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World File Search System红土
来自红土地的声音
正是这种合作精神为 DHT 的成功和长盛不衰奠定了基础。DHT 与迈阿密市和迈阿密戴德县、历史悠久的汉普顿之家、弗吉尼亚礁岛海滩公园信托基金以及黑人警察局和法院博物馆合作，推出我们的教育计划。DHT 与各种志同道合的非营利组织合作，这些组织的使命在重要的倡导问题上与我们一致。从奥弗敦的黑人档案馆到北迈阿密的 Arch Creek 公园信托基金、Allapattah 社区发展公司和南戴德关心公民组织，DHT 接纳了可能需要帮助并且也有潜力支持 DHT 计划的组织。在本期中，您将了解 DHT 的一些合作伙伴及其对我们社区的积极影响。继续与组织和当地政府合作对于 DHT 的成功以及确保我们在不断发展的迈阿密戴德县保持相关性至关重要。
利用选定的土壤类型开发预测加州红土承载力的模型
摘要 软计算方法用于创建估计红土加州承载比值的模型。软计算技术是一种寻找可证明的正确和最佳问题解决方案的算法。路面设计中使用的浸泡 CBR 值需要大约 96 小时才能完成测试过程。这可能既耗时又昂贵，因此研究人员需要寻找其他方法来获取它。各种研究都采用了人工智能技术，包括神经网络、遗传算法和支持向量机，来估计 CBR 值。虽然这些方法提供了潜在的好处，但它们也表现出某些缺点，例如对参数设置的敏感性、适应性受限以及难以理解潜在的关系。本研究提出了一种应对这一挑战的新模型，即人工神经网络 (ANN) 及其混合模型 (ANFIS)。从洞穴中采集土壤样本，并对获取的土壤样本进行必要的测试。进行了指数、压实和加州承载比测试。开发了两种机器学习模型，即人工神经网络 (ANN) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)，用于预测红土的 CBR 值。这些模型在 70% 的数据上进行了训练，并在剩余的 30% 上进行了测试。两种模型都表现出令人满意的性能，但 ANFIS 模型表现出更高的准确性，这由更高的 R2 值 (0.98)、更低的 RMSE (0.11) 和更低的 MSE (0.33) 证明。这些结果表明 ANFIS 在捕捉数据中的复杂关系方面特别有效，并且是预测红土中 CBR 值的有前途的工具。关键词：软计算技术、加州承载比、指标属性、红土
西澳大利亚伊尔甘地块红土风化剖面中金和矿石相关元素的分布
3.1 原生地质 24 3.1.1 局部地质 24 3.1.2 构造地质 28 3.1.3 围岩岩相 31 3.1.4 围岩岩相 32 黑色页岩 32 凝灰岩和页岩 32 斑状安山岩 32 3.2 风化 33 3.2.1 地貌 33 3.2.2 风化剖面 34 腐岩 38 下部腐泥土 38 上部腐泥土 40 含铁带 40 搬运层 42 3.2.3 水文地球化学 42 3.3 金矿化 44 3.3.1 金分布 44 3.3.2 金矿点 44 原生金 44 氧化还原前沿以下的次生金 48 氧化还原前沿以上的次生金 48 3.4 元素分布 58 3.4.1 亲石元素分布 58 3.4.2 矿石伴生元素分布 61 3.4.3 元素关联的统计评估 62
整合地球化学和地球物理数据来描述和绘制红土风化层：巴西亚马逊地区的一个例子
摘要 在亚马逊等热带地区，尽管红土覆盖层蕴藏着经济价值的矿物，并且与剥蚀和风化层景观研究有着密切的关系，但尚未得到妥善的测绘。为了整合风化层制图工具，我们整合了地球化学和地球物理数据（航空伽马射线光谱和磁力测量）。生成并应用了区域指数（包括风化强度指数 WII、红土指数 LI 和风化层指数 MI），从而可以识别风化层特性。WII 突出显示了位于海拔 149 至 300 米和 500 至 627 米之间的风化程度较高的区域，这些区域分别与下夷平面和上夷平面相关。LI 批准了 WII，并强调了 Th/K 和 U/K 比值较高的区域，这些区域与红土硬壳有关。LI 和 MI 之间的相关性表明，红土硬壳与镁质和长英质基质有关，尤其是在海拔 300 米以下，这证实了地球化学数据。所有这些结果都导致将以前被认为是沉积物的区域重新解释为与氧化土和红土硬壳相关的残留物，这使我们能够提出，风化层测绘技术和模型生成（风化强度和红土指数）具有良好的可靠性。