贵德盆地干热岩资源定位:遥感技术与多元信息集成分析

文摘   2024-07-31 06:24   湖北  

摘要:
为探明贵德盆地干热岩资源位置及分布范围,首先利用Landsat 8 TIRS(thermal infrared sensor)热红外数据,通过单窗算法和劈窗算法对贵德盆地地表温度进行遥感识别,确定了高温异常区位置;然后基于干热岩形成条件构建了包括地层、岩体、断裂、环形构造、线性构造、水热蚀变异常、地表温度异常、温泉、地热钻探、区域重力异常、区域航磁异常、电磁勘探信息等12个因子的多元信息干热岩靶区预测模型,并对贵德盆地干热岩靶区进行了预测。研究结果表明:1)贵德盆地干热岩以新近系、三叠系和第四系为保热盖层,大型北西向晚三叠世中酸性隐伏花岗岩为储热岩体,北北西向瓦里贡山深大断裂及花岗岩体为导热通道,下地幔软流圈供热和壳内部分熔融层供热为主要热源,岩石放射性产热为叠加热源;2)盆地内隐伏岩体预测区、地表温度异常区、水热蚀变异常区均具有沿北西—南东方向分布的特点,且分布位置相互印证;3)经过模型确定贵德盆地内存在一个沿北西—南东方向分布的大型干热岩带,面积约820 km2。

作者|闫佰忠 李瑶 秦光雄 于开宁 吴云霞 王亚楠

原题|基于遥感技术的贵德盆地多元信息干热岩靶区预测

来源|吉林大学学报(地球科学版)

小编|阿热

这是"地热能在线"的第168篇文章

01


引言


贵德盆地地处秦岭—昆仑造山带,断裂构造发育,干热岩资源丰富[1-2]。干热岩作为地热资源的一种,具有储备量巨大、清洁可再生的特点[3]。实践表明,利用干热岩进行发电可大幅降低温室效应和酸雨对环境的影响,且不受季节、气候制约,是理想的战略性接替能源。在干热岩勘察过程中,首先要确定干热岩靶区位置及范围,这对于干热岩钻探施工至关重要,而地表高温异常区的识别对于干热岩靶区确定具有指导作用。因此开展地表温度识别及干热岩靶区预测工作对于贵德盆地干热岩资源开发利用具有重要意义。
目前地热异常区的识别方法以遥感方法、地球物理方法和地球化学方法为主,其中遥感方法较为简便快捷,其对于大区域地热异常区的识别具有良好的适用性。该方法利用热红外遥感数据反演地表温度,提取地热引起的温度异常信息,从而实现地热异常区的识别。目前主流的反演算法有单窗算法(单波段算法)、劈窗算法(双波段算法)等方法[4-5]。单窗算法反演地表温度的原理主要是利用单波段数据,基于大气廓线数据对大气的衰减和辐射进行校正,再结合地表发射率并根据辐射传输方程计算地表温度[6]。Qin等[7]针对Landsat 5 TM(thematic mapper)数据对单窗算法进行简化,使其不再依赖大气廓线数据。之后Jiménez-Muňoz等[8]将单窗算法推广至Landsat 8数据,使其具有普适性。劈窗算法利用两个热红外通道大气吸收差异来校正大气影响,解算出地表真实温度[9]。最具代表性的3种劈窗算法分别是Wan等[10]提出的基于视向天顶角、大气水汽含量和大气底层温度的通用劈窗算法,Sobrino等[11]提出的基于大气水汽含量和地表比辐射率的劈窗算法,以及Qin等[12]提出的基于大气水汽含量、地表比辐射率和视向天顶角的劈窗算法。
自20世纪70年代美国科学家提出“干热岩”概念以来,全球开展了多项干热岩研究试验,但针对干热岩靶区预测的问题目前尚无统一方法,国内多位学者也结合区域地质特征对干热岩靶区预测进行了探索。蔺文静等[13]综合国内外干热岩开发项目,系统总结了干热岩选址的地热地质学指标,包括基底岩体分布、地表盖层条件、地热异常、应力条件以及区域稳定性等方面。郗国庆[14]结合遥感地质解译结果及地面磁异常资料对尉犁—兴地地区地质体进行分析,得出了线性构造多为控矿构造、环形影像对应隐伏岩体的结论。朱梅湘等[15]对羊八井地热田钻孔岩心进行研究,划分出6个蚀变矿物共生组合及蚀变分带,讨论了蚀变过程中岩石化学变化的特点,并推测了蚀变的温度和酸碱度条件。闫佰忠等[16]对长白山玄武岩区地表温度场进行了遥感反演,综合区域温泉、地热井分布位置及重力、航磁异常特征,采用判别分析法对地热异常区进行了识别。吴云霞等[17]综合遥感、航磁、钻探、水文勘查技术,在分析12种勘查地质数据特征的基础上建立了独山城地区多元信息干热岩预测模型。
为探明贵德盆地干热岩资源位置及分布范围,本文首先利用热红外遥感技术通过单窗算法及劈窗算法对研究区地表温度进行遥感识别,确定高温异常区后,针对贵德盆地地质背景、遥感信息及地球物理勘探成果,综合地层、岩体、断裂、环形构造、线性构造、水热蚀变异常、地表温度异常、温泉、地热钻探、区域重力异常、区域航磁异常、电磁勘探信息12个因子构建干热岩靶区预测模型,充分分析贵德盆地干热岩形成条件,进而对干热岩靶区进行预测,以期为干热岩靶区预测提供新的思路。


