南海西沙海槽地区的海底热流测量   总被引：20，自引：0，他引：20  

徐行  施小斌  罗贤虎  刘方兰  郭兴伟  沙志斌  杨小秋 《海洋地质与第四纪地质》2006,26(4):51-58

为了解南海西沙海槽区的地热特征,利用Ewing型地热探针在该区开展了地热测量,并利用TK04热导率仪测量了相关站位表层沉积物样品的热导率,获得了7个站位的热流数据。结果表明,研究区7个站位的热导率变化范围为0.88~1.06 W/m.K,平均为0.96 W/m.K,地温梯度变化范围为85~120℃/km,热流值变化范围为83~112 mW/m2,平均达到95 mW/m2。分析表明测量结果与20世纪80年代中美合作在西沙海槽的地热测量结果一致性较好,说明研究区仍具有高热流特征,推测高热流特征可能与本区高热背景、莫霍面埋深较浅、断裂发育、晚期岩浆活动和基底起伏等有关。  相似文献   

0515台风"卡努"影响浙江的强风分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

曾欣欣  吕静  沈翊 《海洋预报》2006,23(4):13-20

本文对0515台风“卡努”登陆浙江后,强度减弱为强热带风暴,对影响浙江沿海海面及沿海地区的外围风速远强于近风暴中心风速进行了分析,分析结果表明:副热带高压的加强、对流层中下层急流的动量下传、高空较强的下沉气流和台风外围气压梯度力迅猛增大的共同作用,是造成本次风暴外围风速远强于近风暴中心风速的重要原因。  相似文献   

有限尺度李雅普诺夫指数与海表温度梯度相关性的初步分析          下载免费PDF全文

曹蕾  张杰  杨俊钢  周超杰  孙伟富  崔伟 《海洋科学进展》2020,38(1):130-139

为了探究海表温度和海面高度之间的瞬时相关性,介绍了一种卫星测高数据的拉格朗日分析指数--有限尺度李雅普诺夫指数(Finite Size Lyapunov Exponent,FSLE),以黑潮延伸体区域的涡旋和南大西洋的亚南极锋为例,通过对观测、模式结果和融合产品结果的分析,探讨了该指数与海表温度梯度(Sea Surface Temperature Gradient,SSTG)之间的相关性。比较FSLE图像和SSTG图像发现,FSLE与SSTG均呈丝状结构,对海洋表层水体结构描述具有一致性,尤其在温度梯度大和地转流强的区域更为一致。二者的一致性要远好于其他常用方式,比如全流速、OW参数涡旋识别方法和Winding-Angle涡旋识别方法。不同区域FSLE与SSTG之间的相关性表现不同,黑潮延伸体区域相关系数存在显著的季节变化,而南大西洋亚南极锋区域季节内变化突出。  相似文献   

利用多元回归分析反演西南印度洋区域海底地形     

范雕  李姗姗  杨军军  孟书宇  邢志斌  张驰  冯进凯 《测绘学报》2020,49(2):147-161

针对海底地形与重力异常和重力异常垂直梯度在相应频段呈现强线性相关的特点,引入多元回归分析技术,提出并详细推导了联合多元重力数据的海底地形建模方法。然后,在西南印度洋SWIR(Southwest India Ridge)所在部分海域开展了海底地形反演试验及地形地貌分析研究。试验结果表明:6种海深模型中,基于多元回归分析技术构建的海深模型(BDVG模型)检核精度最高,相较于S&S V18.1模型和ETOPO1模型精度分别提高了11.51%和57.81%左右;2000 m以上水深海域,各个海深模型的检核精度较高,相对误差波动较小,反映了深海海域具有良好的反演效果;地形起伏剧烈海域或者浅海海域,BDVG海深模型,相较于以重力异常和重力异常垂直梯度作为单一输入源建立的BDG模型和BVGG模型相对误差及相对误差波动变化较小,反映了BDVG模型拥有更好的稳定性,从而体现了联合反演的必要性和优势。Indomed FZ—Gallieni FZ上唯一轴部缺失裂谷洋脊段(27洋脊段)目前属于岩浆供应充足阶段,构造作用的海底扩张对其影响较小;同时由于对称裂离方式影响,27洋脊段沿轴南北对称分布有地形隆起。  相似文献   

载波相位平滑时间常数对GBAS精度增强的影响     

倪育德  陈楚佳 《全球定位系统》2020,45(1):43-50

陆基增强系统(GBAS)是利用载波相位平滑伪距差分修正实现对导航辅助定位的. 其中,平滑时间常数是影响载波相位平滑伪距精度的关键参数. 本文分析研究了不同平滑时间下电离层时间梯度和空间梯度对Hatch滤波的影响. 在结合电离层时空梯度和多径效应引起的滤波总误差方差的基础上,推导出自适应的最优平滑时间常数. 分别对GBAS静态和动态两种环境下的定位误差进行实验,实验结果表明,采用本文推导出的自适应平滑时间常数降低了GBAS伪距测量误差,从而使定位精度得到增强.   相似文献   

