取的气象统计方法来源于黄嘉佑 [ 4 ] 主编的《气象统计分析与预报方法》，主要包括：相关分析法、合成分析法等。 1) 标准化变量 由于数据计算得到的1979~2018年逐年海冰平均值及标准差有所不同。本文利用标准化的方法将不同年份海冰情况变成同一水平的无单位的变量(即标准化变量)进行比较。表示为： x z i = x d i s = x i − x ¯ s ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (1) 或表示为： x z i = x d i s (2) 对单要素变量样本容量为n的资料，海冰标准化变量的时间序列为： x 1 − x ¯ s ， x 2 − x ¯ s ， ⋯ ， x n − x ¯ s (3) 标准化变量又称为标准化距平变量。由于它没有单位，便于不同大气变量异常幅度相互比较。 2) 相关分析 本文对中国气温距平时间序列X、海冰浓度指数时间序列Y进行相关性分析。R表示相关系数，R的绝对值越接近1表示二者相关性越好，关系越紧密。中国气温逐年距平序列、海冰浓度指数序列其各自的样本值为 X i 和 Y i   ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) ，那么下式可以表示他们之间的相互关系 [ 5 ] ： R x y = ∑ i = 1 n ( X i − X ¯ ) ( Y i − Y ¯ ) ∑ i = 1 n ( X i − X ¯ ) 2 ( Y i − Y ¯ ) 2 (4) 并用t检验对相关系数进行显著性检验。本文在计算中自由度n已知(n = 38)，设定显著水平(本文设置为0.05)，根据t分布表进行显著性检验，寻找相关性显著区域。 4) 合成分析 本文利用合成分析法研究1~3月鄂霍次克海海冰异常与后期(3~5月)大气环流等气象要素之间的关系。将两种海冰不同状态下的气象变量进行合成，求出不同状态下的气象要素的平均值，比较他们之间存在的明显差异 [ 6 ]。根据标准化后的海冰时间范围序列，分别选出海冰浓度指数的偏高年(1979、1980、1983、2001年共4年)和偏低年(1984、1991、1996、2006、2009、2015、2017年共7年)两种气候状态下的样本值，求出某气象要素(海平面气压场、850 hPa、500 hPa、200 hPa高度场及u、v风场)相应海冰高(低)值年的平均值，并将大气环流场在海冰高(低)值年的平均值相减得大气环流要素的异常场，从而分析海冰异常与大气环流场的相互作用 [ 7 ]。所合成的大气环流异常(海平面气压场、高度场和风场)的显著性分别用统计量t和统计量F进行分布检验。
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user: 3. 1~3月鄂霍次克海海冰变化的基本特征 3.1. 海冰浓度平均状况 图1给出1~3月鄂霍次克海海冰浓度(SIC)从1979~2018年共40年的平均值。从图中可以看出：1~3月鄂霍次克海海域海冰浓度具有明显的地理分布特征。鄂霍次克海北部及尚塔尔群岛，在1~3月期间为海冰浓度高值区域，均在60%以上，其中萨哈林岛海冰浓度高达90%以上；千岛群岛西北部附近为少冰区，均在20%以下；堪察加西部舍列霍夫湾仍留有海冰，约在50%~80%之间。其他海区均无冰。总体上看，1~3月鄂霍次克海海冰浓度高值区主要集中在鄂霍次克海域西部及东北部部分区域，均在50%以上；海冰浓度自西向东逐渐递减。 图1. 鄂霍次克海1979~2018年1~3月平均海冰浓度(SIC) 3.2. 海冰浓度时间变化分析 对鄂霍次克海海冰浓度时间序列进行标准化处理： 1) 求出鄂霍次克海区域海冰浓度的逐年1~3月累积和； 2) 求出海冰浓度逐年1~3月平均值并计算距平值； 3) 再按时间顺序得到年序列，对40年海冰浓度距平值进行标准化，定义为海冰浓度指数，最后得出1~3月鄂霍次克海海冰浓度指数的时间序列。 从图2中可知，自从有卫星观测记录以来，从总体上看，1~3月鄂霍次克海海冰浓度指数时间序列的波动比较大，但线性减少的趋势依旧明显。1~3月海冰浓度最低值出现在2009年，在2001年达到正的最大值。