02


研究区地质背景


贵德盆地位于青海省东部海南藏族自治州的贵德县境内,介于100°54′28″E—101°43′54″E,35°35′28″N—36°14′10″N之间,面积约4 000 km2(图1)。盆地地层主要反映了中生代—新生代的沉积建造特征,具有良好的保温效果,主要地层为新近系,约占总面积的2/3,其次为三叠系和沿河谷分布的第四系。盆地与周缘山岭结合部出露北西—南东方向展布的印支期中酸性花岗岩[18],埋藏较深(>3km),出露面积较小,岩性以花岗闪长岩、二长花岗岩和正长花岗岩为主,侵入于晚三叠世,构造环境属陆内叠覆造山过程中下地壳物质部分熔融。盆地新构造活动强烈,周缘隆起带断裂构造发育,以西侧北北西向瓦里贡山断裂带为主。该断裂带主要由多隆沟断裂、曲乃亥断裂、克柔西断裂、克柔断裂、拉西瓦西断裂、拉西瓦断裂和昨那—热光断裂组成(图2)。地质调查[19]显示,该断裂带断裂规模较大,下切深度较深,其中曲乃亥断裂下切深度最大可至80km。各断裂活动较强,绝大多数断裂自早更新世以来处于活动状态,属于挽近时期活动的岩石圈断裂。断裂带上热异常分布明显,尤其是曲乃亥、扎仓寺和新街乡3处温泉群的出现,说明该断裂带是区内主要的控热、导热断裂。

图1 贵德盆地地质图

Fig.1 Geological map of Guide basin

据脚注①—④修编。


03


研究方法及数据处理


2.1 数据来源及处理方法

本次研究基于Landsat系列卫星搭载的TM和TIRS传感器数据进行研究。Landsat 5卫星搭载的TM传感器具有7个波段,可以支持提取地质界线信息、确定地热活动、区分地质岩层、鉴别岩石中的水热蚀变等功能。Landsat 8卫星搭载具有2个波段的TIRS热红外传感器,同时支持单窗算法和劈窗算法进行地表温度反演。针对不同的遥感信息数据,采用不同方法进行处理,详见表1。
解译环形构造、线性构造及提取水热蚀变时,遵循先确定植被发育程度的原则,选择受人类活动干扰较少、反演精度较高的遥感数据。通过对研究区历史TM遥感数据4、3、2波段彩色融合图像分析可知,1995-05-10数据可用于遥感地质信息解译。遥感影像上,环形构造为由色调、色彩及各种地形、地物等几何形态构成的环形或似环形影像,主要对应环状山脊、侵入岩体的露头或隐伏边界以及水系等;线性构造为遥感影像上的线形影像,常作为断裂构造的解译标志。本文采用1995-05-10的TM 7、4、1遥感彩色融合图像,利用目视解译和计算机解译相结合的方法对研究区地质信息进行解译。
水热蚀变是在高温地热区内原始岩体与热水或蒸汽发生的一系列复杂水岩反应,蚀变后岩石地表氧化物含大量OH-(包含H2O)、CO32-等离子基团或离子,会影响其在可见光及近红外的光谱特征;因此可用遥感影像处理方法增强某种离子或基团信息,以获取研究区水热蚀变异常情况,指示地下热源位置。目前蚀变信息提取方法有主成分分析法、波段比值法和逻辑运算法等,其中主成分分析法对原始影像数据大气校正的要求不高,且具有效果明显、易于操作等优点[20],因此本次工作采用主成分分析法,通过TM 7、5、4、1彩色融合图像提取水热蚀变。

