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通过对青藏高原东北部黄河源开展广泛细致的野外考察,选择位于玛曲段黄河左岸第二级河流阶地(T2)之上,赋存典型风成黄土-古土壤序列的达尔琼东(DEQ-E)剖面进行系统采样。在室内对采集样品进行了磁化率、烧失量、吸湿水、粒度、土壤微形态、地球化学元素和光释光(OSL)测年等综合分析,结论表明:① 黄河源玛曲段DEQ-E剖面地层序列由上至下依次为现代草甸土层(MS)-全新世中期古土壤层(S0)-全新世早期过渡性黄土层(Lt)-阶地漫滩相沉积层(T2-al);② 黄河源玛曲段DEQ-E剖面风成黄土-古土壤序列风化成壤强度呈现出全新世中期古土壤层(S0)>全新世早期过渡性黄土层(Lt)>现代草甸土层(MS)的变化特征;③ 黄河源全新世的古气候演变可分为3个阶段:全新世早期(11000 a BP—9000 a BP),西风势力减弱,东亚夏季风逐步增强,气温趋于变暖,降水有所增加;全新世中期(9000 a BP—3100 a BP),东亚夏季风作用强盛,气候整体温暖湿润;全新世晚期(3100 a BP以来),东亚夏季风衰退,西风势力有所增强,导致气候转向干冷。该研究成果有助于理解青藏高原东北缘的古气候演化机制,同时对于预测未来区域气候变化具有重要的科学意义。 相似文献
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基于GPS新型L5信号的地表雪深反演研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用GPS多路径反射信号测量地表雪深具有全天候和高时空分辨率的特点,因此其可作为一种代替气象站监测雪深的新手段。然而,先前大多数研究仅使用了GPS L1和L2C波段信噪比数据探测积雪深度。为验证新型的L5信号在雪深反演方面的优越性,本文阐述了GPS-R技术反演雪深的原理,利用Lomb-Scargle周期图法所处理的受积雪表层影响的信噪比数据计算了频谱振幅强度,通过获取频谱特征值与天线高度的关系求解雪深值,最后分别与L1反演结果和实测雪深数据进行了对比。试验结果表明:与现有的GPS-R测量雪深结果相比,利用新型的L5反射信号反演地表雪深的精度更佳;采用GPS-R技术探测雪深对把握测站区域内的雪深变化情况和淡水资源储量具有重要价值。 相似文献
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砂岩侵入体系是一种普遍的地质现象,近些年来越来越受到地学界的重视,但对其形成机理探讨较少。作者及研究团队通过设计一套室内模拟实验装置,来简化模拟3层地层结构中砂岩侵入体系的形成和演化过程。在之前模拟实验(实验变量为顶层沉积物的厚度、进水管的结构)结果的基础上,进一步考察了地形坡度对实验结果的影响,并对砂岩侵入体系的形成机理进行了分析。实验过程中,共观察到7种不同形态不同样式的管道,并对实验过程中压力变化进行了测试。对实验结果分析认为:盖层厚度越大,压力下降的速度越慢,越不利于压力的释放;随着实验的继续进行,砂岩侵入体最终会转化为砂岩喷出体并喷出地表;不稳定的地形有利于触发疏松沉积物发生变形。实验表明,超压是砂岩侵入体发生的最重要条件之一, 沉积盆地中的压实不均衡和生烃作用是可独立产生大规模超压的2种主要机制。 相似文献
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针对单一卫星钟差预报模型自身存在的缺陷,提出基于二次多项式、灰色GM(1,1)和ARIMA等三种单一模型的最优非负变权组合预报模型。通过与各单一模型和经典权组合模型进行对比分析表明,该模型预报残差RMS值最小,精度更高,能够根据各模型预报效果赋予不同的权值,在一定程度上综合了多种单一模型的优点,可降低预报风险,提高模型预报的可靠性。 相似文献
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新的图像重建算法一直是CT成像前沿研究中的热点问题之一,而实际中常常遇到的有限角度重建问题则是其中的难点.Terence Tao和他的同事提出了一种稀疏信号恢复理论,为解决这个问题提出了可能的应用策略.我们在本文中介绍了这个理论并给出了在锥束CT重建中应用的初步结果.这种理论和策略的实现对很多应用情况都有重要的意义,为该领域的发展开辟了新的方向,也必将对该领域的发展产生重大影响. 相似文献
