中条山成因分析？

一、中条山成因分析？

中条山是我国主要铜矿集区之一,南河沟、桐木沟铜矿体与地层产状基本一致,呈层状、似层状分布于中条群篦子沟组和余家山组中,受地层岩性和构造控制。矿石中的金属矿物以黄铜矿、黄铁矿、斑铜矿、磁黄铁矿为主。矿区主要发育的赋矿岩石有硅质钠长岩、碳质片岩、白云石大理岩。尽管开采半个多世纪,但对矿床成因认识仍存在分歧,有火山-沉积变质成因论、远火山沉积变质-再造热液成因论、热水喷流成因等观点。本文通过野外调查、岩矿鉴定、岩矿石地球化学、同位素年代学、原位微量分析等方法,研究了矿床地质、含矿岩系的地球化学特征、不同期次变质和成矿年代,成矿物质和成矿流体来源,研究了赋矿硅质钠长岩和矿床成因。

取得如下主要成果:

(1)碳、氢、氧、铅同位素以及硫化物原位微量元素分析显示:碳的具有多来源的特点;晚期脉状矿化H-O同位素组成具有变质水为基础,混合有建造水的特点;铅的来源复杂,具有混合铅的特点。金属硫化物原位微量元素组成显示微细脉和脉状矿化均为热液成因。

(2)硅质钠长岩在空间上与矿床密切相关,总体呈层状、似层状与矿体产状一致。实验表明是由于碳质片岩经卤水交代蚀变作用而形成的,伴随着褪色现象。表现为钾和钠元素置换的过程,其与早期细脉浸染状铜矿成矿作用密切相关。

(3)金红石的年龄数据显示矿区经历了两次区域变质事件,金红石两期年龄与碳酸盐钐钕同位素成矿年龄相对应,分别约为1.96Ga和1.86Ga。结合已有地质资料表明,两期碳酸盐脉的矿化年龄分别为两期变质年龄对应的矿化事件。后期碳酸盐矿物比前期碳酸盐矿物更加富集重稀土元素。

(4)确定南河沟、桐木沟铜矿属于沉积-变质铜矿床。

二、高温干旱成因分析？

:西太平洋副热带高压强度偏强,位置偏西,偏北,不利于将孟加拉湾等地的暖湿气流带到云南,四川等地,使这些地区7～8月降水明显偏少;亚欧地区经向环 流偏弱,纬向环流偏强。

长时间无降水或降水偏少等气象条件是造成干旱与旱灾的主要因素。

由于人口持续增长和当地社会经济快速发展，生活和生产用水不断增加，造成一些地区水资源过度开发，超出当地水资源的承载能力，干旱发生时也往往加重旱灾。

.西南地区平常年份降水较多、不太缺水，农业用水、工业用水和生活用水的有效利用率与国内常年缺水地区相比有明显差距，也对应对干旱不利。

三、成因分析的意思？

成因分析们意思是：分析这个事情形成的原因。

四、风险成因分析方法？

风险因素分析法是指对可能导致风险发生的因素进行评价分析，从而确定风险发生概率大小的风险评估方法。

中文名

风险因素分析法

释义

评价分析

性质

调查风险

类型

学科理论

快速

导航

关键

运用

案例分析

定义

风险因素分析法是指对可能导致风险发生的因素进行评价分析，从而确定风险发生概率大小的风险评估方法。其一般思路是：调查风险源→识别风险转化条件→确定转化条件是否具备→估计风险发生的后果→风险评价。比如，被审计单位所处的外部环境是固有风险的一个风险源，该风险源转化为风险的条件是外部环境恶化，如市场竞争剧烈、有效需求不足或产品生产受到国家政策的限制等。如果被审计单位所处的外部环境变坏，企业发生舞弊、欺诈行为，粉饰财务报表的可能性就加大，固有风险也相应增大。目前，应用风险因素分析法评价固有风险的通常作法是，审计人员在综合考虑上述因素之后，如果各项因素都比较好，出错的可能性比较小时，认定固有风险的水平在50%左右为宜；反之，如果有迹象表明有可能存在重大差错，那么审计人员应直接将固有风险水平定为100%。[1]