得到的线性回归系数R = −0.0446通过自由度为38，检验水平 = 0.05的t检验。 挑选出海冰浓度指数高于(低于) 1个标准差的年份，分别定义为海冰异常偏高(低)年(表1)。挑选出来的海冰异常偏高年有1979、1980、1983和2001共4年，异常偏低年有1984、1991、1996、2006、2009、2015和2017共7年。 图2. 1979~2018年1~3月鄂霍次克海海冰浓度指数时间序列 Table 1 List of unusual years of sea ice in the Sea of Okhotsk from 1979 to 201 年份 海冰异常偏高(>1 σ ) 海冰异常偏低(<1 σ ) 1979、1980、1983和2001 1984、1991、1996、2006、2009、2015和2017 表1. 1979~2018年鄂霍次克海海冰异常年份列表
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user: 4. 1~3月鄂霍次克海海冰与中国气温的相关性分析 北极冷空气活动和大气环流变化有密切的关系。海冰异常分布状况会通过影响冷空气的强度、位置等对北半球特别是中高纬度的天气、气候产生影响 [ 8 ]。特别是对我国冬季气温的影响 [ 9 ]。武朝德 [ 10 ] (1993)指出北极海冰面积一旦发生异常变化，一般都能持续3~5个月。即海冰异常对中国气温的影响存在滞后效应。故本文选择将1~3月鄂霍次克海海冰浓度指数分别与1~3月、2~4月、3~5月、4~6月中国气温距平进行相关分析，结果见图3。 图3给出1~3月鄂霍次克海海冰浓度指数逐年变化时间序列与每一格点不同时间中国气温异常逐年变化时间序列的相关系数分布，选取的时段为1979~2018年共40年。图中通过95%置信水平显著性检验的格点用黑色点标记。可以看出，与1~3月中国气温异常相关性最好的区域位于高原地区、青海、云南西部和四川西部的部分地区，达到60%，且为显著的负相关。均通过了0.05显著性水平检验。在贵州广西一带、新疆北部部分地区为正相关，但相关不显著。图中1~3月鄂霍次克海海冰异常与1~3月中国气温的显著负相关表明，1~3月鄂霍次克海海冰异常偏多的年份，1~3月中国气温异常偏低；1~3月鄂霍次克海海冰异常偏少的年份，1~3月中国气温异常偏高。根据1~3月鄂霍次克海40年海冰浓度指数时间序列的结果，得到1979~2018年的海冰异常偏少的年份984、1991、1996、2006、2009、2015和2017年，异常偏多年有1979、1980、1983和2001年。 与2~4月中国气温异常相关性最好的区域仍位于高原地区、青海、云南西部和四川西部的部分地区，均在60%以上，且为显著的负相关，并通过了0.05显著性水平检验 [ 11 ] [ 12 ]。整体上看，中国大部分地区均为负相关，在贵州广西一带为较弱的正相关关系。与3~5月中国气温异常相关性最好的区域向北推进，位于西藏北部、青海大部分地区、甘肃、新疆东南部分地区。全国负相关的趋势较1~3月、2~4月更为明显。甘肃西部、内蒙古西部比较于1~3月、2~4月负相关趋势更为明显。与4~6月中国气温异常负相关显著区域集中在甘肃、安徽及内蒙西部部分地区，西藏南部、云南西南部出现正相关区域。 图3. 1~3月鄂霍次克海海冰异常与同期及后期中国气温相关性分布(a. 1~3月；b. 2~4月；c. 3~5月；d. 4~6月)。红色表示呈正相关关系，蓝色表示呈负相关关系。图中黑色点表示通过95%置信水平显著性检验 总体上看1~3月鄂霍次克海海冰异常与同期及后期中国气温均呈显著的负相关关系，即当1~3月鄂霍次克海海冰偏多时，中国大部分地区气温呈偏低状态，且在高原地区尤为明显 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。 通过对1~3月鄂霍次克海海冰异常与同期及后期中国温度距平的相关性分析，发现1~3月鄂霍次克海与3~5月中国气温的除了在贵州、广西附近存在较弱的正相关外，中国大部分区域整体呈现负相关关系，且相关性最强。