图2 瓦里贡山构造带主要断裂展布示意图

Fig. 2 Schematic diagram of the main fracture spreading in Valigong Mountain tectonic belt

T1-2l. 中、下三叠统隆务组;T3e. 上三叠统鄂拉山组;T3γ. 上三叠统侵入岩;N2l. 上新统临夏组。据脚注①。

相对TIRS 11波段而言,TIRS 10波段位于更低的大气区域,具有更高的大气透过率[21],地表温度反演精度较高,因此选用TIRS 10单波段数据作为单窗算法地表温度反演的数据源。选用研究区2019、2020年两期Landsat 8遥感数据,分别利用单窗算法[22]和劈窗算法[23]进行地表温度反演,其中2019-09-01和2020-08-18的数据代表夏季数据,2019-12-22和2020-12-24的数据代表冬季数据。地质信息解译、水热蚀变提取和地表温度反演具体信息见表1。

2.2 多元信息干热岩靶区预测模型

干热岩的形成必须具备4个必要条件:热源、导热通道、大型储热岩体和保热盖层[24]。由研究区地质背景可知:贵德盆地下伏晚三叠世中酸性花岗岩体,地表主要出露新近系、三叠系和第四系,基底和盖层条件良好;盆地西侧北北西向瓦里贡山深大断裂起到了热通道的作用,同时具有导水和释热功能。在此基础上,综合考虑贵德盆地区域地质背景、遥感地质信息、地热地质条件及地球物理特征,本文提出了包括地层、岩体、断裂、环形构造、线性构造、水热蚀变异常、地表温度异常、温泉、地热钻探、区域重力异常、区域航磁异常和电磁勘探信息等12个因子的多元信息干热岩靶区预测模型,见图3。其中:由遥感地质信息可以提取研究区环形构造和线性构造,以获得隐伏岩体规模及断裂构造分布情况;考虑研究区地热地质条件,对水热蚀变及地表温度异常进行遥感识别,同时分析温泉分布条件及地热钻探研究成果,可以佐证地下热源的存在,探明地下导热通道;根据研究区地球物理特征,由区域重力异常、区域航磁异常及电磁勘探信息可以了解研究区储热与控热控水构造,为推断研究区干热岩热源类型指明方向。

图3 多元信息干热岩靶区预测模型

Fig.3 Multiple information model of dry-hot rock area prediction


04


结果与分析


3.1 地表温度遥感

将单窗算法与劈窗算法计算的地表温度结果进行对比,两个结果总体上接近,单窗算法值略低一些,受太阳辐射干扰较小。同时对比2019年和2020年识别结果发现,2019年温度更高,更有利于提取高温区域分布信息。因此选用单窗算法对2019年遥感数据进行地表温度异常解译,结果见图4。研究区夏季30.00 ℃以上高温区主要在3处温泉群附近,以及黄河北岸拉西瓦镇以东,整体呈北西向分布;冬季地表温度多在5.00 ℃以下,而10.00 ℃以上高温区分布与夏季趋于一致。
研究区地处高原,日照时间长,太阳辐射强,夏季地表温度受太阳辐射影响较大,温度识别具有多解性。为减弱太阳辐射的影响,本文将冬季与夏季识别结果进行差值和比值处理。夏季地表温度受太阳辐射影响较强的区域,虽然夏季地表温度高,但到了冬季由于太阳辐射减弱,地表温度偏低,冬季与夏季地表温度差值及比值绝对值较大;而夏季地表温度受太阳辐射影响较弱的区域,热量来自地下热源,冬季和夏季地表温度均偏高,其差值和比值绝对值均较小。因此通过比较冬季与夏季地表温度的差值和比值,可以筛选出地热高潜力区域,结果如图5所示。由图5可见:冬季与夏季地表温度识别结果的差值和比值绝对值较低区域主要在3处温泉群附近,这些地区均属于存在地热的高潜力区域。