关键

风险因素分析法的关键之一，在于对各个因素风险程度的估计。各个因素风险程度通常可以采用描述法，即以“高、中、低”或“好、较好、中等、较差、差” 等标准来描述。但由于所分级别一般都比较有限，这种描述估计结果的方法往往过于粗略，只能大体反映各因素的风险程度，也不便于审计人员考察其对最终固有风险的影响。另外一种常用方法就是打分法，即将各因素的具体情况与标准水平做一比较，然后根据其差异情况用绝对分值来表述要素的风险程度。与描述法相比，打分法能够较详细地反映各要素的风险程度，也有利于审计人员考察其对最终固有风险的影响。

风险因素分析法的另一个关键问题，是估计各个因素风险程度对最终固有风险的影响程度。由于与固有风险的敏感关系不同，不同的因素对最终固有风险的影响是不同的。在评价固有风险时，这种影响差别是通过给不同的因素设置不同的权数来区分的。而这些权数一般采用经验值设置或根据专家意见确定。

运用

事实上，审计人员想对固有风险各因素进行准确分析存在一定的困难，即使是定量分析也存在很大的主观性。这是因为，固有风险因素的风险概率的确定完全是主观的，是凭据审计人员的主观经验予以确定的。也就是说，是在对影响固有风险的因素进行全面分析的基础上确定一个非常主观的概率。用这个主观性的概率表述固有风险因素的客观状况及趋势，并使之成为固有风险评估系统的信息接入口，必然使固有风险的评估带有很大的主观性。因此，从本质上来说，对审计风险要素的分析计量就是对审计判断的定量化，这是一种主观的行为。

尽管如此，我们仍可以通过局部改进该评估系统来减少其中的人为因素，增强其客观性。比如说采用打分法就比普通的分等级评价更能详细地反映各固有风险影响要素的风险程度。在确定各个因素风险程度对最终固有风险的影响程度的权数时，也可以采用数学上的判断矩阵来计算，以增加其准确性。

对评估系统进行改进的思想前提是这样的：由于人们认识客观世界的能力是有限的，一般情况下，对于简单事物进行分析判断的准确性要比对复杂事物进行分析判断的准确性更高，所以对评估系统的判断事项的划分越细越有利于人们对该判断的准确计量。判断矩阵将各个风险因素对最终固有风险影响程度的判断，变换为各因素间的两两比较，然后通过数学计算对各因素进行排序，从而确定各个风险因素对最终固有风险影响程度的不同。这样，可使多因素的比较变成了两个因素的比较，更便于操作，判断结果也能更加准确。

