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121.
选取2013年松原5.8级震群23个MS≥3.0地震事件,通过地震波的振动持续时间、速度、周期、振幅等,进行震相识别,综合分析发现:该区域土层较厚,且震源相对较浅,面波较发育,波列的振动持续时间较长;地震震相主要以Pn、Sn、Pg、Sg、PmP、SmS为主:其中PmP、SmS震相在震中距70—110 km范围内较易识别;Pn、Sn震相在震中距150 km以上可较清晰的识别,随着震中距增大,Sn震相在震中距350 km以上将不易识别。 相似文献
122.
目的:分析局灶性磨玻璃结节(fGGO)MDCT 1mm薄层重建后的表现,得到早期肺癌磨玻璃结节的影像学特征。方法:分析53例已经活检或抗炎治疗证实有病理结果的肺部磨玻璃结节,分析其影像学征象,包括病变位置、大小、形态、界面、边缘、空泡、支气管扩张及蜂窝征、细支气管充气、胸膜凹陷征、血管聚集增粗以及mGGO中GGO含量,统计分析各征象在良恶性之间的差异。结果:良、恶性fGGO边缘、界面以及血管聚集增粗具有统计学差异,P<0.05;而患者的一般资料、病灶基本信息及病灶形态、空泡支气管蜂窝、细支气管充气、胸膜凹陷以及mGGO中GGO含量在良恶性fGGO的表现差异不明显,P>0.05。结论:MDCT 1mm薄层重建后的fGGO影像学特征对于鉴别良恶性fGGO及诊断早期肺癌具有极其重要的应用价值。 相似文献
123.
鄂尔多斯盆地三叠系延长组长73亚段沉积体系和砂体成因类型及展布特征受湖盆底部形态控制明显,不同地区砂体类型、成因及空间展布各异。根据岩心、钻井、测井等资料运用印模法与沉积学方法精确地恢复了鄂尔多斯盆地三叠系延长组长73亚段的古地貌,并对微古地貌单元进行精细刻画,在此基础上分析了古地貌对盆地延长组长73亚段沉积体系和砂体成因类型及展布特征的控制作用。研究表明:长73期古地貌整体呈东缓西陡的不对称坳陷形态,明确了研究区发育高地、坡折带、湖底深洼(凹)、湖底平原、湖底古隆、湖底古脊和古沟道7个微古地貌单元。研究区延长组长73亚段重力流沉积体系受古地貌控制较明显,从湖盆边缘至湖盆中心依次发育三角洲前缘沉积、沟道型重力流沉积、半深湖-深湖沉积,从坡折带至湖盆中央,重力流沉积类型逐渐从砂质碎屑流沉积转换为浊流沉积。古地貌形态控制着研究区延长组长73亚段重力流砂体的整体展布,而高地、坡折带及古沟道等微古地貌单元则进一步控制重力流砂体的物源方向、成因类型、运输方向、横向连通性及展布形态等。 相似文献
124.
125.
几种海水贝类甲醛浸渍标本DNA的提取及rRNA基因ITS序列的扩增 总被引:8,自引:0,他引:8
从中国科学院海洋生物标本馆收藏的8种甲醛浸渍的海水贝类标本中提取DNA并对其rRNA编码基因的ITS序列进行特异性扩增,在牡蛎Crassostrea sp.、长肋日月贝Amussium pleurondectes (Linnaeus)、扇贝Volachlamys ringaporinug(Sowerby)与华贵栉孔扇贝Chlamys nobilis(Reeve)等4个物种的标本中成功获得扩增产物。利用图片分析软什得出牡蛎标本的ITS-1和ITS-2扩增片段分别为408bp和524bp,长肋日月贝标本分别521bp和537bp,而扇贝Volachlamys ringaporinug(Sowerby)与华贵栉孔扇贝标本只获得ITS-1扩增片段,长度均为545bp。 相似文献
126.
127.
以一维分层连续介质大地电磁有限元模拟为例,应用Mathematica软件计算系数矩阵。节约了大量的推导时间。确保快速、准确地得到有限元系数矩阵。展示了mathematica软件在计算有限单元系数矩阵中的强大功能。 相似文献
128.
区域地震台网震相数据是区域地震台网产出的重要成果,是开展地球科学研究的重要资料。整理全国31个省份1973-2008年区域地震台网纸质震相报告和地震卡片,按统一格式录入震相数据,建立数据共享服务系统。文中系统阐述区域地震台网的发展过程、历史震相数据的整合、地震观测报告的主要内容及震级的测定方法,并介绍了历史震相数据共享服务系统和快速索引下载方法,为科研人员提供共享服务。 相似文献
129.
滇西北丽江黑龙潭流量大幅减少、间歇式断流问题日趋频繁,已成为地方经济社会发展的重要制约因素。在对丽江盆地区域水文地质条件和黑龙潭地下水系统动态调查的基础上,考虑社会经济发展过程中人类工程活动的影响,以近70年的数据为基础,采用水均衡法定量分析黑龙潭地下水系统流量的动态变化及其影响因素,得出不同时段黑龙潭断流的主要原因,并根据近年黑龙潭断流的影响因素及变化趋势,预测未来黑龙潭流量的变化趋势,2021—2030年,黑龙潭将成为季节性泉水,2030年之后,黑龙潭泉群将长期处于断流状态。该认识可为黑龙潭的地下水动态恢复和丽江城区地下水水资源开发及环境保护提供依据。 相似文献
130.
遥感图像分类是提取图像有效信息过程中重要的一部分,为了探寻最优的分类方法,许多机器学习算法逐步应用于遥感分类中。极限学习机(extreme learning machine,ELM)以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本文采用训练速度快、运算量小的极限学习机算法与支持向量机(support vector machines,SVM)算法和最大似然法进行分类对比,对高分辨率遥感图像进行分类,分析极限学习机算法对于遥感图像分类的准确度等性能。选取吉林省长春市部分区域的GF-2遥感数据,将融合后的影像设置为原始数据,利用3种方法进行分类。研究结果表明,极限学习机算法分类图像总体分类精度达到85%以上,kappa系数达到0.718,与其他分类方法相比分类准确度较高,且极限学习机运行时间比支持向量机运行时间约短2 480 s,约为支持向量机运行时间的1/8,因此具有良好的性能和实用价值。 相似文献