3.2 遥感地质信息

研究区地表温度遥感识别结果表明高温异常区主要分布在3处温泉群附近,因此对温泉群附近的线性构造和环形构造进行重点解译,解译结果见图6。

3.2.1 线性构造

曲乃亥温泉周围主体为中型北东向舒缓波状线性构造(F1),延伸远,总体走向稳定,这是压扭性构造的解译标志,推测F1为北东向压扭性线性构造。两条北西向小型线性构造(F2、F3)较为平直,这是张性构造的解译标志,推测F2和F3为北西向张性线性构造。扎仓寺温泉东部北东向压扭性线性构造(F4)及西部北东向线性构造(F5)与黄河断裂交汇,紧挨温泉的东西向线性构造(F6)与黄河平行,黄河为张性断裂,故推测F6也为张性断裂,南侧分布两条北北西向张性线性构造(F7、F8)。新街乡温泉西侧出露一条大型南北向压扭性线性构造(F9),由山脊和沟谷构成,位置及分布特征与拉西瓦断裂相吻合,周围遍布东西向张性线性构造(F10),F9与F10直交,形成“丰”字形水系。研究区3处温泉群均位于线性构造交汇处,线性构造在温泉的发育过程中发挥了优良的控热导水作用。

图4 研究区地表温度遥感识别结果

Fig.4 Remote sensing recognition results of surface temperature in the study area

a. 2019-09-01;b. 2019-12-22。

图5 研究区冬季与夏季地表温度遥感识别结果温度差值(a)及比值(b)

Fig.5 Difference (a) and ratio (b) of remote sensing recognition results of surface temperature in winter and summer in the study area

温度差值指2019-12-22与2019-09-01地表温度遥感识别结果的差值;温度比值指2019-12-22与2019-09-01地表温度遥感识别结果的比值。

图6 研究区地表温度遥感识别异常叠加线环构造图

Fig.6 Surface temperature remote sensing recognition anomaly superimposed of line and ring structure map in the study area

a. 2019-09-01;b. 2019-12-22。

3.2.2 环形构造

区内环形构造大小不等,曲乃亥温泉西北侧H1和扎仓寺温泉北侧H2出露规模最大。H1近椭圆形,长轴北西向,面积约18.6 km2,环形影像清晰,由山脊构成,东南有北东向线性构造(F1),内嵌两条北西向线性构造(F2、F3)。H2呈东西向较宽、南北向较窄的不规则椭圆形,面积约47.1 km2,北部为黄河水系,由山脊和沟谷构成,四周均见线性构造。环形构造通常为鉴定地下隐伏岩体存在的标志,研究区内环形构造分布范围较广,整体沿北西—南东方向延伸,与出露岩体延伸方向一致,相互印证,故此推测区内存在一个大型晚三叠世中酸性隐伏岩体带,面积约2 386 km2,沿北西—南东方向呈近矩形分布。

3.3 地热地质条件

贵德盆地西南部周缘长约100 km范围内,自北向南出露曲乃亥、扎仓寺和新街乡3处温泉群,呈“一”字型沿北北西向瓦里贡山断裂带展布。从主泉眼最高温度看,曲乃亥温泉温度最高(96.60 ℃,2015年),其次为扎仓寺温泉(83.80 ℃,2015年),新街乡温泉温度最低(67.00 ℃,2015年)。3处温泉成因均与北北西向活动断裂有关,断裂是地下热源上涌的主通道。
贵德盆地10眼地热钻孔地热梯度为8.31~36.25 ℃/hm, 钻孔揭露盆地基底由早中三叠世沉积岩及晚三叠世花岗岩组成,侏罗系—古近系缺失,新近系直接侵蚀不整合其上。贵德县扎仓沟地表及2眼地热钻孔(ZR1、ZR2)花岗岩放射性铀丰度平均值为16.81×10-6,钍丰度平均值为5.74×10-6,钾丰度平均值为2.70×10-2,基本接近花岗岩的平均丰度值。盆地中花岗岩的平均热导率明显高于泥岩和砂岩,为2.50 W/(m·K),ZR1孔内平均为3.10 W/(m·K),ZR2孔内平均为3.25 W/(m·K),说明贵德盆地尤其是扎仓沟地区的花岗岩热导率较高,具有较好的导热性。
研究区地表温度高温异常区主要分布在3处温泉群附近,区内广泛分布环形构造和线性构造(图5)。在水热蚀变异常提取结果的基础上,采用“均值+n倍标准差”法对数据进行解译,均值取0,标准差3.686 985,n分别为1.5、2.0、2.5,共设3级分割值:一级异常5~6,二级异常7~8,三级异常9~10。解译结果表明水热蚀变异常整体沿北西—南东方向展布,在3处温泉群附近都有显示,可作为地下热源存在的辅助证明(图7)。

