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981.
982.
983.
984.
模拟深海热液口环境(最高压力40 MPa,最高温度350℃),对深海热液区的主要成分CO2、CH4及其混合物的水溶液在不同压力和温度条件下的拉曼光谱进行探测和分析,结果显示:常温低压下CO2水溶液的Fermi双峰分别位于1 384.9 cm-1和1 278.3 cm-1处,CH4的水溶液拉曼峰υ1位于2 912.1 cm-1处,均比其气相的拉曼频移小;常温下CO2和CH4水溶液的拉曼特征峰随压力(≤40 MPa)的变化均不明显;在40 MPa的压力下随着温度的升高(≤350℃),CO2水溶液的Fermi双峰分别向高波数区移动了约3.4 cm-1和7.0 cm-1,而CH4水溶液的拉曼峰υ1向低波数区移动了约3.1cm-1;混合后升温过程中CO2的双峰分别向高波数区移动了约4.3 cm-1和3.8 cm-1,CH4的特征峰υ1向低波数区移动了4.5 cm-1。说明在室温到350℃范围内温度的变化对CO2和CH4水溶液拉曼频移有影响,频移量与温度线性相关,而压力在≤40 MPa范围内的改变对拉曼频移影响不明显。 相似文献
985.
针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于局部回波幅值统计的方法来检测海杂波背景下小目标.该算法基于数学统计思想:计算不同距离单元海杂波的幅值的最大值和标准偏差,分析发现距离单元含有小目标回波的最大幅值明显小于其它距离单元只含有海杂波回波的最大幅值,距离单元含有小目标回波的幅值的标准偏差明显大于距离单元只含有海杂波回波的幅值的标准偏差,因此可以在对小目标没有任何先验知识条件下,较准确地检测出海杂波背景下的小目标.实验证明,该算法是有效的. 相似文献
986.
月面形貌的3维可视化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于大范围地形可视化算法研究的基础上,对平面geometry clipmaps算法进行改进,利用GPU的顶点着色器实现平面地形向球面地形的投影变换,并综合利用球面视域裁剪、球面视点控制等技术,使geometry clipmaps算法适用于球面海量地形数据的3维可视化;收集处理月球全球影像和形貌高程数据,对算法进行验证,实现月球表面形貌的实时动态3维可视化.试验表明:绘制算法可不受数据量大小的限制、绘制效率高、效果逼真,但存在两极变形较大的缺点.Abstract: Based on the study of visualization arithmetic of large area terrain, plane geometry clipmaps algorithm is improved. Projection transformation from plane landform to sphere landform was realized by using GPU vertex shader. In that improved algorithm, methods such as sphere vision field culling and sphere viewpoint control are used.That makes geometry clipmops algorithm more effective in 3D visualization of massive sphere terrain data. The whole moon image and DEM data are collected and disposed, which are used to verify the capability of that algorithm, realizing dynamic and real time 3D visualization of moon surface. The experiments show that the graphic algorithm isn't limited by data quantity, which is of high efficiency and reality simulation, but the two-pole distortion is serious. 相似文献
987.
The determination of potential difference by the joint application of measured and synthetical gravity data: a case study in Hungary 总被引:1,自引:1,他引:0
In an elementary approach every geometrical height difference between the staff points of a levelling line should have a corresponding
average g value for the determination of potential difference in the Earth’s gravity field. In practice this condition requires as
many gravity data as the number of staff points if linear variation of g is assumed between them. Because of the expensive fieldwork, the necessary data should be supplied from different sources.
This study proposes an alternative solution, which is proved at a test bed located in the Mecsek Mountains, Southwest Hungary,
where a detailed gravity survey, as dense as the staff point density (~1 point/34 m), is available along a 4.3-km-long levelling
line. In the first part of the paper the effect of point density of gravity data on the accuracy of potential difference is
investigated. The average g value is simply derived from two neighbouring g measurements along the levelling line, which are incrementally decimated in the consecutive turns of processing. The results
show that the error of the potential difference between the endpoints of the line exceeds 0.1 mm in terms of length unit if
the sampling distance is greater than 2 km. Thereafter, a suitable method for the densification of the decimated g measurements is provided. It is based on forward gravity modelling utilising a high-resolution digital terrain model, the
normal gravity and the complete Bouguer anomalies. The test shows that the error is only in the order of 10−3mm even if the sampling distance of g measurements is 4 km. As a component of the error sources of levelling, the ambiguity of the levelled height difference which
is the Euclidean distance between the inclined equipotential surfaces is also investigated. Although its effect accumulated
along the test line is almost zero, it reaches 0.15 mm in a 1-km-long intermediate section of the line. 相似文献
988.
989.
为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,longshort-termmemory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24 h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。 相似文献
990.
本文利用经验正交分解法(Empirical Orthogonal Function,EOF)对不同月平均和10天平均的西北太平洋海洋表面温度距平数据进行分解,得到月平均和10天平均的西北太平洋海洋表面温度距平分布模态,并对分布模态进行比较。发现尽管数据源相同,但是不同时间分辨率的EOF结果出现正好相反的情况,文章最后从数学的角度解释了月平均和10天平均的海洋表面温度距平模态及其时间系数发生反向的原因。 相似文献