“源-汇”景观格局的热岛效应研究——以武汉市为例   总被引：1，自引：0，他引：1  

高静  龚健  李靖业 《地理科学进展》2019,38(11):1770-1782

论文基于2017年Landsat 8遥感影像,通过GIS技术选取城市地表温度、源汇景观密度、源汇景观贡献度和景观效应指数,结合地理空间分析和数理统计方法,分析了武汉市局部源汇景观格局对城市地表温度的贡献及其效应。结果表明：① 武汉市城区热岛(urban heat island, UHI)季节变化明显,夏季热岛强度大、范围广,呈“大”字型分布,工业集聚区和经济开发区产生的UHI更显著;② 武汉市城区平均地表温度(land surface temperature, LST)在距市中心约8 km处达到峰值后沿城乡梯度逐渐下降,呈现“倒钩型”特征,这一现象与景观密度变化密切相关;③ LST与源(正向)、汇(负向)景观密度存在极强相关性,不透水表面是城区热岛的主要贡献因子;④ 相同密度的水体和绿地,水体更具有削弱城市热岛效应的功能;⑤ 一般当汇-源景观面积比>0.89(汇区密度>0.47)时,局部景观格局对城市热岛有缓解作用,且局部汇区越集中缓解效果越显著。  相似文献   

基于共轭梯度搜索的病态问题处理方法     

刘杰  张娟娟 《大地测量与地球动力学》2019,39(8):863-868

在最小二乘平差准则基础上,把病态平差问题转化为无约束的二次规划问题,并利用优化理论分析病态对平差解的影响。通过共轭梯度搜索算法在可行域中寻找最优步长因子,自动寻找最速下降方向,并给出迭代初值的设置方法。分析近似计算中病态问题与局部最优解的关系,讨论局部最优解的快速迭代方法,并通过实例验证算法的有效性,计算迭代的速度。由于整个过程没有对法方程系数矩阵进行求逆计算,该算法可用于处理大规模系数矩阵高病态的平差问题。  相似文献   

北半球热带中太平洋与印度洋海表温度梯度对夏季西北太平洋热带气旋生成频数变化的影响     

方珂  余锦华 《热带海洋学报》2019,38(5):42-51

基于1951—2018年哈德里中心海温资料、美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心再分析资料和第四代欧洲中心汉堡模式, 针对1994年、2018年等西北太平洋热带气旋(TC)生成异常多的年份, 研究了引起TC增加的海表温度异常(SSTA)模态及其影响机制。结果表明, 北半球热带中太平洋增暖与印度洋变冷是夏季西北太平洋TC生成频数增加的主要原因, 北大西洋负三极型式SSTA促使TC生成的进一步增加。热带中太平洋增暖与印度洋冷却在菲律宾以东激发出西风异常和气旋性环流异常。北大西洋负三极型式SSTA在我国南海、菲律宾至东南沿岸激发出气旋性环流异常。前者在西北太平洋中部, 后者在南海产生有利于TC生成的局地环境。1994年和2018年夏季热带中太平洋出现暖SSTA、印度洋为冷SSTA、北大西洋呈现负三极型式SSTA, 西北太平洋TC生成频数极端增多。近30年来, 当出现热带中太平洋增暖和印度洋冷却时, 北大西洋表现出比1989年以前更强的负三极型式SSTA, 使西北太平洋TC生成频数和北半球热带印度洋-太平洋SSTA梯度的线性相关更显著。  相似文献   

声速剖面EOF表示的第一模态解析     

孙文舟  殷晓冬  暴景阳  李树军 《海洋测绘》2019,39(3):31-35

为实现对声速剖面EOF表示后第一模态时间系数和空间函数变化规律的解析,提出了一种简化的声速剖面变化模型,即"拐点"深度值和声速值的变化;声速梯度的变化和表层海水温度周期性变化所引起的海水声速变化,通过将4种因素所引起的第一模态空间函数的变化规律与实际声速剖面簇第一模态空间函数的变化规律对比,分析引起实测声速剖面变化的主要因素,最后,分别用深海和浅海实测声速剖面数据对其进行验证。  相似文献   

Building a model-based personalised recommendation approach for tourist attractions from geotagged social media data     

Xiaoyu Sun  Xia Peng  Yiran Chen  Yu Liu 《International Journal of Digital Earth》2019,12(6):661-678

When travelling, people are accustomed to taking and uploading photos on social media websites, which has led to the accumulation of huge numbers of geotagged photos. Combined with multisource information (e.g. weather, transportation, or textual information), these geotagged photos could help us in constructing user preference profiles at a high level of detail. Therefore, using these geotagged photos, we built a personalised recommendation system to provide attraction recommendations that match a user's preferences. Specifically, we retrieved a geotagged photo collection from the public API for Flickr (Flickr.com) and fetched a large amount of other contextual information to rebuild a user's travel history. We then created a model-based recommendation method with a two-stage architecture that consists of candidate generation (the matching process) and candidate ranking. In the matching process, we used a support vector machine model that was modified for multiclass classification to generate the candidate list. In addition, we used a gradient boosting regression tree to score each candidate and rerank the list. Finally, we evaluated our recommendation results with respect to accuracy and ranking ability. Compared with widely used memory-based methods, our proposed method performs significantly better in the cold-start situation and when mining ‘long-tail’ data.  相似文献