五、迎客松成因分析？

自古以来，安徽黄山，就以独特的自然风光，和深厚的人文底蕴，享誉海内外，位列“中华十大名山”之中。

而黄山，最具标志性的景点，当属那棵迎客松！

迎客松，生长在黄山风景区玉屏区的青狮石旁，这里海拔高度，大约为1670米！

因其树干中部，伸出长达7.6米的两大侧枝，展向前方，恰似一位好客的主人，挥展双臂，热情地欢迎五湖四海的宾客来黄山游览，所以，被命名为：迎客松！

来黄山旅游，必看迎客松，已经成为许多游客的共识！

不过，这些年，关于迎客松，也闹出了不少“绯闻”。

比如：前些年，有人说，这棵迎客松，是塑料做的，不是真的，真的迎客松，早就倒了！

事实上，安徽的迎客松不仅是真的，而且，黄山的这株迎客松，树龄已有千年，千年不倒，一直屹立于黄山之上，苍翠挺拔、神采奕奕！

那么，可能很多人都会问：安徽千年迎客松，千年不倒，原因何在？究竟是什么原因，让这一株生长于岩石之间的迎客松，千年不倒呢？

下面，我们简单来聊聊这个话题！

一：迎客松每年都在持续生长

事实上，安徽黄山的这株迎客松，不仅千年不倒，而且，每年都在生长！

举个最简单的例子，话说10多年前，迎客松的树高是9.91米，胸径是2.05米！

如今，迎客松树高10.2米，胸径2.16米，也就是说，这些年，迎客松不仅长高了，而且还长粗了！

这的确令人感到十分惊讶！

讲真，可能许多人都不会想到，这些年看上去一直是老样子的迎客松，竟然每年都在偷偷地生长！

而且，凑近看的时候，迎客松确实是苍翠挺拔、神采奕奕！

你想想，如此一棵具有顽强生命力的松树，怎么可能会轻易倒了呢？

二：离不开景区的细心呵护

黄山迎客松之所以千年不倒，除了本身具有顽强的生命力外，还与安徽黄山持续对其进行保护，不无关系！

比如说：自从1981年起，黄山风景区，专门设置了“守松人”岗位，24小时专人守护。

再比如说：除了人力投入外，迎客松的四周，还配备了区域小型气象观测站、红外线防侵入报警系统等高科技设备。

当然，迎客松千年不倒的另一个秘密，还要多亏了一项“黑科技”！

什么“黑科技”呢？请直接看上图！

去黄山旅游，看过迎客松的朋友，或许曾发现这样一个现象。

那就是：迎客松的“倒一枝”（也就是手臂枝），有3根支撑杆，在支撑着，这3根支撑杆！

不要小看这3根支撑杆，它们使用了双向双刚度弹性支撑杆，该支撑杆，类似于我们日常生活中所见到的阻尼器，或者是那种可调节的减震器。

一个支撑杆能承重五吨以上，迎客松的“倒一枝”有3根支撑杆，这样，就可以承载分布载荷15吨以上。

而且，在支撑杆里面，还有两根弹簧，这样，在迎客松遭遇大风和冰雪天气的时候，就可以很好地帮助迎客松减少大风或者冰雪造成的灾害！

因此，安徽千年迎客松，千年不倒，其原因，一方面来自于自身的坚韧不拔，不断生长，另一方面，也离不开安徽黄山景区工作人员的细心呵护！

在此，感谢黄山！

同时也希望迎客松，永葆生机，永远年轻！

六、云南地形成因分析？

可溶性石灰岩广布，加上常年多雨侵蚀而形成

七、黄山玉屏峰成因分析？

黄山玉屏峰位于安徽省黄山，玉屏峰介于天都、莲花峰间，为36小峰之一，海拔1716米。峰壁如玉雕屏障，故名“玉屏峰”。

八、分析北海湿地的成因？

北海湿地形成的原因有很多，如果从广义来说，海岸和河口的潮间带、湖泊边缘的浅水地带、河川行水区附近，都是水分充足的地方，也是最容易形成湿地的地方。在这些区域里，有的是因为大自然的地理变化，有的是因为人类的开发等外力介入，促成了湿地的诞生。

自然界的力量是无穷无尽的，经由漫长的地理变化过程，造就出了许多特殊的地理景观，天然湿地也是这种作用下的产物。最多的湿地出现在河流出海口或河流经过的沿岸，宽广的出海口因为长年淤积而产生泥滩地。

在大陆棚边缘因为潮汐涨退的缘故，有的也会形成滩地。在河口海岸生长的红树林具有阻挡泥沙的功能，所以也会造成湿地生态，而海岸漂沙围成的潟湖，以及隆起的珊瑚礁、裙礁、堡礁、潮地等，都是形成湿地的原因。

在平原及高山上，同样会因为这种不同因素的积水现象，孕育出各种湿地。例如海水倒灌之后造成海岸边较低地层的积水，老年期的河水改道，旧有河道残留大量积水，内陆的湖泊经过长年的淤沙，或高山冰水退去之后会有大量积水而形成泥滩地，都是形成湿地的天然力量。

九、主成因分析法？

机器学习分为监督学习、无监督学习和半监督学习(强化学习)。无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(dimension reduction)。聚类算法包括：K均值聚类(K-Means)、层次聚类(Hierarchical Clustering)和混合高斯模型(Gaussian Mixture Model)。降维算法包括：主成因分析(Principal Component Analysis)和线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)。

主成因分析(Principal Component Analysis: PCA)是使用最广的降维方法。PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据。

十、雾霾天气出现及成因分析?

关于雾霾的成因，各个组织机构分别开展了不同的调查，其结果多样。

由于中国的气候类型，尤其是华北平原的半封闭型的地形导致了雾霾极其容易形成，不易扩散的特点。并且雾霾会使空气更加粘稠，不易流动，这更加重了雾霾的严重程度。二次溶胶更易形成二次污染。本篇文章将雾霾的成因分为两个内容：雾霾的来源和雾霾的发展。

