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991.
992.
用水氡最大变化率法对强震时间作中短期预报 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了水氡变化率的物理含义以及变化率动态图象的生成方法,强震前在动态图象上存在着变化率≥0.06高值异常区,异常区中心的最大变化率随时间有规律地演化,且与发震时间有着良好的统计关系。据此提出4个时间预测指标。检验性预测结果表明,预测的发震时间段长短大多数为2至6个月,可满足强震的中短期预报尺度的需要。 相似文献
993.
994.
盐度及保存时间对牙鲆精子活力的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
人工授精是鱼类养殖过程中的一项重要技术,获取具有受精能力的精子是这一活动中的重要步骤。环境因子对于海产鱼类精子生理状态的影响国内已有初步研究[1,2],但环境因子对牙鲆精子的作用还需进一步研究。本实验着重研究了牙鲆精子于室温条件下贮存不同时间后,这些精子在不同盐度条件下的活力,以及室温条件下,于精液中保存了不同时期后的精子在天然海水中(盐度为32)使卵子受精的能力。1材料与方法1.1精、卵的获取实验中所用的牙鲆亲鱼取自山东荣成市寻山养鱼场的亲鱼池。卵子和精子系采用人工挤压的方法获得。挤压过程中防… 相似文献
995.
被动源海底地震仪(OBS)探测是海洋深部结构研究的重要方法之一.受投放区洋流、海底地形崎岖,以及海底温压环境等多种因素影响,OBS数据预处理面临时钟漂移,姿态及水平方位角偏差等问题.本文基于国产OBS硬件结构特点与其观测数据特性,针对仪器姿态校正、时间校正和水平方位角校正三个关键环节构建技术解决方案.通过硬件架构特征构建仪器姿态校正方案;结合仪器记录的石英晶振特点和背景噪声互相关方法提出时间校正技术;基于最小化P波切向分量能量和P波主成分分析两个技术方法进行水平方位角校正.上述预处理技术体系在苏拉威西海域被动源OBS数据预处理中取得了良好的应用效果,综合背景噪声水平与地震信号的时频分析结果,表明该预处理技术能有效提高被动源OBS观测数据质量,为进一步的科学研究奠定坚实基础. 相似文献
996.
GNSS坐标时间序列中季节性信号的振幅表现出明显的时变特性.本文从全球范围内选取了468个GNSS测站的垂向坐标时间序列数据,对周年项振幅的时变特征和原因进行了深入探究.首先坐标时间序列数据在经过带通滤波后,进行分段最小二乘拟合,得到随时间变化的周年项振幅,并在此基础上,分析了振幅变化的量级大小和特点,发现全球测站周年振幅变化的平均幅度在1 mm左右,并且振幅的波动性具有明显的时空分布特征,忽略这种时变特性最大会造成2~3 mm的周年项残留.然后从环境负载和热膨胀效应入手分析了周年项振幅变化的原因及其对周年项振幅变化的贡献,发现环境负载和热膨胀位移与GNSS垂向坐标之间周年振幅变化的平均一致性在60%左右,而且经过两者改正分别有68%和76%的测站周年项振幅波动幅度出现了下降,由此提出环境负载和热膨胀效应是周年项振幅变化的重要原因.同时经过分析发现GNSS数据处理模型和策略也会引起周年项振幅的变化. 相似文献
997.
流速作为深远海养殖海区选址的重要依据,也是影响鱼类游泳能力的重要因素之一,为评价深远海养殖良种斑石鲷(Oplegnathus punctatus)的游泳能力,明确最适放养规格,分别以体重50、150、250、350g的斑石鲷为研究对象,利用鱼类游泳能力及运动消耗检测装置,在24℃条件下,解析了不同规格的斑石鲷在四种流速下的续航时间、暴发游泳速度(Uburst)、临界游泳速度(Ucrit)和运动耗氧率(MO2),并计算出其单位位移耗能(COT)和最适游泳速度(Uopt)。结果表明,鱼体规格和流速均会对实验鱼续航时间产生影响显著(P<0.001,F=25.401,df=1),50g斑石鲷在60cm/s流速下续航时间显著小于其他三种规格(P<0.05),在大于60cm/s流速下,四种规格斑石鲷续航时间均小于30min;250g和350g斑石鲷暴发游泳速度显著高于50g与150g(P<0.05);斑石鲷临界游泳速度与体重成正相关(R=0.96),不同规格下临界游泳速度存在显著差异(P<0.05);各规格实验鱼间最适游泳速度无显著差别(P>0.05)。以上结果表明,不同规格斑石鲷游泳能力存在显著差异,其中250g和350g斑石鲷耐流能力显著优于50g和150g。综上所述,斑石鲷在深远海海域进行陆海接力养殖时,建议放养250g以上规格,且养殖海域流速不超过60cm/s。 相似文献
998.
随着世界上多个国家和地区的地震预警系统投入运行,误报和漏报等问题逐渐突显,特别是将标定以及强干扰波形误识别为大震事件,快速、精确地区分地震与其他波形是一个难题。针对于此,该研究提出了基于卷积神经网络地震波形智能识别方法。首先收集并处理了2012—2017年中国境内福建以及周边邻省共683个地震和478个爆破事件,并对这些样本筛选、截取和基线校正等预处理,共得到了27 500条三通道波形。在此基础上,构建了3 s波形输入的卷积神经网络模型(SW-CNN)。结果表明:模型对地震、噪声、爆破和异常波形的识别率分别为97.9、99、99.2和99.3%。相比于人工手动分类识别,该模型更省时和更稳定,为地震预警目前所面临的问题提供了一个新的解决方法。 相似文献
999.
如果滑坡发生时间信息不完备则会导致滑坡与降雨时序关系错误,以至于降雨阈值模型精度偏低。以重庆市万州区1995-2015年所发生的降雨型滑坡为研究对象,将区内严重缺失历史滑坡时间信息的恒合乡作为验证区,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)融合时域卷积网络(TCN)的模型方法。该方法通过模拟降雨型滑坡发生时间与降雨量间的非线性关系,重建降雨型滑坡事件在某日发生的时间概率。将重建时间信息后的滑坡事件进行了验证与筛选,应用于累积有效降雨量-降雨历时曲线的合理划分,构建了滑坡气象预警模型。结果表明,本方法所预测滑坡时间概率平均值达到90.33%,高于人工神经网络(ANN)(71.17%)、LSTM(72.75%)和TCN(86.91%)的概率。利用预测概率高于90%的滑坡,将验证区18个时间信息扩充至201个。基于扩充时间信息后的滑坡数据所构建的气象预警模型比仅利用历史滑坡事件具有更合理的预警分级,在严重警告级别上有效预警率提升了42.86%。结果说明该方法可弥补野外调查中灾害数据时间信息不足的问题,为降雨型滑坡气象预警工作提供数据支撑,由此提高气象预警准确率。 相似文献