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user: 5. 结论 本文利用Hadley气候预报中心提供的海冰浓度数据(SIC)、NCEP/NCAR再分析资料提供的近地面温度数据和环流场数据，使用相关分析方法、合成分析方法讨论1~3月鄂霍次克海冰异常对我国冬春季气温的可能影响。得出以下结论： 1) 对1~3月鄂霍次克海冰浓度平均态的分析表明，1~3月鄂霍次克海海域海冰浓度具有明显的地理分布特征。自西北向东南呈现减少的状态，海冰高值区位于萨哈林岛、低值区位于千岛群岛附近。对1~3月鄂霍次克海海域海冰浓度进行逐年标准化可以发现，鄂霍次克海海冰浓度具有明显的年际变化，总体呈现减少的趋势。1~3月海冰浓度在2009年达到最低值，在2001年达到最高值。挑选出来海冰异常偏高年有1979、1980、1983和2001共4年，异常偏低年有1984、1991、1996、2006、2009、2015和2017共7年。 2) 从1979~2018年共40年的1~3月中国气温状态分析表明，1~3月中国气温随纬度升高而降低，南北温度差异大。通过分析1~3月气温的变化趋势，表明近40年1~3月中国气温总体上呈增温状态，增温幅度最大在高原地区。通过分析1~3月鄂霍次克海海冰异常与同期及后期中国气温的相关关系发现，1~3月，高原地区为显著负相关，南方部分地区存在正相关。2~4月，北方大部分为负相关，高原地区为显著区域。3~5月，整体负相关区域范围增加，显著性区域增加。4~6月，高原南部为正相关，中国东部整体为负相关。总体上看，1~3月鄂霍次克海海冰变化与中国气温之间存在显著的负相关关系，即1~3月鄂霍次克海海冰偏多时，中国大部分地区温度偏低，且显著区域位于高原地区；由于海冰的气候影响存在滞后性，发现海冰变化与3~5月中国气温相关性较好。 3) 1~3月鄂霍次克海海冰偏多时，海上的北太平洋阿留申低压加深，500 hPa上极涡减弱，欧亚大陆中高纬经向活动增强，引导极涡南下，欧亚存在偏东气流，配合贝加尔湖地区横槽及其上游乌拉尔山地区的阻塞高压存在，表现为经典寒潮形式，加强冷空气向中国的输送，造成中国北方地区冬春季温度偏低。中国南方存在弱偏西气流，将海洋上暖湿空气输送至中国内陆，因此对南方部分地区影响不大。1~3月鄂霍次克海海冰偏少时，阿留申低压加强，在500 hPa位势高度场上，极涡增强，欧亚大陆中高纬盛行西风环流，阻碍冷空气南下，中国冬春季气温偏高。 本文利用相关分析发现海冰异常对中国气温的影响存在明显的滞后效应，但并没有解释其物理机制，此外对于鄂霍次克海海冰异常为何与高原地区关系密切，本文也尚未讨论，这些问题都需进一步的研究。
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user: 摘 要 丽水凹陷是东海陆架盆地内的重要油气探区，具有东西分带、南北分区的特征，各区带断陷结构及石油地质条件差异大。通过对丽水凹陷断陷结构解剖研究发现，丽水凹陷是由多个小型的地堑、半地堑复合叠加而成的复式断陷盆地，主要以同向半地堑并联、半地堑及地堑斜列、同向半地堑串联三种样式复合，并继承性叠加而成。研究区主要发育有三种构造调节带和两种构造变换带。复式断陷结构对沉积储层、烃源岩、构造圈闭、油气成藏具有明显的控制作用。丽水西次凹中部的构造变换带、盆内埋深适当的低凸起、灵峰古潜山披覆背斜带、西斜坡岩性圈闭是油气聚集的有利区带。 关键词 :丽水凹陷，断陷结构，复合叠加样式，油气地质意义 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 裂陷盆地(亦称裂谷盆地或断陷盆地)是在区域拉张应力作用下形成的，通常经历张裂和裂后两个阶段，裂陷常具幕式活动特征 [ 1 ]。多年的研究实践认识到，裂陷盆地通常都是由一系列相对独立的小型地堑、半地堑通过构造调节带和构造变换带以不同型式的平面复合、垂向叠合而成的复式断陷盆地 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。这些小型地堑、半地堑及其复合叠合过程控制了断陷盆地的结构形态，控制了沉降中心的形成发展、沉积体系的展布、圈闭类型及分布，控制了油气运移聚集等，使得断陷盆地具有分割性强、结构样式复杂等特点。 丽水凹陷位于东海陆架盆地西南，是重要的油气探区，具有典型的断陷结构。