首先是雾霾的成因。我国气溶胶浓度对能见度的影响非常大，我国气溶胶浓度高是雾霾天气多发的主要原因，而冬季北方地区采暖燃煤释放的大量黑碳则加剧了雾霾的形成 [1]。有的文章指出，北京雾霾PM2.5的主要组分为二次粒子（42%）和有机碳粒子（21%）。主要受外地传输的影响,贡献率为27.6%,其次为本地污染源中的机动车和燃煤,贡献率分别为21.5%和18.7%[2]。其中机动车的贡献率是本地污染源的最大来源，我曾经专门对机动车的尾气污染进行了详细研究。研究表明，北京机动车的燃油和发达国家的燃油没有太大的区别，都是符合国四标准，几乎与欧四标准完全相同。将颗粒浓度测试剂放置于排气口处，测得汽车使用北京的汽油在不同转速下排气口处的颗粒密度。

发动机转速 空气质量测试仪的示数（μg/m）

500 143.2

1000 150

1500 175

2000 127

2500 101.1

4000 220.5

5000 500

试验表明，汽车排放的颗粒密度与发动机转速有正相关的关系。将发动机转速换算到汽车车速（我们假设汽车实在平稳地行驶），再将空气质量测试仪的示数换成单位行驶的距离相对应排放的颗粒单位，得到下表。

单位行驶的距离相对应排放的颗粒 对应的车速（Km/h)

1432 22.5

750 45

583.3 67.5

317.5 90

202.2 112.5

275.6 180

500 225

通过观察这张表，我们发现，当汽车在缓慢行驶时，排放的颗粒数时高速行驶时的好多倍，北京平均汽车行驶速度大约是20KM/H，所以可以推测北京的汽车因为低速行驶而导致排放更高（当然如果要验证这一点还需要更加详细的论证）。我做的这一试验证明的北京的雾霾中汽车排放有相当大的贡献率。北京要治理雾霾就需要让车速提上去。

在北京其次是燃煤的贡献率最大，但是本篇文章是2013年时发表的论文，现在北京城内的燃煤供暖设施均已拆除，已得到了相当大程度的改善，但是居民个体供暖仍然很普遍，尤其是在平房区，而且基本上都是没有脱硫的煤，所以冬天的时候经过平房区经常能闻到硫化氢气体的味道，相当的刺鼻。除了北京地区的供暖燃煤排放以外，外地传输的污染也多为燃煤污染。2013年10月20日，也就是哈尔滨市的年度冬季燃煤取暖系统开启的第二天，以中国地区哈尔滨为中心，和吉林省、黑龙江省、辽宁省在內的地区发生的大规模雾霾污染[3]。这充分说明了燃煤的对空气的危害性。然而，中国是钢铁，尤其是粗钢世界上产量最高的国家。

这直接导致了对煤大量的需求，中国2013年燃煤37亿吨（中国煤炭协会数据）。再加上估计很多都是不达标的粗煤，直接导致了雾霾的产生。

有了这些污染源，再加上适宜的条件，雾霾会产生并且变得越来越重。首先，从天气上来说，1月气温较前期有所回升的状况非常容易在近地面形成逆温。大量研究结果表明，近地层出现逆温有利于雾霾的形成，而逆温层的存在是雾霾天气维持的主要因素[4]。

华北的三面环山也不利于雾霾的扩散，在这里就不详细赘述了。

而且雾霾是一种胶体，所以雾霾的出现会导致空气变得粘稠，会抑制气体流动，从而有利于雾霾形成，也就是使雾霾变得更严重。

华北地区的生态问题，这也有可能是雾霾严重的原因之一。下图一个是中国东部人口密集，工业发达地区的卫星图一个是美国东部人口密集，工业发达地区的卫星图

高度均为630ml左右（Google Earth）。通过对比，我们发现华北平原的城市过于密集，几乎没有森林（黄绿色为田地），所以大自然的自净能力很低。但这也是一个设想，并没有详细论证。

参考文献(References) ：

[1]中国气象局 雾霾天气成因分析及应对思考《中国应急管理》2014年第一期 作者：孙瑾 缪宇鹏 张建忠

[2]《工程研究：跨学科视野中的工程》2013年 第3期 | 彭应登 北京市环境保护科学研究院国家城市环境污染控制工程技术研究中心 北京100037

[3] Harbin Smog Crisis Highlights China’s Coal Problem By Christina Nunez, National Geographic PUBLISHED OCTOBER 22, 2013

[4] 北京2013年1月持续雾霾天气成因分析 Advances in Environmental Protection 环境保护前沿, 2013, 3, 29-33 doi:10.12677/aep.2013.32A006 作者：Xiaohui Ma, Lu Gan, Aiying Zhang, Naijie Li, Mingying Zhang