3.4 地球物理特征

贵德地区发育重力低异常,两侧发育相对高异常,分别对应西部下切深度为80 km的瓦里贡山断裂带及东部下切深度不明的多禾茂断裂(图1)。盆地处于北西向延展的弱地磁场区内,东北部有近北西西向展布的高地磁场。推测贵德盆地重力低异常与弱磁场的地球物理特征(图8)可能与具高温消磁面性质的居里面上隆有关,其下部可能发育有热隆构造,为小型地幔上涌区。
由大地电磁测深剖面(图9)可知,盆地明显受F1和F3断裂控制。其中:F1下切深度大于100 km, 为超岩石圈断裂,根据定性与定量解释结果,黑峡口和贵德测点在94与102 km深处发现上地幔高导层,电阻率分别为6.0和1.7 Ω·m[25];说明该断裂已切穿莫霍面,使上地幔高热物质沿断裂上涌到下地壳。F3对应拉脊山断裂,下切深度约90 km, 为岩石圈断裂。另外贵德盆地下深5~18 km间存在壳内高导层,电阻率在4.4~7.8 Ω·m之间,为壳内熔融体。
青藏高原地壳中普遍存在(5.8±0.1)km/s的低速层,厚度沿剖面起伏变化较大,为(7±2)km, 呈现出东北部异常的构造活动和深部物质与能量的强烈交换[26]。瓦里贡山断裂带在挽近时期处于活动的岩石圈断裂,在新构造运动的推动下,下地幔软流圈沿断裂薄弱面向地壳上涌,使地壳内部岩石发生部分熔融,由此产生的高温地热继续沿活动断裂上移,遇到地下水被加热后涌出地表。这可能就是贵德盆地干热岩的主要成因机制。

图7 研究区水热蚀变异常叠加线环构造图(1995-05-10,TM 7、5、4、1)

Fig.7 Hydrothermal alteration anomaly superimposed of line and ring structure map in the study area(1995-05-10, TM 7、5、4、1)

图8 贵德地区剩余重力异常(a)及航磁异常(b)图

Fig.8 Residual gravity anomaly (a) and aeromagnetic anomaly (b) maps in Guide area

据脚注①②修编。

图9 贵德盆地大通寺咀—黑峡口大地电磁测深剖面图

Fig.9 Magnetotelluric sounding profile from Datongsizui to Heixiakou in Guide basin

据脚注(1)修编。

大地电磁测深剖面同时也揭示了壳内部分熔融层的存在。张森琦等[27-29]通过区域重力和区域航磁调查、区域天然地震成像、盆地尺度天然地震背景噪声层析成像勘查,以及超高分辨率重力异常、电阻率与Rayleigh波群相速度线性反演均证明了共和—贵德盆地下伏发育有壳内部分熔融层。Lin等[30]计算了共和盆地恰卜恰河谷、贵德盆地和扎仓沟地区的深部温度分布、放射性产热、热流和地壳热结构组成,定量分析了共和—贵德盆地干热岩的成热机理,结果表明,增厚地壳中的低速层为共和—贵德盆地干热岩的形成提供了最重要的地壳内恒定热源。此外,岩石放射性产热对干热岩形成的热量贡献也不可忽视。尽管盆地内铀、钍、钾3种与地壳内放射性生热的元素含量并不高,但是,新生代以来印度—欧亚板块持续性陆-陆碰撞作用造成的壳内放射性生热元素富集层增厚,导致了花岗岩放射性生热率的热贡献量同步增大(30.3~40.5 mW/m2)[31],弥补了基底花岗岩较低的产热,对干热岩热源起到了重要补充作用。
综上所述,贵德盆地干热岩热源以下地幔软流圈供热和壳内部分熔融层供热为主,岩石放射性产热为重要补充。

