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11.
阿尔金断裂昌马大坝—宽滩山段全新世活动特征 总被引:9,自引:2,他引:7
阿尔金断裂是我国西部著名的巨型走滑断裂带之一,也是全新世活动断裂和发震断裂。该断裂昌马大坝—宽滩山段运动方式为以左行走滑占主导,伴有弱的垂直运动;在距今2.7ka以来发生过明显的新构造活动(和地震)。在沙坪—宽滩山段全新世左行走滑位移速率为0.9~2.2mm/a,明显低于阿尔金断裂东段昌马大坝以西地区4~5mm/a和中西段9~11mm/a的位移速率。阿尔金断裂东段在肃北和昌马大坝出现二次位移速率的锐减,锐减的部分分别转化为海原活动断裂西段(党河南山断裂)和祁连山北缘活动断裂西段的左行走滑和逆冲,且在位移速率数值上相互之间具有非常好的对应性。阿尔金断裂在肃北位移速率减少部分(4.6mm/a)与海原活动断裂西段(党河南山断裂)的位移速率(4~5mm/a)非常接近,同样阿尔金断裂在昌马大坝位移速率减少部分(3.2mm/a)与祁连山北缘活动断裂的位移速率(3.0mm/a)也非常接近。 相似文献
12.
我国的渤海和黄海北部在每年冬季都出现不同程度的冰情,它直接影响结冰海区的石油平台、船舶以及港口等设施的正常作业,对海冰的观测与预报随着上述海区的开发利用越发显得重要,利用航海雷达连续准确地跟踪海冰漂移运动轨迹,是当今观测、调查、研究冰漂流移动规律的有效方法之一,我国的科研人员利用雷达成像技术对渤海的冰情进行了长期的雷达海冰观测、研究,在由雷达海冰图像对海冰的物理特征的识别、分类以及冰漂流场测量方面取得了一些进展[1-4]。 相似文献
13.
小波气候突变的检测--应用范围及应注意的问题 总被引:12,自引:0,他引:12
气候突变及其检测是气候变化研究的一个重要方面。气候突变的表现多种多样,目前也有许多检测气候突变的方法,但这些方法能否准确地检测出气候突变现象,他们的适用范围如何,是一个值得注意的问题。研究表明,尽管小波分析方法在检测序列突变方面具有严格的数学意义,但因为其检测到的是序列的均值突变,因此,在应用于气候突变的检测方面应该特别注意,数学上的严格并不等同于气候意义上的严格。因为某些情况下有些突变点并没有一定的气候意义。 相似文献
14.
珠江三角洲网河区水位变化趋势研究 总被引:4,自引:0,他引:4
根据珠江三角洲网河区29个验潮站的实测验潮记录,应用傅氏变换与最平滤波器串联的方法来消除月均序列的周期波动对确定水位变化趋势的影响,由低通序列一元线性回归分析确定各站水位的变化趋势;结果表明,周期波动对确定海平面变化趋势的影响是显著的.应用经验正交函数(EOF)对网河区的水位变化场进行分解,由相互独立的时间函数和空间特征函数表征网河区区域的水位变化特征;应用时间特征函数计算区域水位的平均变化率为0.02mm/a.根据验潮站的水位变化趋势,探讨网河区水位变化与河床冲淤的关系. 相似文献
15.
16.
在Gaussian波场基础上,推导出以P-M谱和平均JONSWAP谱代表的充分成长和有限风区的深水风浪平均波长与平均波周期之间的关系为.推导中运用了Rice跨零点问题的解并通过滑动时间平均技术估计4阶谱矩.在风浪水槽进行了实验,实验结果与有限风区下推导出的关系相比较,符合较好. 相似文献
17.
概述了应用子波分析对悬浮物测量中的声散射信号进行特征提取的方法 ,并对声散射信号识别的研究进行了探讨。对实测数据的实验取得了较好的结果 相似文献
18.
Longuet-Higgins(1983)[1]导出了波高与周期的联合分布函数,此分布函数虽然与实际数据符合良好,但存在很大的缺陷,如:由此分布函数得出的波高分布为形式较为复杂的非Rayleigh分布,很难应用于工程计算中。孙孚(1988a)[2]应用射线理论导出了一种波高与周期联合分布,虽然弥补了Longuet-Higgins的一些缺陷,但推导过程过于复杂。本文在窄谱假定下通过应用Hilbert变换方法得出新的分布函数并与前两者比较,表明Hilbert变换的方法不但简便,而且完全克服Longuet-Higgins的不足,可以方便的应用于工程计算中。本文也为Hilbert变换的方法在工程中的应用提供了理论依据。 相似文献
19.
一种基于BP算法学习的小波神经网络 总被引:2,自引:1,他引:2
为发展 Szu的基于信号表示的小波神经网络 ,提出一种多输入多输出的小波网络模型 ,网络隐层采用框架小波函数、输出层采用 Sigmoid激励函数 ,并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。奇偶判别和混沌时间序列预测例子的实验结果表明了它具有良好的函数逼近能力和推广能力 ,收敛速度和均方误差均优于相同结构的多层感知器模型。 相似文献
20.
A novel technique in analyzing non-linear wave-wave interaction 总被引:1,自引:0,他引:1
During wave growth non-linear wave–wave interactions cause transfer of some wave energy from lower to higher wave periods as the spectrum grows. Wavelet bicoherence, which is a new technique in the analysis of wind–wave and wave–wave interactions, is used to analyze non-linear wave–wave interactions. A selected record of wind wave that contains the maximum wave height observed during 6 h of wave generation is divided into five segments and wavelet bicoherence is computed for the whole record, and for all divided segments. The study shows that the non-linear wave–wave interaction occurs at different bicoherence levels and these levels are different from one segment to another due to the non-stationarity feature of the examined data set. 相似文献