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11.
黑洞X射线暂现源的迷你爆发是一类峰值光度较低、持续时间较短的爆发.由于观测数据较少,其物理机制仍不清楚.利用RXTE (Rossi X-ray Timing Explorer)卫星从2001年1月28日到3月14日的数据,研究了黑洞X射线暂现源XTE J1550–564 2001年迷你爆发的X射线能谱特性.发现在本次迷你爆发中, XTE J1550–564的X射线能谱可以用幂律谱很好地拟合.整个爆发的硬度强度图不是标准的q型,而是一直保持在最右侧.此外,还分析了此次爆发谱指数Γ与未吸收的2–10 keV能段的X射线流量F_(2–10 keV)的相关性,发现Γ-F_(2–10 keV)呈反相关关系,且谱指数Γ∈[1.35, 1.72].上述结果表明2001年这次爆发一直处于低/硬态,它的X射线辐射主要来自于辐射低效的吸积模式,如ADAF(Advection-Dominated Accretion Flow). 相似文献
12.
在地质工作程度较低、基岩出露较好的地区,充分重视遥感数据的使用,可有效地缩小工作靶区,提高找矿效率。该文以甘肃省席芨水地区为研究区,基于ETM+遥感数据,利用多元数据分析、准归一化、掩膜分析、主成分分析、密度分割等方法,从Landsat7ETM+数据中提取金矿化蚀变信息。在遥感地质解译的基础上,充分分析提取的羟基异常和铁染异常,结合区域地质特征、区域成控矿条件及区域物化探异常特征等,尽可能去掉假、弱异常。结果表明:该方法能有效消除植被、水系、阴影等干扰信息的影响,从遥感数据载体中提取微弱的金矿化蚀变信息。提取的矿化蚀变信息与断裂构造具有较好的相关性,主要分布于断裂构造交会处、断裂与岩体交会处等成矿优势部位,对今后的找矿工作具有一定的指导意义。 相似文献
13.
基于甘肃省河东地区61个气象站点1988—2017年逐日气温数据,利用Mann-Kendall检验,Sen’s斜率估计方法分析甘肃省河东地区极端气温指数的时空变化趋势,并探讨极端气温指数与其影响因素之间的关系,最后利用NAR神经网络结合Hurst指数对甘肃省河东地区极端气温指数变化进行预测分析。结果表明:(1)从时间上看,冷极值相对指数呈下降趋势,冷极值绝对指数、暖极值以及气温日较差、作物生长期呈上升趋势。(2)从空间上看,对冷极值变化反应最为敏感的是高寒湿润区,对暖极值变化反应最为敏感的是温带半湿润区和北亚热带湿润区,除北亚热带湿润区外各区域作物生长期的变化都达到了显著水平,而气温日较差仅在温带半湿润区达到了显著水平。(3)多数极端气温指数与经纬度、海拔之间有显著相关性,但受区域自然特点影响,经度与海拔对其影响实为一类。(4)亚洲区极涡强度、北半球极涡强度以及青藏高原指数B与极端气温指数变化有密切关系,而太阳黑子等只与个别指数之间存在显著的相关性。(5)预测出的极端气温指数冷极值相对指数仍呈现下降趋势,冷极值的绝对指数、暖极值以及气温日较差、作物生长期仍然呈现增加趋势,但大多数指数与1988—2017年相比变化幅度有所降低。(6)与其他区域相比甘肃省河东地区大多数气温指数变化幅度处于中间水平,表现出其为多种不同气候区、自然区交界地带的特色。 相似文献
14.
开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)、长短时记忆神经网络模型(LSTM)和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明:ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。 相似文献
15.
对于滑坡易发性预测建模,连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量(attribute interval numbers,AIN)和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律,以江西省上犹县为例,考虑5种连续型环境因子AIN划分(4、8、12、16及20)和5种数据驱动模型(层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、逻辑回归(logistic regression,LR)、BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)),总计25种不同工况下的滑坡易发性预测研究.再开展滑坡易发性指数的不确定性(包括精度评价和统计规律等)分析.结果表明:(1)对于同一模型,随着AIN值从4增加至8再到20时,易发性预测精度先逐渐提升,然后缓慢提升直至稳定;(2)对于同一AIN值,RF模型预测精度最高,其后依次为SVM、BPNN、LR和AHP模型;(3)在25种组合工况下,AIN=20和RF模型的预测精度最高,AIN=4和AHP模型精度最低,但在AIN=8和RF模型组合下的易发性建模效率较高且精度也较高;(4)更大的AIN值和更先进的机器学习模型预测出的滑坡易发性指数的不确定性相对较低,更符合实际的滑坡概率分布特征.在环境因子属性区间划分为8和RF模型工况下高效准确地构建滑坡易发性预测模型. 相似文献
16.
本文建立了一个气候态驱动的台湾海峡物理-生态耦合模型(ROMS-NPZD)。与遥感观测数据的比较表明,模型能够较好地模拟出冬、夏季台湾海峡主要的温度和叶绿素分布特征。模型揭示了夏季台湾海峡营养盐输运的东、西通道,与南海次表层水的入侵通道一致;冬季,海峡中的营养盐来源于闽浙沿岸水和通过澎湖水道入侵的南海次表层水。模拟结果表明:夏季,通过海峡流入东海的氮主要为有机氮;冬季,闽浙沿岸流为海峡和南海北部陆架提供了丰富的营养盐,不仅如此,南海次表层水进入海峡的营养盐通量与夏季相当。 相似文献
17.
地下采煤会引起地表沉降、变形,甚至引发山体、河堤滑坡等地质灾害。采动坡体的稳定性研究一直是采矿工程中实际关心的问题。该文首先介绍分析了概率积分法移动变形稳态、动态预测模型以及基于极限平衡理论的单滑面采动坡体稳定性预测模型,提出了使用概率积分法结合Knothe时间函数对采动坡体稳定性进行预测分析的方法,并使用C#及XML Schema语言编制了相关的计算程序。最后,结合一个工程实例对采动坡体稳定性和动态变化过程进行了预测与分析,通过实测数据验证了提出方法的可行性,得出了采动引起的坡体下沉是影响坡体稳定性的主要因素,并提出了在坡体拉伸阶段进行注浆加固的方法。 相似文献
18.
为了研究宜宾珙县地区下志留统龙马溪组页岩的力学性质,采集该地区两处露头页岩岩样,用于单轴抗压和抗拉强度试验研究。结果表明:不管是抗压强度还是抗拉强度,D003系列岩样(最大抗压强度范围:24.81~45.56 MPa;最大抗拉强度范围:0.44~4.67 MPa)基本都高于D002系列岩样(最大抗压强度范围:31.82~87.75 MPa;最大抗拉强度范围:3.49~5.45 MPa)。页岩在单轴受压直至破坏的过程中,层理对页岩的破坏模式和破坏载荷有明显影响:页岩层理越发育,破坏载荷就越小,且页岩破裂方向与岩样自身层理方向基本一致。同时,劈裂试验的裂缝断口方向也与页岩本身的层理方向基本吻合。通过对比分析可知,宜宾珙县地区页岩的抗拉强度和单轴抗压强度均具有一定的各向异性,但总体来说,该地区页岩的抗压强度远大于抗拉强度,这表明宜宾珙县地区下志留统龙马溪组页岩在受载时更容易出现拉伸破坏。研究结果可为该地区进行页岩气钻井、压裂改造的设计提供有益参考。 相似文献
19.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。 相似文献
20.