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171.
本文采用模式识别的“Cora-3”方法和“Hamming”方法对四川盆地南部46个子区的12项孕震构造特征作定量综合,评价其发生中强地震的能力。通过内检评分和几个子区的试外推,结果基本令人满意。 相似文献
172.
本文论述了模式识别在地震油气解释中的应用,并提出了一套实现的方法.在地震资料处理中提出了信息保持的思想和处理方法.从特殊处理后的地震记录中提取多种地震特征,这些特征主要来自地震道的自回归系数、最大熵频谱和自相关函数.利用聚类分析和判别分析方法对地震特征向量进行分类,实例表明,本文提出的地震模式识别方法能有效地划分油气储集层,即使在油层较薄或是反射变化不明显的地区也能奏效. 相似文献
173.
174.
本文介绍了耿马7.2级地震的某些震害现象,通过简单的机理分析,认为这次地震竖向力作用比较突出。和发震构造的活动性状联系起来考虑,估计这次地震强烈的竖向震动可能与发震断层垂直运动分量较大有关。 相似文献
175.
韩道范 《吉林大学学报(地球科学版)》1988,(3)
本文介绍识别多类异常的句法模式识别方法。它将异常值分段(或分小区间)并提取特征,根据特征值确定基元,然后将异常表示成链。用已知异常的链设计最近邻分类器,通过它对未知异常进行分类和识别。文章中仅对异常识别给出了特征值的提取,链的形成以及求不同长度链之间距离的算法。 相似文献
176.
Xiang Sun Jun Deng Qingjie Gong Qingfei Wang Liqiang Yang Zhongying Zhao 《Journal of Geochemical Exploration》2009
Kohonen neural network (KNN) and factor analysis are applied to regional geochemical pattern recognition for a Pb–Zn–Mo–Ag mining area around Sheduolong in Qinghai Province, China. Prior to factor analysis, the geochemical data are classified by KNN. The results demonstrate that the 4-factor model accounted for 67% of the variation in the data. Factor F1, a Pb–Zn–Mo factor and Factor F4, an Au–Ag factor, correlates with monzonitic granite intrusions and particularly with Pb–Zn–Mo–Ag mineralization within those rocks. Factor F2, an As–Co factor, correlates with metamorphic rocks of paleoproterozoic Baishahe formation. Factor F3, a Bi–Cu factor, correlates with granodiorite intrusions. The factor score maps suggest a revised location of faults and their mineralization significance in coarse geological map. The approach not only effectively interprets the geological significance of the factors, but also reduces the area of exploration targets. 相似文献
177.
Glacial isostatic adjustment in Fennoscandia from GRACE data and comparison with geodynamical models
The Earth’s gravity field observed by the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite mission shows variations due to the integral effect of mass variations in the atmosphere, hydrosphere and geosphere. Several institutions, such as the GeoForschungsZentrum (GFZ) Potsdam, the University of Texas at Austin, Center for Space Research (CSR) and the Jet Propulsion Laboratory (JPL), Pasadena, provide GRACE monthly solutions, which differ slightly due to the application of different reduction models and centre-specific processing schemes. The GRACE data are used to investigate the mass variations in Fennoscandia, an area which is strongly influenced by glacial isostatic adjustment (GIA). Hence the focus is set on the computation of secular trends. Different filters (e.g. isotropic and non-isotropic filters) are discussed for the removal of high frequency noise to permit the extraction of the GIA signal. The resulting GRACE based mass variations are compared to global hydrology models (WGHM, LaDWorld) in order to (a) separate possible hydrological signals and (b) validate the hydrology models with regard to long period and secular components. In addition, a pattern matching algorithm is applied to localise the uplift centre, and finally the GRACE signal is compared with the results from a geodynamical modelling. The GRACE data clearly show temporal gravity variations in Fennoscandia. The secular variations are in good agreement with former studies and other independent data. The uplift centre is located over the Bothnian Bay, and the whole uplift area comprises the Scandinavian Peninsula and Finland. The secular variations derived from the GFZ, CSR and JPL monthly solutions differ up to 20%, which is not statistically significant, and the largest signal of about 1.2 Gal/year is obtained from the GFZ solution. Besides the GIA signal, two peaks with positive trend values of about 0.8 Gal/year exist in central eastern Europe, which are not GIA-induced, and also not explainable by the hydrology models. This may indicate that the recent global hydrology models have to be revised with respect to long period and secular components. Finally, the GRACE uplift signal is also in quite good agreement with the results from a simple geodynamical modelling. 相似文献
178.
空间关联是地理空间现象和空间过程的本质特征。土地利用数据存在空间依赖关系,研究土地利用空间关联特征,对于理解区域土地利用格局的形成具有重要意义,也可为加强土地规划管理和促进土地可持续发展提供参考依据。本文以浙江省桐庐县为研究区,以空间统计学理论为支撑,结合GIS技术方法,通过构建距离标准和邻接标准的空间权重矩阵,从全局空间自相关和基于空间不平稳性的局部空间自相关两个角度对桐庐县土地利用格局进行多尺度空间关联分析。结果表明,桐庐县各种土地利用类型均存在不同程度的空间自相关性,且空间自相关性与空间尺度密切相关,同时,桐庐县土地利用表现出空间不平稳性,既有局部的空间集聚,也因存在少量空间异质性而呈现局部离散格局。 相似文献
179.
180.
综合多种前兆方法分析地震活动规律,研究目标地区未来地震发生的趋势。首先采用图像信息法(PI)进行扫描,从长期尺度上找出研究区域内地震活动异常的地区,并结合相关的活动断裂分布及区域地震活动确定未来地震的发震危险区;然后采用加卸载响应比(LURR)、态矢量(SV)、矩张量加速释放(AMR)等中短期前兆方法分析这些区域的地震发生可能,并对地震发生的相关信息做进一步估算;在空间上实现向地震危险区域的逐渐逼近,时间上实现从长期预测到中短期预测的自然过渡。作为回顾性震例研究,我们对近3年来发生在中国西部的强震(ML6.5)进行了检验,结果表明,相对于单一算法而言,将不同前兆方法适当组合结合能够更为明确地为未来地震危险性评估提供信息和约束。 相似文献