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101.
瞬变电磁测深法的研究深度 总被引:2,自引:0,他引:2
殷长春 《吉林大学学报(地球科学版)》1992,(1)
研究发现,瞬变测深法研究深度除了与采样时间(采样间隔,起始和终止采样时间等)有关外,还与信号源强度、大地电导率、系统噪音水平以及仪器观测精度等因素有关,文中对研究深度与这些量之间的关系作了数学描述。 相似文献
102.
ENCORE钻孔导斜系统由设计先进的MOLE型固定楔、MULE型活楔、RATTY型扩孔导向矛和DOLPHIN型定向仪组成。可在40-96mm钻孔中进行定向钻进,解决钻孔纠斜或分支孔钻进问题。在分析研究其、工作原理和操作方法基础上进行对比分析,指出优点并介绍了使用效果。 相似文献
103.
104.
105.
叙述了放射性测井中的各种数字滤波方法的基本原理和性能比较,并介绍一种新的数字滤波方法,其性能优于其它滤波方法. 相似文献
106.
陈伯舫 《地震地磁观测与研究》1993,14(3):44-47
本文提供了一个事实:同纬度不同经度台站的S_q曲线可以有很大的差异。对拉萨台的S_q异常作了一些初步的、定性的分析与解释。对八丈台的S_q异常则认为难以解释,值得深入研究。 相似文献
107.
本文从日本沿岸选取了28个验潮站及联测的GPS站,利用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)和SSA+自回归滑动平均(Auto Regression Moving Average,ARMA)方法预测了2014—2018年的近海海平面变化和地壳垂直变化.并用同时段的验潮及GPS的实际测量值进行验证,结果显示,SSA+ARMA预测的相对海平面精度为0.0357~0.0607 m,地壳垂直运动的精度为0.0049~0.0077 m,绝对海平面的精度为0.0433~0.0683 m,且三者SSA+ARMA的预测结果均优于只用SSA预测的结果.在此基础上本文利用SSA+ARMA预测了日本沿岸2019—2023年的近海绝对海平面变化,结果显示,2019—2023年的平均海面高较往年(2014—2018)升高0.0353 m,2003—2023年绝对海平面的变化率为0.0039 m·a-1,预测结果较为理想. 相似文献
108.
109.
ABSTRACT The reliable and robust monitoring of air temperature distribution is essential for urban thermal environmental analysis. In this study, a stacking ensemble model consisting of multi-linear regression (MLR), support vector regression (SVR), and random forest (RF) optimized by the SVR is proposed to interpolate the daily maximum air temperature (Tmax) during summertime in a mega urban area. A total of 10 geographic variables, including the clear-sky averaged land surface temperature and the normalized difference vegetation index, were used as input variables. The stacking model was compared to Cokriging, three individual data-driven methods, and a simple average ensemble model, all through leave-one-station-out cross validation. The stacking model showed the best performance by improving the generalizability of the individual models and mitigating the sensitivity to the extreme daily Tmax. This study demonstrates that the stacking ensemble method can improve the accuracy of spatial interpolation of environmental variables in various research fields. 相似文献
110.
This paper is concerned with the analysis of the linear modely(n)=X(n)+S(n)+(n) for the data sequencey(n) (n=1, 2, ..., N) whereX={x
IJ} is a knownJ × M matrix of full rankM. Here, the(n) are unknown vectors, which we wish to estimate for eachn; S(n) (n=1, 2, ..., N) is a periodic component (which we wish to estimate or remove) superimposed on the linear structureX(n); and(n) is an error vector which is specified as having zero expectation (with possible further properties). Such models commonly occur in geophysical data analysis.Modified from Technical Report No. 33, Computer Centre, The Australian National University. 相似文献