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富碱斑岩带分布较广,目前对其风化过程中的元素地球化学行为研究较少。笔者等以滇中姚安富碱斑岩为例,通过对其化学风化过程的研究,有助于了解富碱斑岩成土过程中元素富集贫化控制因素,丰富碱性岩浆岩风化成土理论。笔者等分析了富碱斑岩风化过程中的矿物风化特征、元素含量分布特征、化学风化趋势、元素迁移富集特征及主控因素,结果表明:富碱斑岩各风化层元素含量与基岩具有继承性,体现了原位风化的特征,符合北亚热带季风气候下云南境内上扬子地块岩石的风化特征;与大陆上地壳组成(UCC)相比,风化成土过程中Ca、Na、K等阳离子强烈淋失亏损,Fe、Al富集;化学风化过程主要发生脱Ca、Na、K、Mg、Si与富Al、Fe作用,风化早期主要为去Ca、去Na过程,风化中、晚期为去K、去Mg、富Al、富Fe过程,并伴随着强烈的脱硅作用;结合迁移系数,常量元素活动性强弱顺序为:Ca>Na>K>Mg>Si>Al>Fe;微量元素地球化学行为一方面主要受地球化学性质相似的常量元素行为控制,另一方面Al、Fe氧化物/氢氧化物和受黏土矿物吸附作用的影响,Sm、Nb、Sc、Th、Ti、U、Y、Cu、Cr、Ni随风化原地残余富集,Ba、Rb、Sr与K、Na、Ca、Mg等常量元素行为一致,随风化而淋失迁出。 相似文献
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基于高分辨率遥感影像的建筑物提取一直是研究的热点问题,深度学习的深层次特征提取方法,非常适合高分辨率影像中建筑物的提取,但使用深度学习提取建筑物时,大多以改变网络结构为主进行算法优化,很少与其他方法结合。本文研究在改进深度学习网络结构的基础上,结合影像模糊度约束增强、形态学建筑指数约束增强等方法,对建筑物提取方法进行更全面更有针对性的改进。本文主要改进内容为:① 提出PwDeepLab网络,该网络基于DeepLab v3+网络结构,在特征融合方式和损失函数等方面进行了改进。② 提出模糊度约束方法,在固定影像块大小的情况下,通过影像模糊度约束对影像进行上采样增强。③ 提出形态学指数约束方法,通过形态学建筑物指数(MBI)约束范围拉伸增强的方法,在较少改变原始影像特征的情况下,突出建筑信息。本文在Massachusetts数据集和武汉大学的Satellite Dataset Ⅱ(East Asia) 数据集上进行验证, 2个数据集的主要建筑类型存在较大区别。本文提出的方法在2个数据集上的精度相对于DeepLab v3+分别提高了10.9%和3.8%,相对于U-Net分别提高了10.0%和9.6%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物提取效果有明显提升,且具有很好的鲁棒性和通用性。 相似文献
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水利设施对水资源与水量调度、自然湿地生态保护与修复、资源和生态功能的利用及经济效益发展有重要作用。传统方法统计水利设施位置、数量等依赖于汇编资料,存在耗时长、资料更新不够及时以及具体地理位置不详等缺点,遥感为大规模监测水利设施提供了新的可能。本文以YOLO v3网络为基础,结合水利设施的特点,提出了一种基于大面幅影像快速检测水利设施的算法,主要分为两个方面:(1)改进的YOLO算法(E-YOLO)。E-YOLO提出PPA特征融合方法和等比预测框与四特征图交叉预测方法,对小样本等问题进行优化;改进损失函数,突出置信度损失;同时使用迁移学习的方法,读取特征提取部分的预训练模型参数。(2)基于E-YOLO算法和水体指数约束的大面幅水利设施检测算法。通过水体指数约束滑动步幅来解决影像面幅大、目标尺度小的问题,同时降低漏检率和误检率,再结合轮廓合并方法,优化检测结果。本研究中采用高分二号影像数据实现大面幅影像水利设施检测,实验结果表明:E-YOLO算法可以明显提高水利设施检测效果,相比平均F2精度相比YOLO v3提高了1.25%。且有更好的稳定性;水体指数约束的大面幅检测方法可以在保证效率的情况下提高检测精度,其F2精度相比大步幅和小步幅方法分别提高了3.72%和2.70%,为遥感水利设施检测提供了良好方案。 相似文献