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991.
川井坳陷南缘发育四个山间盆地,面积小、碎屑物搬运距离短,形成冲积扇直接入湖的沉积模式,具有典型的快速堆积特点,相带由冲积扇相和湖相组成。 相似文献
992.
概述了GNSS数据处理的流程,详细讨论了GNSS基线向量网不同类型平差的数学模型、算法设计和软件实现方法,设计开发了高精度GNSS基线向量网平差软件。所设计的软件能够完成最小二乘平差、秩亏自由网平差、稳健估计、拟稳平差、粗差探测等计算,软件还添加了绘图界面,可以显示和操作三维控制网图。并通过实例验证了软件的准确性和实用性。 相似文献
993.
怀宁盆地是长江中下游地区晚中生代发育的一系列断陷型火山岩盆地中的一个,盆地内的火山岩主体以高钾和相对富碱为特征,属典型的橄榄玄粗岩系列.但晚期出现玄武质-流纹质双峰式火山岩组合.盆地内的火山岩均表现出明显富集Rb、Th、U、K等强不相容元素和轻稀土元素,亏损高场强元素Nb和Ta的地球化学特征.本文分别测得怀宁盆地早期彭家口组粗安岩的SHRIMP和LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄分别为(129.4±1.6) Ma和(131.6±0.6) Ma,晚期江镇组双峰式火山岩的酸性端元——流纹岩的LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为(122.3±0.7) Ma.区域对比表明,怀宁盆地内火山作用的时间总体与庐枞盆地等长江中下游地区其他火山岩盆地中岩浆活动的时代类似,但火山活动结束的时间要晚于其他盆地约6 Ma.怀宁盆地内的火山岩与长江中下游地区其他橄榄玄粗岩系列火山岩盆地相比具有更宽广的εNd(t)值变化范围和相对更低的εNd(t)值,这与其所处的构造位置紧邻大别造山带,有更多地壳物质的参与有关,显示怀宁火山岩盆地内的岩浆主要来自富集型地幔的部分熔融,但不同程度地混染了古老的下地壳物质. 相似文献
994.
介绍了基于L曲线法的抗差岭估计模型及其在抵御系数阵病态和观测粗差影响中的作用,给出了抗差岭估计模型的推导公式及L曲线法确定岭参数的基本原理。最后结合实际算例作出五种方案的计算比较,结果表明:基于L曲线法的抗差岭估计模型能够有效地改善和抵御系数阵病态和粗差观测值带来的影响。 相似文献
995.
随着GPS技术在测量领域的应用更加广泛,GPS高程拟合方法的选择、模型的建立,对提高GPS高程拟合的精度起到关键性作用。本文通过对XX矿区GPS高程的粗差进行分析,提出解决问题的具体措施,以建立适合矿区实际的拟合似大地水准面,满足矿区工程测量的需要。 相似文献
996.
改进M估计的抗多个粗差定位解算方法 总被引:2,自引:1,他引:1
随着导航卫星数量的增多,观测数据中出现多个粗差的概率显著增大,基于单个粗差假设的RAIM算法不能保证多个粗差的有效抑制。抗差估计在定位可靠性要求高的场合受到了广泛关注。针对传统M-估计受初值误差影响的问题,提出了一种基于改进M-估计的抗差定位解算方法。该算法采用S-估计方法计算初值,根据可用卫星数实时调整S-估计中的参数使得初值能够最大限度抑制粗差。GPS观测数据处理结果表明改进的M-估计能够有效抑制多个粗差。 相似文献
997.
青岛八仙墩碎屑岩微量元素地球化学特征及沉积环境意义 总被引:1,自引:0,他引:1
以青岛八仙墩碎屑岩样品中微量元素测试结果为基础,结合碎屑岩沉积构造等方面的证据,选用对沉积环境反映比较敏感的Sr、Ba、Th、U、V、Ni等微量元素指标,分析地层中微量元素含量及微量元素之间比值与沉积环境之间的对应关系,探讨了八仙墩碎屑岩的沉积环境。水平层理、冲洗交错层理、丘状交错层理和洼状交错层理等沉积构造以及浊积岩的鲍马序列都指示八仙墩碎屑岩为海相成因。八仙墩碎屑岩中的Sr/Ba(0.42~4.16,平均值为0.78),Th/U(3.82~6.78,平均值为4.88),V/(V+Ni)(0.75~0.95,平均值为0.82)和弱的Ce负异常表明八仙墩碎屑岩是在还原环境条件下形成的海相碎屑岩。被崂山花岗岩侵入,以及本套地层底部、来自苏鲁高压-超高压变质带的花岗片麻岩砾石,说明八仙墩碎屑岩形成于中生代,是一套中生代的海相地层。本套碎屑岩指示南黄海盆地深部应有相应的海相浊积岩地层,是良好的油气储层,对南黄海海相地层油气勘探具有重要的指示意义。 相似文献
998.
999.
黄晶 《测绘与空间地理信息》2013,(3):41-43
在测量的观测数据中有可能含有异常值,这些异常值有可能对TLS的估计结果产生较大影响,甚至有可能使估计结果发生变异,因此必须对估计系统中粗差或异常值进行探测及剔除。本文采用TLS对观测数据进行拟合,并利用极限误差特性对初始拟合残差进行分析,得到了较好的粗差探测结果,对于粗差的诊断具有一定的实际指导意义。 相似文献
1000.
现代动态数据处理中,以Kalman滤波为代表的现代时间序列分析方法发挥着举足轻重的作用。对于平稳性比较好的数据,一般方法都能够得到良好的处理结果,并可以做出相对准确预测,但是在动态数据中总会出现一些粗差值或异常值,如果这些异常数据不能得到有效的处理控制的话,不仅会对本期处理结果造成严重影响,还会因计算过程中状态值吸收此项粗差而对后期数据的处理结果产生影响。针对可能出现的粗差项及其带来的影响,本文首先详细地讲解了Kalman滤波的具体理论,在此基础上提出了一种改进的基于Kalman滤波的修正方法,经过实际实验发现,在无需先探测粗差的情况下,本方法能够对所含粗差项进行有效的修正并且效果良好。 相似文献