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271.
软土地基桥台存在三方面的主要隐患:桥头与路堤具有较大的沉降差;桥台倾斜或桥台底部出现垂直裂缝;桥台向河心移动。软土层地质结构及物理地学性质、桥台形式、勘探与施工质量是影响桥台位移的主要原因。淮安市高等级公路建设的桥梁建设实践表明,应从设计施工、养护方面采取综合防治措施,使损失减到最低限度。 相似文献
272.
273.
个体移动轨迹—滑动窗口方法与航空流异常变化识别——以京沪空中廊道为例 总被引:1,自引:0,他引:1
航空流异常变化识别是解释空中廊道拥堵和空域资源充分利用以及航空流重新分配的一个重要基础性课题。该文设计了个体移动轨迹—滑动窗口方法,选取京沪空中廊道内全部航线和机场为研究对象,从FlightAware系统中获得1日17 h全部航班的航迹点数据,识别了异常流量密度、异常区域和异常移动轨迹。研究认为:1)利用移动描述符(飞行弧)在时态数据流支持下所设计的方法,能实现个体移动点的分时段分配和时空一体化表达。2)依据该方法识别的京沪空中廊道航空流异常流量密度(峰值高点以及运动)、异常区域(约束区域和空闲区域)、异常移动轨迹(速度变化与绕飞、方向变化与盘旋),不仅揭示出时空路径中的航空流隐藏信息以及时空运动规律,而且支持了航线更改决策制定。 相似文献
274.
刘杰 《大地测量与地球动力学》2019,39(9):906-909
将微粒群算法与位错理论模型相结合,采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据,通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演,并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明,微粒群算法收敛速度快、稳定性高,结合经典位错理论模型,是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法,在大地测量反演领域极具应用潜力。 相似文献
275.
拟在茅山断裂带沿线布设若干个断层气连续观测点,建组断层气观测网。以茅山竹矿地区为例,通过断层气测量的初步结果,结合地质、人工地震、跨断层短水准等多种手段联合分析研究区断层的活动性,从而确定断层气定点观测的点位,为组建断层气观测网的选点提供借鉴和参考。 相似文献
276.
在未来大地震发震构造已知的前提下,提出用经验公式确定大地震断层长度、宽度、地震矩和滑动分布等参数,并用随机有限断层方法预测未来大地震。用随机有限断层方法模拟2016-11-13新西兰MW7.8地震的12个基岩台站地震动时程和反应谱,并用模拟的频谱幅值与记录频谱幅值平均比值确定模拟误差。结果表明,在周期为0~10 s的范围内,模拟误差在0.92~1.08之间,不同频率模拟误差的标准差变化范围不超过1。95%的置信区间宽度随频率无明显变化,模拟结果反映了地震动记录的平均效果。用准随机方法重新获取新西兰大地震断层初始破裂点和位错滑动分布,模拟地震动并计算模拟误差随频率的变化,得到与最初模型相似的结论,从而进一步证实了本文提出的获取震源参数并用随机有限断层方法预测未来大地震的可靠性,且其特别适用于大地震远场模拟。 相似文献
277.
利用2001年以来天山中段多个跨断层形变场地的测量资料,从断层运动方向和断层平均速率2个方面分析天山中段3条断层现今活动特征。结果表明,霍玛吐断裂呼图壁段断层的活动性质为正、逆断和左、右旋交替活动;北轮台-辛格尔断裂库尔勒段断层表现为右旋运动特征,活动性质为逆断性;妖魔山F2断裂乌鲁木齐段的断层活动性质以逆断为主。妖魔山F2断裂乌鲁木齐段断层的活动程度最高,霍玛吐断裂呼图壁段最低。霍玛吐断裂、北轮台-辛格尔断裂、妖魔山F2断裂垂直方向上基本均处于张性变化,前两者水平向处于挤压状态;断层活动速率的时间进程具有阶段性特征,各个时间段转折点有较好的匹配性。 相似文献
278.
太行山南端浅层速度结构成像和隐伏断裂探测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用太行山南端的深地震反射剖面数据,运用初至波层析成像方法反演得到该区域的浅层P波速度结构和基底面展布形态,发现剖面浅部的P波速度变化与沉积盖层厚度和断裂分布有着较好的对应关系。利用跨断裂完成的浅层地震反射剖面,对区域内2条第四纪隐伏活动断裂进行高分辨率成像。结果表明,汤西断裂为东倾的正断层,控制汤阴地堑的西边界,活动年代为中更新世;汤东断裂为西倾的正断层,是汤阴地堑的主控边界断裂,活动年代为晚更新世。 相似文献
279.
通过野外地质调查,结合地球物理探测手段,研究两郧断裂郧县盆地段地质与地球物理特征;参照两郧断裂带多个位置采集断层物质的SEM、TL测试成果,并结合本次对断层上断点沉积物OSL测年数据,对两郧断裂该段第四纪活动性进行分析。研究结果表明,两郧断裂在郧县盆地段埋深相对较深;断裂特征主要为逆断层,部分分支断裂显示为正断性质;断裂带最新活动时代为中更新世晚期-晚更新世早期。 相似文献
280.
类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。 相似文献