对盆地的结构构造特征，前人进行了一系列研究。马国庆等 [ 5 ]、江志强等 [ 6 ] 利用重磁资料研究丽水凹陷主要受东北向断裂控制，内部发育多条近东西向走滑断裂，且断裂作用使凹陷形成多个小型次凹。王毅等 [ 7 ]、杨伟利等 [ 8 ]、张田等 [ 9 ] 运用平衡剖面技术等研究了丽水凹陷伸展运动特征，指出不同地区、不同时期的伸展量存在差异，水平伸展运动主要发生在晚白垩世——古新世，具有“幕式”渐进伸展的特点；断陷是在拉张应力场作用下形成的铲式或坡坪式正断层及正断层的水平离距和断块的掀斜伸展形成的；早期的断陷主要由相对分散、独立的小断陷组成。夏斌等 [ 10 ]、张升平等 [ 11 ]、蔡周荣等 [ 12 ] 通过对丽水凹陷构造特征及其演化历史的分析认为，该凹陷经历了裂谷、断陷、坳陷和区域沉降4个演化阶段；基本构造特征为“南北分区，东西分带”、东断西超半地堑式的构造特征，由西向东分为丽西斜坡带、丽西次凹、灵峰凸起和丽东次凹4个次级构造单元；凹陷结构构造样式复杂，同一时期半地堑—地堑式盆地并存，在时间序列上，地堑向半地堑演化，多个孤立分布的断陷盆地最后形成一个统一的整体；断裂构造发育，主要有铲式、坡坪式、多米诺式、“Y”型、阶梯状、地垒和地堑等多种断裂构造组合；断裂与断裂之间普遍发育构造转换带。 以上学者主要从构造几何学、运动学来研究丽水凹陷的构造特征，多聚焦于构造演化、伸展活动、断层的几何学、运动学，以及凹陷构造单元和构造样式，虽已认识到丽水凹陷是由多个早期相对独立分布的小断陷最后形成的一个统一整体，断裂与断裂之间普遍发育构造转换带。但对于构成复式断陷基本单元的早期独立的小断陷特征，及这些小断陷平面上以何种样式复合联接，垂向上后期断陷如何叠加在前期断陷上的，构造转换带特征等研究没有涉及。本文以形成复式断陷基本单元的小断陷为研究单位，通过解剖各小断陷的结构形态及其复合叠合型式，并引入构造调节带和构造变换带概念，阐明了形成丽水凹陷的小型地堑、半地堑特征，以及复合叠加样式、构造调节带和构造变换带特征及发育情况，从而进一步诠释了丽水凹陷复式断陷结构的成因，进一步解释了丽水凹陷具有东西分带、南北分区，各区带的断陷结构及石油地质条件存在较大差异的原因，并在此基础上指出了有利成藏区带。
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user: 2. 区域地质概况 丽水凹陷位于东海陆架盆地西南部，属于台北坳陷的一部分，呈北东–南西向展布，西为闽浙隆起区，东及东南以雁荡凸起为界，北以低隆区与椒江凹陷相隔，面积约1.5万平方千米，最大沉积厚度近15，000米，被灵峰古潜山带分割为西带的丽水西次凹、东带的丽水东次凹和丽水南次凹三个次凹(图1)，三个次凹内存在数个沉积次洼。自上世纪七十年代开始，原地质矿产部、中国海洋石油总公司等开始对丽水凹陷进行油气勘探，采集了大量地震测线，钻井十余口，发现了丽水36-1气田等一批含油气构造。基于钻井、地震地质资料，前人对丽水凹陷的构造演化、构造样式、沉积地层、烃源岩、油气成藏等进行了一定的研究，基本查清了凹陷的石油地质情况。 图1. 丽水凹陷区域地质背景和构造演化综合图(据侯国伟2019年修改) 丽水凹陷是在近东南–西北向扭张应力作用下形成的裂陷盆地，经历了晚白垩世晚期–古新世断陷、始新世坳陷、晚始新世–中新世早期的挤压反转整体抬升剥蚀、中新世以来区域沉降四个演化阶段，形成了典型的东断西超半地堑结构盆地。裂陷具有幕式活动特征，经历了4期幕式裂陷活动，即：晚白垩世晚期裂陷初期(Tg-T100)，早古新世裂陷早期(T100-T90)、晚古新世早期裂陷中期(T90-T85)、晚古新世晚期裂陷晚期(T85-T80)。沉积充填了上白垩统石门潭组陆相砂泥岩地层、下古新统月桂峰组(E1y)湖湘砂泥岩地层，以及上古新统灵峰组(E1l)和明月峰组(E1m)、下始新统瓯江组(E2o)、中始新统温州组(E2w)、中新统—第四系滨浅海砂泥岩地层，缺失上始新统–下中新统底部地层(图1)。石门潭组、月桂峰组、灵峰组和明月峰组为研究区的主要烃源岩，同时也是本区的主要含油气层系。