3.5 多元信息干热岩靶区预测结果

通过综合分析以上12个指标因子可知,贵德盆地干热岩以新近系、三叠系和第四系为保热盖层,大型北西向晚三叠世中酸性隐伏花岗岩为储热岩体,北北西向瓦里贡山深大断裂及花岗岩体为导热通道,下地幔软流圈供热和壳内部分熔融层供热为主要热源,岩石放射性产热为叠加热源。盆地内隐伏岩体预测区、地表温度异常区、水热蚀变异常区均具有沿北西—南东方向分布的特点,且分布位置相互印证,据此预测研究区内存在一面积约820 km2的沿北西—南东方向呈“枪托状”分布的大型干热岩带,西至100°59′02″E,东至101°25′44″E,南至35°41′26″N,北至36°12′32″N(图10)。

图10 研究区干热岩靶区预测图(1995-05-10,TM 7、4、1)

Fig.10 Prediction of dry-hot rock area in the study area(1995-05-10, TM 7、4、1)


05


结论


1)遥感地质信息解译结果从宏观的角度展示了环形构造和线性构造的分布,分别指向研究区内可能存在的隐伏岩体和断裂构造。结合研究区地表出露岩体的岩性、形成年代及分布特征,得知贵德盆地内存在一个面积约为2 386 km2的大型晚三叠世中酸性隐伏岩体带。盆地内隐伏岩体预测区、地表温度异常区、水热蚀变异常区均在温泉群附近分布,且都具有沿北西—南东方向分布的特点。
2)综合分析贵德盆地区域地质背景、遥感地质信息、地热地质条件和地球物理特征得知,贵德盆地干热岩以新近系、三叠系和第四系为保热盖层,大型北西向晚三叠世中酸性隐伏花岗岩为储热岩体,北北西向瓦里贡山深大断裂及花岗岩体为导热通道,下地幔软流圈供热和壳内部分熔融层供热为主要热源,岩石放射性产热为叠加热源。
3)贵德盆地内存在面积约820 km2的沿北西—南东方向展布的大型干热岩带,西至100°59′02″E,东至101°25′44″E,南至35°41′26″N,北至36°12′32″N,未来开采潜力较大。


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参考资料:

[1] 周玲.青海省贵德县扎仓沟地热田成因机理及开采潜力研究[D].长春:吉林大学,2020.Zhou Ling.Study on Genesis Mechanism and Exploitation Potential of Zhacanggou Geothermal Field in Guide County,Qinghai Province[D].Changchun:Jilin University,2020.

[2] 安超,郭亮亮.贵德盆地干热岩开采潜力分析[J].可再生能源,2020,38(7):893-899.An Chao,Guo Liangliang.Analysis of the Mining Potential of Hot Dry Rock Resources in Guide Basin[J].Renewable Energy Resources,2020,38(7):893-899.

[3] 孙明行,王瑞湖,管彦武,等.广西陆域干热型地热资源潜力估算[J].吉林大学学报(地球科学版),2022,52(4):1302-1313.Sun Minghang,Wang Ruihu,Guan Yanwu,et al.Estimation of Hot-Dry Geothermal Resources in Guangxi[J].Journal of Jilin University(Earth Science Edition),2022,52(4):1302-1313.

[4] 李召良,段四波,唐伯惠,等.热红外地表温度遥感反演方法研究进展[J].遥感学报,2016,20(5):99-920.Li Zhaoliang,Duan Sibo,Tang Bohui,et al.Review of Methods for Land Surface Temperature Derived from Thermal Infrared Remotely Sensed Data[J].Journal of Remote Sensing,2016,20(5):99-920.

[5] 王凯.遥感热红外地表温度反演系统及应用[D].长春:吉林大学,2018.Wang Kai.Remote Sensing Thermal Infrared Surface Temperature Inversion System and Its Application [D].Changchun:Jilin University,2018.

[6] Price J C.Estimating Surface Temperatures from Satellite Thermal Infrared Data:A Simple Formulation for the Atmospheric Effect[J].Remote Sensing of Environment,1983,13(4):353-361.

[7] Qin Z H,Karnieli A,Berliner P,et al.Derivation of Split Window Algorithm and Its Sensitivity Analysis for Retrieving Land Surface Temperature from NOAA-Advanced Very High Resolution Radiometer Data[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres,2001,106(D19):22655-22670.

[8] Jiménez-Muňoz J C,Sobrino J A,Skokovic'D,et al.Land Surface Temperature Retrieval Methods from Landsat-8 Thermal Infrared Sensor Data[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2014,11(10):1840-1843.

