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高精度地确定我国陆海任意点的似大地水准面高(或称高程异常),其基础是先建立相应区域的高精度、高分辨率的高程异常数字模型,然后在此基础上通过内插软件确定.本文阐述了建立我国陆海1′×1′高程异常数字模型的数据、方法和步骤等.分别采用全国854个(一、二级网和A、B级网点)和75个(地震监测站点)高精度GPS/水准点作为外部检核点,对该数字模型进行了精度估计,结果表明:由该数字模型确定全国任意点高程异常的精度,东部地区分别为±0.18 m和±0.13 m,西部地区分别为±0.30 m和±0.22 m,全国总体精度分别为±0.23 m和±0.17 m.比规划的±0.5 m精度指标提高了1倍多.少部分区域达到了厘米级精度.由1′×1′高程异常数字模型及相应软件确定任意点结果的速度一般在2s内. 相似文献
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重力与磁力测量数据向下延拓中最优正则化参数确定方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
向下延拓是重、磁测量数据处理的关键步骤之一,然而,向下延拓是一个典型的不适定问题,需要采用正则化方法实现有效延拓,因此,正则化参数的确定是重、磁测量数据向下延拓正则化方法研究中最重要内容。本文根据观测面和延拓面测量数据的Poisson积分平面近似关系,结合快速傅里叶变换算法,将其转换到频率域进行计算,提高了计算速度,为了克服计算的不稳定性并进一步提高计算结果的精度,引入Landweber正则化迭代法,在此基础上采用L曲线法研究了最优正则化参数的确定,最后采用模型磁测数据验证了所确定的正则化参数的有效性,并取得了较好的延拓结果。 相似文献
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研究了联合重力场模型和地形系数模型直接计算大地水准面与似大地水准面差值的方法;分析了影响计算结果精度的误差源。提出利用实际地形数据SRTM3以及密度数据CRUST2.0改善计算结果的建议,并分别进行了比较。青藏高原地区的实际计算结果表明,该地区大地水准面与似大地水准面的差值均值约为0.8 m。 相似文献
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利用2004年5月以来超声雪深传感器SR-50在青藏高原唐古拉综合监测场获取的实时积雪资料和相关气象数据,评估了SR-50在青藏高原积雪监测中的性能和作用,并对青藏高原腹地多年冻土区积雪变化特征进行初步分析。结果表明:超声雪深传感器SR-50对不同时间尺度的地表积雪过程均有较好的监测能力。监测数据清晰地显示唐古拉地区地表积雪深度在夜间相对稳定、在日间迅速降低的特点。唐古拉地区平均年积雪日数为82 d,各月均有地表积雪出现,但夏季的地表积雪较少且持续时间很短。该地区地表积雪总体上呈厚度较薄、消融较快、持续时间较短的特点。2005—2008年该地区瞬时最大积雪深度为22 cm,日平均积雪深度小于5 cm日数占总积雪日数的71.58%。 相似文献
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利用宏、微观观测资料,分析了济南4次出现爆发性增强冬季雾过程的类型以及形成、发展、减弱和消散的主要机制,研究了形成、发展、成熟和减弱阶段,以及爆发性增强期间的微物理演变特征,探讨了爆发性增强的触发机制。结果表明:1)夜间地面长波辐射及弱冷空气入侵造成的气温下降是济南冬季雾形成和发展的主要因素,干冷空气入侵或日出后太阳辐射加热升温,近地层相对湿度下降是雾消散或减弱的主要机制。2)形成阶段,核化和凝结增长过程启动但并不活跃,碰并强度很弱,以未碰并和偶发碰并为主;发展阶段,核化和凝结增长等微物理过程开始活跃,碰并过程启动,大滴开始增多;成熟阶段,核化、凝结和碰并增长非常活跃,各微物理量均达到最大值,谱最宽;减弱阶段,核化、凝结过程减弱,碰并过程减弱并消失,雾滴蒸发,能见度增大。3)爆发性增强的宏观物理特征主要表现为极大风速增大、气温下降、相对湿度增大、水汽压下降;微观物理特征主要表现为数浓度、液态含水量等微物理量出现跃增,以及谱型由“单峰”结构突变为“多峰”结构。4)相对湿度增大主要与气温下降有关,水汽压下降则与异常活跃的凝结增长有关;气温下降是济南冬季雾爆发性增强的直接原因,弱水汽输送产生的增湿作用对爆发性增强具有一定的促进意义。 相似文献
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宏远(铜)钼矿和吐克吐克钼铜矿为新疆西准噶尔地区新发现的斑岩型矿床。流体包裹体测温和激光拉曼探针分析研究表明,宏远(铜)钼矿发育气液、气体和含子矿物包裹体等3类包裹体,气液比变化大,均一温度集中在140 ℃~200 ℃和260 ℃~340 ℃两个区间,吐克吐克钼铜矿只含有气液和含子矿物两类包裹体,气液比变化小,均一温度集中在180 ℃~220 ℃。两个矿区均发育高盐度和低盐度的NaCl-H2O-CH4-CO2流体,显示含甲烷还原性流体的性质。宏远(铜)钼矿辉钼矿Re-Os同位素分析表明其成矿年龄为314.3±1.9 Ma,与西准噶尔包古图斑岩铜矿成矿时代一致。 相似文献
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煤层厚度统计分布及空间变化规律研究对煤矿勘探和生产建设具有重要作用.以陕北侏罗纪煤田榆神矿区中鸡勘查区详查工作中获取的83个钻孔数据为例,对三大主要可采煤层2-2煤、3-1煤、4-3煤的煤厚数据进行了探索性数据分析,认为3个层煤的煤厚数据均具有混合分布特征,进而采用MML-EM算法对煤层厚度数据进行了高斯有限混合总体筛分.由总体筛分结果可见2-2煤、3-1煤的煤厚数据近似服从由2个子分布组成的混合正态分布,4-3煤厚数据近似服从由3个子分布组成的混合正态分布.讨论了煤层底板高程与煤厚的相关关系,认为煤厚变化主要受底板高程变化影响.筛分所获取的低值与高值2个子正态分布可能分别对应于2种不同的沉积环境,即低值总体指示泥沙及砾石等沉积物的沉积速度大于植物遗体的沉积环境,高值总体则反之. 相似文献