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user: 2. 断陷结构特征 裂陷盆地是地壳伸展变形断裂的产物，裂陷时盆地内发育的构造变形总体称为伸展构造体系。伸展构造体系包含三种不同型式的构造变形：一是主干正断层，它们是区域伸展构造的主要变形形式；二是构造变换带，它们是主干正断层位移沿走向发生变化及多条正断层相互作用导致发育的构造变形，变换断层是构造变换带的极限形式；三是构造调节带，它们是主干正断层产状、位移沿断层倾向变化导致发育的构造变形，调节断层是构造调节带的极限形式 [ 4 ]。裂陷早期往往发育一系列基底正断层，正断层上盘下降形成独立狭窄的小型半地堑(箕状断陷)。随着伸展变形的渐进发展，一些基底断层迅速发展并成主干边界断层，其它的基底正断层的活动逐渐减弱甚至停止活动，成为断陷内的调节断层。早期相对独立的小型断陷单元复合叠加形成复式断陷，在此过程中伴随着构造变换带和构造调节带的形成演化。 丽水凹陷经历4幕裂陷后形成了现今的复式断陷结构形态，对其早期的小地堑、半地堑形态及复合叠加过程进行解剖，可以更好地理解它的形成过程及分割性成因，从而有助于石油地质特征的认识。以下依据丽水凹陷断裂纲要图、构造演化及沉积地层厚度等资料来分析丽水凹陷各裂陷期断陷发育特征及其平面复合和垂向叠加特征，以及在此过程中伴生的构造变换带和构造调节带。 2.1. 断陷类型及其复合型式 对早期伸展张裂区形成的小地堑、半地堑平面上排列复合型式，众多学者根据正断层倾向及相对位置进行过研究分类，指出主要组合型式有串联、并联、斜列、交织等样式 [ 2 ] [ 3 ]。丽水凹陷区晚白垩世晚期裂陷初期的拉张产生了一系列北东、北北东向延伸的张扭性正断层，其上盘沉降形成了一系列相对独立的小型地堑、半地堑。随着伸展的渐进，相对独立的地堑、半地堑联接复合，形成复式断陷。丽西东1号断层、丽西东2号断层、丽东东1号断层、丽东东2号断层、丽南东断层发育成边界断层(图2~5)。至晚白垩世末裂陷初期结束时，丽水凹陷区形成了6个相对独立的断陷区(图2)。 丽水西次凹北断陷区由两个同向半地堑并联复合形成了东断西超的复式半地堑；丽水西次凹南断陷区由1个半地堑、1个地堑斜列复合组成了复式地堑。丽西东1号断层和丽西东2号断层沿走向联接，丽水西次凹南、北两个复式断陷区串联组合形成了统一的丽水西次凹复式断陷。丽水东次凹北断陷区是由三个同向半地堑并联复合而成的复式东断西超半地堑。丽水东次凹南断陷区、丽水南次凹均为2个同向半地堑并联复合而成的东断西超复式半地堑。至晚白垩世末，东带的三个断陷区还呈分割独立状态(图2)。 至早古新世末期的裂陷早期结束时，断陷继承性发展扩张。丽水西次凹北断陷区西侧新生一半地堑，与原两个半地堑进一步同向并联复合形成了东断西超的复式半地堑(图6)。而丽水南次凹在原复式半地堑的西侧新生了一东倾的正断层，与东侧的断层组成了地堑，该地堑与原东部的半地堑斜列式复合，形成了复式地堑。此时，东部的三个独立断陷区以串联方式联接，形成了由丽水东次凹、丽水南次组成的统一的复式断陷(图6)。此后各裂陷期丽水凹陷继承性发育，断陷主体结构变化不大。至晚裂陷期中期(明月峰中期)，灵峰古潜山带接受明月峰组沉积，丽水东次凹和丽水南次凹东断层成为丽水凹陷东边界断层，丽水凹陷成为一个统一的复式断陷盆地(图3~5)。丽水凹陷伸张断陷强度有较大差异，总体上丽水西次凹断陷区强于丽水东断陷区，丽水凹陷北部断陷区强于南部断陷区。以上即是形成丽水凹陷东西分带、南北分区格局的控制因素。总结丽水凹陷地堑、半地堑复合样式主要有三种：同向半地堑并联复合、半地堑及地堑斜列复合、同向半地堑串联复合(图7)。 图2. 丽水凹陷晚白垩世末断陷结构解析图 图3. 丽水凹陷A-A’地震测线解释图(测线位置见图2) 图4. 丽水凹陷B-B’地震测线解释图(测线位置见图2) 图5. 丽水凹陷C-C’地震测线解释图(测线位置见图2) 2.2. 断陷叠加型式 在幕式伸展断陷渐进活动过程中，后期断陷以何种型式叠加在前期断陷上对石油地质条件具有重要影响。学者们一般依据主干同沉积断层的活动特点将断陷的叠加型式分为继承型、利用型、新生型３种叠加类型 [ 2 ] [ 3 ]。继承型叠加是指控制后期断陷的主边界断层是早期的同沉积断层，断层产状、活动性质均具有继承性。利用型叠加是指控制后期断陷的主边界断层是利用两条以上早期同沉积断层进一步破裂扩张形成的，后期断层活动性质也可能与早期不同，但是晚期断陷叠加在早期断陷之上。