[9] 王猛猛.地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法研究[D].北京:中国科学院大学,2017.Wang Mengmeng.Methodology Development for Retrieving Land Surface Temperature and Near Suface Air Temperature Based on Thermal Infrared Remote Sensing[D].Beijing:The University of Chinese Academy of Sciences,2017.

[10] Wan Z M,Dozier J.A Generalized Split-Window Algorithm for Retrieving Land-Surface Temperature from Space[J].IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing,1996,34(4):892-905.

[11] Sobrino J A,Li Z L,Stoll M P,et al.Multi-Channel and Multi-Angle Algorithms for Estimating Sea and Land Surface Temperature With ATSR Data[J].International Journal of Remote Sensing,1993,17(11):2089-2114.

[12] Qin Z H,Karnieli A,Berliner P.A Mono-Window Algorithm for Retrieving Land Surface Temperature from Landsat TM Data and Its Application to the Israel-Egypt Border Region[J].International Journal of Remote Sensing,2001,22(18):3719-3746.

[13] 蔺文静,甘浩男,王贵玲,等.我国东南沿海干热岩赋存前景及与靶区选址研究[J].地质学报,2016,90(8):2043-2058.Lin Wenjing,Gan Haonan,Wang Guiling,et al.Occurrence Prospect of HDR and Target Site Selection Study in Southeastern of China[J].Acta Geologica Sinica,2016,90(8):2043-2058.

[14] 郗国庆.遥感及地球物理方法在尉犁地区寻找隐伏岩体中的应用[J].化工矿产地质,2012,34(2):110-114,125.Xi Guoqing.Application of Remote-Sensing and Geophysical Magnetic in Searching Buried Rocks of Yuli Area[J].Geology of Chemical Minerals,2012,34(2):110-114,125.

[15] 朱梅湘,徐勇.西藏羊八井地热田水热蚀变[J].地质科学,1989,24(2):162-175.Zhu Meixiang,Xu Yong.Hydrothermal Alteration in the Yangbajain Geothermal Field,Tibet[J].Scientia Geologica Sinica,1989,24(2):162-175.

[16] 闫佰忠,邱淑伟,肖长来,等.长白山玄武岩区地热异常区遥感识别[J].吉林大学学报(地球科学版),2017,47(6):1819-1828.Yan Baizhong,Qiu Shuwei,Xiao Changlai,et al.Potential Geothermal Fields Remote Sensing Identification in Changbai Mountain Basalt Area[J].Journal of Jilin University(Earth Science Edition),2017,47(6):1819-1828.

[17] 吴云霞,吕凤军,邢立新,等.独山城地区多元信息干热岩预测模型[J].吉林大学学报(地球科学版),2019,49(3):880-892.Wu Yunxia,Lü Fengjun,Xing Lixin,et al.Prediction Model of Multiple Information Dry-Hot Rock in Dushancheng Area[J].Journal of Jilin University(Earth Science Edition),2019,49(3):880-892.

[18] 韩梓衡,韩世炯,曹成刚,等.青海贵德盆地扎仓沟花岗闪长岩成因及其地质意义:锆石U-Pb年龄、岩石地球化学及Hf同位素制约[J].吉林大学学报(地球科学版),2023,53(1):177-195.Han Ziheng,Han Shijiong,Cao Chenggang,et al.Petrogenesis and Geological Significance of the Zhacanggou Granodiorite in Guide Basin,Qinghai Province:Constraints from Zircon U-Pb Age,Petrogeochemistry and Hf Isotope[J].Journal of Jilin University(Earth Science Edition),2023,53(1):177-195.

[19] 白生海,郝太平,侯元才,等.罗汉堂幅J-47-143-C贵德县幅J-47-143-D阿什贡幅J-47-144-C群科尔幅J-47-144-D 1∶5万区域地质调查报告:地质部分[R].北京:全国地质资料馆,1990.Bai Shenghai,Hao Taiping,Hou Yuancai,et al.Luohantang Range J-47-143-C Guide Range J-47-143-D Ashigong Range J-47-144-C Qunkeer Range J-47-144-D 1∶50 000 Regional Geological Survey Report:Geological Section[R].Beijing:National Geological Archive,1990.

[20] 张玉君,曾朝铭,陈薇.ETM+(TM)蚀变遥感异常提取方法研究与应用:方法选择和技术流程[J].国土资源遥感,2013,15(2):44-49.Zhang Yujun,Zeng Zhaoming,Chen Wei.The Methods for Extraction of Alteration Anomalies from the ETM+(TM)Data and Their Application:Method Selection and Technological Flow Chart[J].Remote Sensing for Land & Resources,2013,15(2):44-49.

