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由于地震勘探仪器呈现小型化、无线化、智能化发展趋势,传统操作平台无法满足便携式勘探仪器使用需要.因此本文利用Android移动设备便携性、普及性高,用户基础好的特点,实现了基于Android平台的无线微震采集站布站与监控软件.该软件在大范围野外施工中,为施工人员提供包括定位、测距、测角、网络监测等全程可视化布站功能,同时提供监测施工中小型、大型微震采集站阵列实时网络情况,以及采集站状态的智能控制、数据实时监控等功能.经过施工测试,软件稳定性好、便携性高,极大提高野外施工效率. 相似文献
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热带西太平洋Y3和M2海山微食物网主要类群生态分布与比较 总被引:2,自引:0,他引:2
2014年12月和2016年3月分别对热带西太平洋Y3海山(中层海山)和M2海山(浅海山)微食物网主要类群(包括聚球藻、原绿球藻、微微型真核浮游生物、异养细菌和浮游纤毛虫)丰度和生物量垂直分布进行了研究。结果表明,Y3和M2海山水文环境比较相似但略有区别,叶绿素最大值层(DCM)分别在75—100m和110m水层,微食物网各主要类群在垂直尺度上的分布与叶绿素a浓度紧密相关。其中浮游纤毛虫呈现"双峰型"模式,即丰度高值出现在表层和DCM层;原绿球藻和微微型真核浮游生物呈现"单峰型"模式,丰度高值出现在DCM层;聚球藻和异养细菌峰型相对不显著,DCM层以浅丰度较高,DCM层以深丰度明显降低。分析其原因,可能是受到温度、光照和营养盐的共同影响。Y3和M2海山微食物网结构的垂直变化不完全一致。其中,Y3海山30m以浅和150m以深异养细菌生物量占绝对优势,75—100m水层自养型生物(原绿球藻和微微型真核浮游生物)占绝对优势;M2海山75m以浅和200m以深异养细菌占绝对优势,110—150m自养型生物占绝对优势。M2海山自养型生物占优势的水层要明显深于Y3海山,可能与它们的海山类型和采样季节不同有关。 相似文献
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24.
型钢混凝土剪力墙是一种广泛应用于高层混合结构中的剪力墙形式。本文采用通用有限元程序ADINA,以边缘构件含钢率为主要参数,对不同剪跨比的几组剪力墙承载力和变形能力进行了分析,并与考虑了剪力墙混凝土等级、轴压比、配筋率和边缘约束指标等参数影响的剪力墙性能进行了比较研究。结果表明,在高层结构中采用较高强度的混凝土是有利的,但剪力墙的轴压比需要严格限制,且墙体配筋率并不是提高其抗震性能的有效手段。在高层混合结构剪力墙中,通过边缘构件设置型钢可有效增加墙体延性,且边缘约束构件的约束指标可取0.32左右。 相似文献
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26.
颗粒材料数值样本的坐标排序生成技术 总被引:1,自引:0,他引:1
颗粒材料离散颗粒模型的数值模拟结果与颗粒材料的数值样本密切相关,随着离散单元在颗粒材料数值模拟领域的广泛应用,颗粒材料的数值样本生成技术日益受到重视。基于RSA模型研究如何使随机生成的颗粒材料更密实,对均匀颗粒而言亦即如何在指定区域内生成更多的颗粒,讨论了4类修正方案,并建议了一种基于坐标排序的样本生成技术。研究表明,在传统的颗粒体随机生成技术基础上,通过对随机生成的x坐标序列或y坐标序列进行排序,可使生成的颗粒材料数值样本更密实。 相似文献
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整理分析历史文献资料,提取出北宋和元代开封地区的洪涝灾害信息,对比探讨两个时期洪涝灾害发生特征及其反映的气候变化。结果表明,宋元开封地区洪灾频发,平均2.75~2.89 a发生1次,北宋以中度雨涝为主,元代以河流决溢大灾为主。北宋前70 a洪灾频发,元代则两头少中间多。宋元洪灾主要集中于夏秋季节,夏季风降水增多或集中是其主要驱动力。北宋洪灾空间差异较小,元代则因距离黄河改道远近而差异较大。北宋前期约40 a气候偏干,之后干湿波动频繁,元代相对湿润并延续至后期;宋元洪灾均具有共同的准3、7 a周期。 相似文献
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29.
Argo资料已成为海洋环境和气候变化研究重要的实测资料来源和基础数据支撑。自2007年全球Argo实时海洋观测网建成以来,每年产生的Argo资料稳固增长,数据总量呈现出海量增长趋势,如何实时有效地对Argo数据进行组织管理与信息服务已成为当前Argo资料共享的关键难题。本文针对Argo数据多源异构的时空特性及多元化的信息服务需求,综合运用分布式混合数据库架构,设计了一种适用于全球Argo资料组织管理的弹性扩展云存储模型,建立了基于Matlab的Argo网格化产品高效可视化方法,构建了基于Flex RIA的WebGIS服务框架,并研制了"全球Argo资料共享与服务平台"实例。平台实现了对全球Argo资料的查询浏览、快速下载及可视化分析等功能,并已在中国Argo实时资料中心部署及对外服务。 相似文献
30.
雷暴大风是影响铁路建设和交通运营安全的主要气象灾害之一,而川藏铁路作为连接四川省和西藏自治区的干线铁路,其沿线地理形势复杂,气候特征多样,被称为“最难建的铁路”,本文旨在定量分析川藏地区和川藏铁路的风场变化特征,以为川藏铁路建设和铁路列车运行、防灾减灾以及实时动态监测预警和风险评估提供科学依据。文章采用2004—2020年地面气象站观测风场和2006—2020年极大风风速资料,结合2000—2020年近21年的NCEP FNL地面风场数据,对川藏地区和川藏铁路沿线拉萨、林芝、雅安、成都4个高铁站附近的风场时空分布特征和变化规律进行分析,研究表明:(1)川藏地区西部风力高于东部,高原内陆风力大于高原东南缘和四川省。11月至次年3月是高原内陆风速最大的月份,月平均风速在高原北部和南缘能够达到7 m/s以上,夏秋季风速较小。(2)选取川藏铁路沿线拉萨站、林芝站、雅安站和成都站4个站点风场进行分析,风速表现为高原西部向东部减小的趋势。(3)在研究时段内,2018—2020年川藏铁路沿线平均风速和极大风速均呈明显增加趋势,拉萨和林芝站的大风日数也有所增加,因此2018年以来川藏铁路沿线处于风速上... 相似文献