新生型叠加是指后期断陷的主边界断层是新生的正断层或走滑正断层，控制的断陷叠置或部分叠置在前期断陷之上。后期断陷可以在前期断陷基础上继承性发展，但是控制断陷的主干断层可能发生了变化，也可以是新生的断陷。从图3~5可见，丽水凹陷各断陷区都是继承性发展，后期断陷继承型叠加。 2.3. 构造变换带和构造调节带 裂陷盆地边缘和内部发育的大量不同尺度正断层以平行、雁列、斜交等方式排列，在渐进伸展位移中，因断层产状、位移量等的变化，断层之间的地层(岩桥)形成调节性构造变形带，调整断陷复合时各小型地堑、半地堑之间、断层上下盘之间联接转换的变形，对裂陷盆地的分割性及其油气成藏等产生重要影响。对这类变形带前人做了较多的研究和分类，漆家福 [ 4 ] 将其划分为构造调节带和构造变换带两类。构造调节带和构造变换带都是适应主干正断层位移而发生的构造变形，常叠置在一起。构造调节带是单条正断层位移引起上盘或两盘断块变形，与单条正断层平行、走向基本一致，包括滚动背斜、构造斜坡、次级调节断层等。构造变换带是正断层位移沿走向发生变化或多条正断层末端交接相互作用引起的岩桥变形，包括与主干伸展断层走向近直交或大角度斜交的斜向褶皱、斜向斜坡、横向断层、斜向断层、走向斜坡等。 图6. 丽水凹陷早古新世末断陷结构解析图 图7. 丽水凹陷地堑、半地堑复合样式图 根据以上概念对丽水凹陷的构造调节带和构造变换带发育情况进行了分析。丽水凹陷的构造调节带有三种主要样式：一是以构造斜坡为特征，如多断阶断块掀斜形成的丽水西次凹西北斜坡、灵峰古潜山带东斜坡，丽水西次凹南、北断陷区间的平整斜坡(图3~5)；二是边界主干断层及凹陷内的次级正断层形成的高凸起和低凸起，以及伴生的调节断层，形成了Y型、复合Y型等断层组合样式 [ 10 ] ；三是丽西东1、东2边界断层联接处上盘的滚动背斜。丽水凹陷的构造变换带主要发育两种类型：一是断陷间的斜向斜坡，主要分布在丽水西次凹南、北断陷间，丽水东次凹南和丽水南次凹间，丽水西次凹南、北断陷间的变换带与构造调节带的滚动背斜叠置，形成洼间低隆；二是斜向变换断层，发育在丽水西次凹的北端和丽水东次凹南、北断陷间(图6)。 2.4. 断陷结构特征 综上，丽水凹陷主要由北东、北北东向正断层控制的丽水西次凹复合断陷、灵峰古潜山凸起、丽水东次凹复合断陷和丽水南次凹复合断陷构成，具有明显的东西分带特征。丽水西次凹北部为由半地堑并联复合而成的复式半地堑；丽水西次凹南部为由半地堑及地堑斜列复合而成的复式地堑；两者间通过斜向斜坡(也是低隆)串联。丽水东次凹南、北部均为由半地堑并联复合而成的复式半地堑，之间通过斜向变换断层联接。丽水南次凹是由斜列的地堑、半地堑复合而成的复式半地堑，通过斜向低隆与丽水东次凹联接(图6、图7)。由此形成丽水凹陷东西分带、南北分块的结构特征。
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user: 3. 油气地质意义 复式断陷的复合、叠加过程决定了断陷的结构形态和构造古地貌特征，决定了断陷内的沉降－沉积中心位置、沉积相带、生储盖层、圈闭类型及空间展布，控制着油气成藏和油气聚集有利区带的分布。 3.1. 对石油地质条件的控制 丽水凹陷特色的断陷复合叠加样式造成凹陷主体具有多凸多凹、相对分割、大小不一的特征。边界断层规模越大，断陷面积及沉降深度越大 [ 3 ]。丽西东1断层规模最大，丽水西次凹北部沉降最深、沉积范围最大，其次为丽水西次凹南部和丽水东次凹北部，最小最浅的为丽水东次凹南部和丽水南次凹，各次凹间及次凹内的构造调节带和构造转换带形成了盆地内的高、低凸起(图2~6)。这一构造格局控制了沉积体系分布，决定了生储盖层发育特征。前人对丽水凹陷的古新统层序地层、物源、沉积体系、控砂模式、储层等进行了详细研究，相关研究成果与断陷结构存在明显的关联。 断陷结构控制了物源。在明月峰组中上部沉积前，各断陷区相对分割，物源不同。丽水西次凹物源主要来自西侧闽浙隆起区，以火山岩物源为主，邻近丽水西次凹东侧边界断层及丽水东次凹、丽水南次凹以灵峰古潜山带、雁荡凸起为物源区，物源主要为花岗岩和花岗片麻岩。物源不同造成了东西部古新统砂岩储层骨架颗粒成份的差异，总体东部优于西部 [ 13 ]。 断陷结构控制了沉积体系分布。