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81.
夏菲 《地质与勘探》2017,53(1):109-123
作者对广东平远县278铀矿床的流纹岩、次流纹斑岩和辉绿岩进行了高精度锆石LAICP-MS U-Pb同位素测年,获得流纹岩、次流纹斑岩和辉绿岩单颗粒锆石的加权平均年龄分别为:93.5±1.6Ma、95.1±1.1Ma、96.2±2.8Ma,属晚白垩世早期,且三者在误差范围内具有同期性,表明该区在晚白垩世早期既有幔源的基性岩浆活动,又有壳源的酸性岩浆活动,这为该区当时处于拉张的构造环境提供了佐证。  相似文献   
82.
83.
我国大气气溶胶光学厚度的特性   总被引:8,自引:1,他引:8  
卫星遥感信息中,含有大气气溶胶的影响,对于卫星遥感资料进行大气气溶胶光学厚度的大气修正是必需的。在大气环境质量评价中,大气气溶胶光学厚度可作为表达大气气溶胶含量的参数。我国迄今尚未对于大气气溶胶光学厚度进行系统的观测,鉴于此种情况,对于大气的这一重要参数,我们根据地面日射台站的能见度等气象资料,作一个初  相似文献   
84.
現行的冰花测量仪的型式是以測定水样中冰花体積为基礎的,其方法为从水样中濾出水后直接測量冰花的体積。因为用此法时,冰花的孔隙中仍存有水,所以測量誤差可达20%或更大。在我們建議的,以計算水样体積的测定为基礎的仪器中,由于冰花融化于水样內,因而消除了这个缺点,因为河冰的密度等于0.92,所以把水样加热使冰花融解后,水样的体積就会縮小,  相似文献   
85.
云南地下水位动态短临标志体系研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
万登堡  夏菲 《地震研究》1995,18(3):282-293
本文以单井剖析为基础,以震兆资料为依据,进行地下水位异常特征与地震三要素异常系列标志的研究及动态系列标志的研究,旨在提高地下水位动态短临预报的科学性,新颖性,实用性,已初步建立的云南地下水位动态短临标志体系,经预报实践的检验,基本可行并取得较好的预报效果。  相似文献   
86.
基于支持向量回归(SVR)、BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)和极端梯度提升(XGBoost)等5种机器学习算法,利用2016—2021年逐小时PM2.5质量浓度监测数据和气象观测数据,构建汾渭平原代表城市PM2.5质量浓度预报模型,对比检验不同预报模型在不同时段的预报效果。结果表明:(1)5种机器学习算法模型总体表现为秋冬季和供暖期的预报效果要优于春夏季,各模型在细颗粒物污染较重时段的预报能力更加稳定,预报效果更好。(2)XGBoost模型无论在决定系数、平均绝对误差、均方根误差上均不同程度地优于其他模型,其次是GBDT、RF和BPNN模型,SVR模型预报能力较差。(3)XGBoost模型预报结果在量级和演变趋势上与实况十分接近,预报值偏离实况值的幅度较小,但春夏季预报结果有明显的高估或低估,对极端高值区也存在低估。(4)当前和过去1 h的能见度是影响预报效果的最关键因子,气象因子对汾渭平原PM2.5质量浓度预报存在明显的时间滞后性影响。  相似文献   
87.
基础地理信息数据是国家空间基础设施的重要组成部分,本文在介绍美国基础地理信息产品建设、网络分发服务系统、数据共享和更新策略的基础上,结合近年来我国基础地理信息产品管理与分发的实践,进行了相关的比较和分析。  相似文献   
88.
对CMIP5全球气候模式中年代际回报试验的气温资料及其简单集合平均(Multi-model ensemble mean,EMN)和贝叶斯模式平均的结果(Bayesian Model Averaging,BMA)进行经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解和Morlet小波分析,检验评估各个模式及其EMN和BMA对东亚地面气温的方差、气温时空分布特征及周期变化的回报能力。结果表明,10个模式、EMN、BMA都能很好地回报出1981—2010年东亚地面气温的方差分布,其中BMA回报效果最好。EOF分析表明,BMA能较好地回报出东亚地面气温第一模态的时空分布。MIROC5能较好地回报出第二模态的趋势变化,但却不能回报出气温的年际变率。绝大多数模式和EMN、BMA虽然能回报出东亚地面气温的变化趋势,但是对气温年际变率的回报仍然是比较困难的。CMCC-CM对气温变化主模态的3~5 a的周期变化特征回报效果最好,和NCEP资料的结果最为接近。  相似文献   
89.
陈龙  智协飞  覃军  胡航菲 《气象》2016,42(7):819-826
利用Lamb-Jenkinson客观环流分型法,分析2004—2013年影响武汉地区的主要地面环流型及其特点,并探讨环流型与污染物浓度之间的关系。结果表明,影响武汉地区的主要地面环流型有反气旋型(A)、气旋型(C)、偏东风型(E)、高压系统控制的偏东风型(AE)、偏东北风型(NE)及东南风型(SE)。秋、冬季以A、AE、E型为主,春季A、C、E型出现频率最高,夏季则C、E型出现次数最多。空气污染日出现的主要地面环流型有A、AE、E、SE、C及NE型,影响各季节出现污染的主要环流型不同,其中C型主要出现在春、夏季,表现为被弱低压控制;而中度及以上污染日的地面环流型主要为A、SE、E及AE型,受高压系统或偏东风影响时,高浓度污染较易出现。环流型对各种污染物浓度的影响程度存在差异。  相似文献   
90.
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