[21] 徐涵秋.新型Landsat8卫星影像的反射率和地表温度反演[J].地球物理学报,2015,58(3):741-747.Xü Hanqiu.Retrieval of the Reflectance and Land Surface Temperature of the Newly-Launched Landsat 8 Satellite[J].Chinese Journal of Geophysics,2015,58(3):741-747.

[22] Ren H Z,Du C,Liu R Y,et al.Atmospheric Water Vapor Retrieval from Landsat 8 Thermal Infrared Images[J].Journal of Geophysical Research:Atmospheres,2015,120(5):1723-1738.

[23] Du C,Ren H Z,Qin Q M,et al.A Practical Split-Window Algorithm for Estimating Land Surface Temperature from Landsat 8 Data[J].Remote Sensing,2015,7(1):647-665.

[24] 刘德民,张昌生,孙明行,等.干热岩勘查评价指标与形成条件[J].地质科技通报,2021,40(3):1-11.Liu Demin,Zhang Changsheng,Sun Minghang,et al.Evaluation Indexes and Formation Conditions of Hot Dry Rock Exploration[J].Bulletin of Geological Science and Technology,2021,40(3):1-11.

[25] 张森琦,吴海东,张杨,等.青海省贵德县热水泉干热岩体地质—地热地质特征[J].地质学报,2020,94(5):1591-1605.Zhang Senqi,Wu Haidong,Zhang Yang,et al.Characteristics of Regional and Geothermal Geology of the Reshuiquan HDR in Guide County,Qinghai Province[J].Acta Geologica Sinica,2020,94(5):1591-1605.

[26] 滕吉文,阮小敏,张永谦,等.青藏高原地壳与上地幔成层速度结构与深部层间物质的运移轨迹[J].岩石学报,2012,28(12):4077-4100.Teng Jiwen,Ruan Xiaomin,Zhang Yongqian,et al.The Stratificational Velocity Structure of Crust and Covering Strata of Upper Mantle and the Orbit of Deep Interaquifer Substance Locus of Movement for Tibetan Plateau[J].Acta Petrologica Sinica,2012,28(12):4077-4100.

[27] 张森琦,李旭峰,宋健,等.共和盆地壳内部分熔融层存在的地球物理证据与干热岩资源区域性热源分析[J].地球科学,2021,46(4):1416-1436.Zhang Senqi,Li Xufeng,Song Jian,et al.Analysis on Geophysical Evidence for Existence of Partial Melting Layer in Crust and Regional Heat Source Mechanism for Hot Dry Rock Resources of Gonghe Basin [J].Earth Science,2021,46(4):1416-1436.

[28] 李壮,李滨,高杨,等.雅鲁藏布江下游色东普沟高位地质灾害发育特征遥感解译[J].中国地质灾害与防治学报,2021,32(3):33-41.Li Zhuang,Li Bin,Gao Yang,et al.Remote Sensing Interpretation of Development Characteristics of High-Position Geological Hazards in Sedongpu Gully,Downstream of Yarlung Zangbo River[J].The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2021,32(3):33-41.

[29] 卫童瑶,殷跃平,李滨,等.西藏笨多高位变形体遥感解译与危险性预测分析[J].中国地质灾害与防治学报,2021,32(3):17-24.Wei Tongyao,Yin Yueping,Li Bin,et al.Remote Sensing Interpretation and Risk Prediction Analysis of Benduo High Deformation Body in Tibet[J].The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2021,32(3):17-24.

[30] Lin W J,Wang G L,Zhang S S,et al.Heat Aggregation Mechanisms of Hot Dry Rocks Resources in the Gonghe Basin,Northeastern Tibetan Plateau[J].Acta Geologica Sinica(English Edition),2021,95(6):1793-1804.

[31] 张超,胡圣标,宋荣彩,等.共和盆地干热岩地热资源的成因机制:来自岩石放射性生热率的约束[J].地球物理学报,2020,63(7):2697-2709.Zhang Chao,Hu Shengbiao,Song Rongcai,et al.Genesis of the Hot Dry Rock Geothermal Resources in the Gonghe Basin:Constraints from the Radiogenic Heat Production Rate of Rocks[J].Chinese Journal of Geophysics,2020,63(7):2697-2709.

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