前人研究指出丽水凹陷下古新统月桂峰组沉积于分割性较强、相对封闭的湖泊中环境，随着断陷进一步发展，加之全球海平面上升，海水大规模侵入断陷区，灵峰组沉积期开始沉积环境由陆相演变为海相，丽水凹陷的分割性不断减弱。丽水西次凹西斜坡发育三角洲，丽水东部次凹西斜坡(灵峰古潜山带的东斜坡)发育扇三角洲，东侧陡坡边缘为水下扇 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。月桂峰组沉积时期凹陷中部为滨湖–浅湖相，灵峰组、明月峰组沉积时期凹陷中部为滨浅海沉积环境。并因东侧边界主控断层活动强度高使得各断陷区呈东深西浅的不对称结构，沉积沉降中心靠近边界主断层。各时期沉积体系展布明显受控于断陷作用形成的整体东断西超，北部为复式半地堑、南部为复式地堑，早期独立、后期统一的构造古背景。丽水凹陷幕式断陷活动在古新世时期沉积形成了4套三级层序地层 [ 18 ]，湖/海泛面与低位体系域、高位体系域砂岩组成了多套良好的储盖组合(图1)。 断陷结构控制了烃源岩的分布及成熟演化。丽水凹陷内存在月桂峰组湖相暗色泥岩、灵峰组及明月峰组海相泥岩3 组烃源岩。受古沉积环境控制，下古新统月桂峰组沉积于独立、分割的湖湘还原环境，有机质丰度高，以II型油气兼生干酪根为主，生烃潜力好，为主力烃源岩。上古新统灵峰组和明月峰组烃源岩沉积于海相半还原半氧化环境，有机质丰度一般，以生气III型干酪根为主，生烃潜力一般 [ 19 ] - [ 24 ]。对烃源岩分布及成熟度研究结果表明，受断陷分割性控制，丽水凹陷形成了丽水西次凹北、南，丽水东次凹北、南及丽水南次凹5个生烃中心。受各断陷区规模控制，各生烃中心烃源岩发育规模不一，成熟度高低不同，以丽水西次凹北部为烃源岩规模最大(图2~6)，成熟度最高，其次为丽水西次凹南部、丽水东次凹北部，再次为丽水东次凹南部和丽水南次凹 [ 21 ] [ 22 ]。因丽水西次凹月桂峰组埋深大，达到了高成熟生气阶段，加之灵峰和明月峰组生气为主，所以丽水西次凹以天然气藏为主。而丽水东次凹月桂峰组埋深相对较浅，处于成熟–高成熟生油气阶段，所以以油气藏为主。 丽水凹陷的复式断陷结构对构造圈闭类型也有明显的控制作用。构造调节带的高凸起灵峰古潜山发育大型潜山披覆背斜，凹陷内的次级断层形成的低凸起上发育断背斜、断块圈闭。构造变换带上形成了背斜圈闭。东侧陡坡下发育断鼻圈闭。西斜坡可形成岩性圈闭 [ 14 ] [ 16 ] [ 25 ]。 3.2. 对有利成藏区带的控制 丽水凹陷内发现了丽水36-1、温州26-1、温州13-1、丽水35-3、石门潭(SMT1)、灵峰(LF1)等一批含油气圈闭。前人对成藏期次、成藏模式、有利区带的研究指出，丽水凹陷油气多期充注，以古新世末、始新世中晚期为主，近源成藏。凹陷中部构造带、西斜坡反向断裂带、灵峰潜山两侧、丽水西次凹西斜坡“泥包砂”区为有利成藏区带 [ 20 ] [ 25 ] [ 26 ]。从断陷结构控制成藏角度分析这些油气聚集规律可见，它们明显受到了断陷结构的控制。 丽水西次凹南北间的构造变换带是有利的油气聚集区带。变换带呈低隆起形态，并叠加了构造调节带形成的滚动背斜，圈闭类型好。它位于丽水凹陷最大的两个生烃区之间，成熟烃源岩之上，是油气运移的长期指向区。变换带上发育三角洲前缘沉积，储盖组合有利并埋深适中，具有独一无二的油气聚集有利条件，是最好的油气富集区，已发现的丽水36-1气田即位于此区带(图6)。 丽水凹陷内因生长正断层的活动形成的高、低凸起两类构造调节带也是重要的油气聚集有利场所。高凸起的灵峰古潜山带(图3、图4)，其上发育披覆背斜，沉积有明月峰组及以上地层，储盖组合良好，古潜山也具有一定储集物性，钻探的LF1井已发现油气，经对比研究除来自丽水东部次凹外，丽水西次凹也提供了油气源。凹陷内次级正断层活动形成的低凸起(图3~5)形成了凹陷内的“高山”，其上发育断背斜、断块圈闭，位于成熟生烃区或紧邻生烃中心，构造位置好，油气源条件优越。低凸起上砂岩储层相对发育，加之埋深相对浅，是油气聚集的有利场所。在这类圈闭上的钻探也已证实了油气聚集成藏，如SMT1井、W26-1-1井(图3、图4)。WZ13-1-1井位于前三角洲浅海相内，钻遇灵峰组、明月峰组巨厚的浅海相泥岩，仅灵峰组底部发育含气薄粉砂岩层，储层不发育。因此，这一类低凸起圈闭要位于有利相带内。 丽水凹陷东西次凹的西斜坡也是油气聚集的有利区带。西斜坡发育的三角洲、扇三角洲、低位扇易形成“泥包砂”岩性圈闭，它们位于油气向西运移路径上，也是油气聚集的有利区带。边界大断层上盘发育的近岸水下扇如储层条件好也可成为油气聚集的有利场所，这类圈闭目前还没有钻探。
