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41.
利用甘肃地震台网16个台站记录的远震资料,采用最大熵谱反褶积方法,得到了各个台站的接收函数. 采用接收函数扫描法和线性反演方法对研究区的壳幔结构进行了研究,这两种接收函数方法得出的结果具有很好的一致性. 青藏高原东北缘地壳厚度变化剧烈,祁连块体为50~55 km、柴达木块体和河西走廊为45 km左右(合作台除外),由北向南,Moho界面呈中央下凹的准对称状. 研究区地壳VP/VS介于166~185(σ=0215~0294,均值0254),其均值接近或略低于全球平均值;S波速度结构可见壳幔过渡带具有明显的突跳,结合其他地球物理学证据,推断该区可能不存在岩浆底侵作用和地壳部分熔融现象. 该区地壳VP/VS值与地壳厚度呈反相关关系,推断该区地壳的主要组成成分以中酸性岩石为主,其45~55 km厚的地壳可能主要是通过上地壳的叠置形成的. 相似文献
43.
准确拾取P、S波震相到时是深入开展地震波研究工作的基础,本文改进了自动拾取参数优化函数算法和质量评估方案,引入了拾取到时优化方案,使用基于参数优化的频带-带宽拾取算法、AICD拾取算法和峰度拾取算法对腾冲地区7个宽频带地震台站记录的地震资料开展了地震P、S波到时自动拾取,对拾取结果进行了优化和质量判定.结果表明:经参数优化、拾取优化后,采用3种方法自动拾取的P、S波到时与人工拾取到时的时差在0.1 s内的记录占比分别达到74.66%、70.98%.这些参数值均优于算法改进前的同类参数,证明了优化方法的可靠性. 相似文献
44.
基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型 总被引:3,自引:2,他引:3
采用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)方法对标准化样本序列进行准周期信号分量重建,将重建序列构造均值生成函数(Mean Generating Function.MGF)延拓矩阵作为输入因子,原样本序列作为输出因子,构建BP神经网络多步预测模型。通过实际建模并与逐步回归等方法进行对比预测试验,结果表明,基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型预测效果优于其他3种模型,说明SSA的去噪及BP神经网络预报模型对于提高预测准确率是相对有效的,是一种具有较高应用价值的多步预测方法。 相似文献
45.
重庆地区夏季降水时空分布特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用车贝雪夫正交多项式分解方法展开重庆地区夏季降水场,揭示了最近40年来重庆地区夏季降水时空分布特征。研究结果表明:大部分年份重庆各地夏季降水变化趋势一致;近40折来重庆地区夏季降水80年代中期以前有增加趋势,而80年代后期至今则有减少趋势,洪涝灾害主要集中发生在80年代,70年代干旱姓频繁,从80年代末期开始至今,重庆地区又进入了一个干旱的相对高发期。 相似文献
46.
土壤铁锰结核中锰矿物类型鉴定的探讨 总被引:5,自引:1,他引:4
用化学选择溶提、X射线衍射 (XRD)等技术 ,对土壤铁锰结核中锰矿物类型的鉴定进行了探讨。结果表明 :根据 0 .1mol·L-1盐酸羟胺 (HAHC)处理前后土壤铁锰结核的XRD峰的变化 ,可鉴定出其所含的锂硬锰矿和钙锰矿 ;分析HAHC处理前后同一XRD谱线上不受锰矿物干扰的相邻层状硅酸盐矿物衍射峰与所含锰矿物衍射峰强度的比值变化 ,确定了水钠锰矿的存在 ;结合铁锰结核中与锰矿物类型相关的元素含量 ,可鉴定出其所含的钡硬锰矿和铅锰矿。 相似文献
47.
利用1961—2012年3—5月NCEP/NCAR再分析资料、NOAA的海温、重庆34个站气象资料和74项环流特征指数,分析了重庆春季连阴雨的时空变化特征及其与同期的大气环流、西太平洋副热带高压(西太副高)、前期冬季的海温、OLR、大气环流以及西太副高之间的关系。结果表明:重庆春季连阴雨有发生频率高的特征,3月最容易发生影响范围广,持续时间长的连阴雨,其次是5月。连阴雨明显的时段重庆受影响的范围广,持续时间较长,气温偏低。东北部和西部地区出现频次较低,东南部较高。连阴雨分布主要为全市一致型和东西相反型。春季巴伦支海地区和青藏高原的500 hPa高度场偏低,贝加尔湖以东地区偏高,欧亚中高纬环流形势有利于冷空气南下和西太副高的减弱东退是重庆的连阴雨发生的主要因素。冬季拉尼娜事件的发生、赤道150°E地区的对流加强和鄂霍次克海地区中高层大气高压脊的建立都有利于来年春季重庆连阴雨的发生。 相似文献
48.
利用CMIP5全球模式数据集和RegCM4.0区域气候模式进行连续积分获得的模拟数据,对西南区域未来在RCP2.6,RCP4.5和RCP8.5几种温室气体排放情景下年平均降雨、四季降水,极端降雨事件的特征及其相对历史基准期的变化进行预估。结果表明,不同RCP情景下西南区域降水都将呈持续上升趋势,3种情景下西南区域降水在2020—2050年变化特征差别较小,2050年后差别较大,RCP2.6情景下降水变化幅度最小,CMIP5和RegCM4.0模式模拟的西南区域降水变化的地理分布特征基本一致,降水的高值区都位于青藏高原东南部,横断山脉和四川中部,差异在于RegCM4.0模拟的西藏西部的降雨量级更小,而青藏高原东南部、四川中部和贵州的降雨高值区量级更大。未来近期2020—2060年和远期2061—2099年RCP4.5情景下暴雨天数显著减少的区域主要在西藏东南部(0.5~1 d),未来远期2061—2099年RCP4.5情景云南南部和贵州东部区域暴雨天数显著性增加,而RCP8.5情景下上述区域暴雨天数显著性减少。 相似文献
49.
50.