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61.
唐古拉地区活动层土壤水热特征的模拟研究 总被引:13,自引:8,他引:5
利用唐古拉监测点实测气象及活动层土壤水热资料,结合SHAW模型,对青藏高原高海拔多年冻土区活动层土壤的水热特征进行了模拟研究,并与观测结果进行了对比.结果显示:SHAW模型对活动层陆面能量通量(净辐射、地表面热通量、潜热及感热)和活动层土壤温度的模拟比较成功;对活动层水分的模拟结果参差不齐,有些深度土壤水分模拟不理想,但有一半以上观测深度的模拟结果相对较好.土壤水分模拟结果产生误差的原因比较复杂,初始含水量的选取、土壤结构参数及水热动力学参数的不确定性是导致模拟结果误差的可能原因.总体上,SHAW模型是研究高海拔多年冻土区活动层土壤水热过程较理想的陆面模式. 相似文献
62.
激光粒度仪的广泛应用带来了与历史数据的对比问题,因此需要建立激光粒度仪与早期分析结果之间的关系。根据江苏海岸潮滩沉积物样品的激光粒度仪和移液管-筛析法分析,对粒度参数、粒度组分等进行了对比,对两种方法的差异进行了分析。结果表明,对于江苏潮滩沉积物粒度参数中平均粒径的激光粒度仪与移液管-筛析分析结果之间有良好的线性关系;筛分法测得的粗颗粒物质较激光法偏少,而移液管法法测得的细颗粒物质较激光法偏多;将样品分类之后再进行两种方法所获粒度参数的回归分析,相关性得以提高,说明不同粒度组成的沉积物对分析结果的对比有不同的影响。两种方法之间的换算关系不仅与研究区域有关,而且与沉积物本身的粒度组成有关。 相似文献
63.
藏南地区中生代硅质岩的地球化学特征及其成因意义 总被引:6,自引:1,他引:5
藏南地区中生代硅质岩包括蛇绿岩套硅质岩(与蛇绿岩共生)和非蛇绿岩套硅质岩两大类.本文重点分析日喀则地区彭错林、夏鲁以及泽当地区的罗布莎、江孜盆地宗卓组及四个剖面的硅质岩.其中,彭错林、夏鲁和罗布莎硅质岩与蛇绿岩共生,江孜盆地宗卓组为非蛇绿岩套硅质岩.分析表明:(1)藏南地区硅质岩剖面地球化学特征鲜明,具有一致性和多样性特点;(2)与蛇绿岩共生的彭错林、夏鲁、罗布莎硅质岩普遍具有高Si、高Fe、低Al特征,大部分微量元素相对于克拉克值亏损,稀土元素总量低,经北美页岩标准化后,Ce异常明显或不明显,重稀土相对轻稀土富集.硅质泥岩的∑REE要明显高于硅质岩;(3)非蛇绿岩套宗卓组硅质岩SiO2含量稍低,Al2O3、TiO2则相反.V、Th、Hf、Ta等不相容元素上亏损程度较小,部分样品含量可接近克拉克值.稀土总量相对较高,页岩标准化配分模式上体现为弱Ce正异常,负Eu异常,轻重稀土分异不明显的平坦型曲线图;(4)地球化学特征指示了,藏南地区硅质岩多数具有明显的热水沉积成因属性,同时有正常陆源组分的加入.其中,夏鲁硅质岩的热水沉积地球化学特征较为典型,而宗卓组硅质岩则表现出受陆源物质加入的影响显著的地球化学特点. 相似文献
64.
新疆塔里木北缘色日牙克依拉克一带泥盆纪花岗质侵入体的确定及其地质意义 总被引:15,自引:7,他引:8
位于新疆南天山色日牙克依拉克一带发育较多的中酸性侵入岩,前人均划为石炭纪侵入岩,作者对其中花岗闪长岩锆石进行SHRIMP定年,获得侵入岩形成年龄387±8Ma,另有一组捕获锆石的年龄为418.4±6.5Ma,通过对这些侵入岩的岩石学研究,结果显示该区泥盆纪侵入岩均具较典型活动陆缘侵入岩的特征.结合区域岩浆活动资料及前人成果,初步确定在塔里木北缘木札尔特、色日牙克依拉克、虎拉山南缘野云沟至库尔勒一带在古生代为一活动陆缘. 相似文献
65.
66.
67.
在非平衡条件下进行的瓦斯地质钻探工作中,根据不同的瓦斯地质条件设计、制造不同类型的钻杆,在解决松软煤层的钻进中取得了较好的效果。结合实际工作中不同钻杆的使用情况,对其排渣机理、适用条件以及应用中要注意的问题和工艺参数进行了论述,对钻具级配的选择具有指导意义。 相似文献
68.
提出了Winkler地基参数的Kalman滤波识别方法。引入Mindlin理论后,推导了Winkler地基上板的控制微分方程。利用Fourier变换,推求了Winkler地基上简支板的Fourier闭式解。推导了Winkler地基参数的Kalman滤波方程,研究了Winkler地基参数的Kalman滤波识别的具体计算步骤。研究表明,运用Kalman滤波理论进行Winkler地基参数的识别,能有效地估计Winkler地基参数;Winkler地基参数的滤波收敛速度和精度受地基参数初始值选取和位移实测资料的影响,且Kalman滤波理论也可用于其他地基模型地基参数的识别。 相似文献
69.
70.
基于AGA的SVM需水预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度. 相似文献