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user: 4. 结论 1) 丽水凹陷是由一系列小型的地堑、半地堑以同向半地堑并联、半地堑及地堑斜列、同向半地堑串联三种样式复合联接，后期断陷继承性叠加形成的复式断陷盆地，形成了东西分带、南北分块的断陷结构。 2) 丽水凹陷主要发育构造斜坡、边界主干断层和次级正断层形成的高、低凸起及伴生的调节断层、滚动背斜三种样式构造调节带，以及断陷间的斜向斜坡、斜向变换断层两种类型构造变换带。 3) 丽水凹陷断陷复合叠加形成的复式断陷结构，控制了石油地质条件的发育和油气聚集。丽水西次凹南北间的构造变换带、盆内埋深适当的低凸起、高凸起灵峰古潜山披覆背斜带、西斜坡岩性圈闭为油气聚集的有利区带。
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user: 摘 要 问题解决一般采用“手段—目的”的概念构想模型，为了解决问题，学习者必须重新识别，并重构当前所学知识，推断出当前所学与问题解决之间的关系。本文从线性代数的学科特点以及具体教学内容着手，介绍了如何根据教学内容设计问题、解决问题的学习环境，并引导学生如何从机械的记忆和计算转向理解和应用，从而提高教与学的质量。 关键词 :问题解决，线性代数，学习环境设计 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 线性代数课程是高等学校理工科各专业学生必修的重要基础理论课，它广泛应用于科学技术的各个领域，尤其是在计算机日益普及的今天，求解大型线性方程组、矩阵的特征值与特征向量等等已成为科学技术人员经常遇到的课题，因此学习和掌握线性代数的理论和方法是掌握现代科学技术以及从事科学研究的重要基础和手段 [ 1 ]。因此，要通过教学环节逐步培养学生具有综合运用所学知识去分析和解决实际问题的能力。因为，问题解决是最真实的，是与学生联系最为紧密的学习活动。
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user: 2. 基于问题解决的线性代数课堂学习环境设计的必要性 2.1. 线性代数课堂教与学面临的问题 首先，线性代数本身内容比较抽象，大多数院校所采用的教材在内容的安排上多以概念、定理、公式推导为主，习题设计包括期末测试多是考察计算能力为主，鲜有实际问题的应用和真实情景的再现。 其次，线性代数的课时安排相对与其教学内容显得有些单薄(大多数为32或48学时)，于是就导致目前大多数教师在实践教学中为了完成进度主要采用纯传授式地教，而学生也主要以计算能力为目标进行必要的随堂或课后练习，以高中时代的大量刷题来应对考试。知识或信息由教师在课堂传授给学生，学生机械地接受和记忆，照搬照抄做题套路，缺少对知识的理解和应用，也就不会因地制宜地进行知识的有效迁移和应用。 2.2. 改变传统课堂学习环境的必要性 首先，从宏观角度看，目前大的教育环境正在发生深刻的变革，随着社会的发展，教育目标也在不断发生变化，社会期待在学校经过系统学习和训练的学生能够把所学用于实践，能够准确地识别问题、解决问题，期待学生能够展示他们的适应性专长。从个体而言，在学校接受系统学习的年龄也就在6岁到22岁之间，人生所接受的绝大多数教育来自校外，这就要求自身能够根据环境的变化对所学进行有效的重构和迁移。 其次，问题解决是最真实的，它是与学生联系最为紧密的学习活动，问题解决环境下建构的知识更容易理解，有说服力，也更能激发学生的学习兴趣和动力，进行更有意义的深入学习。单凭记忆而不在真实情景下应用过的知识更容易被遗忘，不能被有效利用。单纯的运算教学是有害的，因为它阻滞了后续学习、自主学习和自适应学习，限制过程的抽象表达能力 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。