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111.
基于2003~2013年GRACE卫星重力、GPS和绝对重力数据对青藏高原南缘地壳形变进行探讨分析。结果表明,拉萨测站1999~2015年垂向隆升速率为1.5 mm/a,显示出拉萨测站持续隆升的特点。结合南加州综合网络构建的远程连续GPS参考站,另外选择TPLJ、CHLM、JMSM测站数据进行分析。GPS结果表明,4个测站2003~2013年平均隆升速率为2.3±0.11 mm/a,GRACE垂向位移时间序列显示4个测站2003~2013年除季节性变化外也具有轻微上升趋势,平均速率为0.35 mm/a。联合绝对重力资料在考虑诸多因素(地壳隆升、侵蚀、GIA等)后得到拉萨测站近年重力变化约为-0.97 μGal/a,青藏高原拉萨测站地下地壳底部增厚速率约为4.4 cm/a,揭示了青藏高原南部地区的地壳形变特征--地壳隆升与底部增厚。 相似文献
112.
脉冲激光抽运铷原子钟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对脉冲激光抽运、微波分立场共振和自由感应微波辐射或者光吸收检测方案(POP)的铷原子钟进行了理论和实验研究。理论研究表明,POP原子钟,可以消除光频移,有效地减小腔牵引频移,从而有利于提高原子钟的稳定度;且微波脉冲面积为π/2时,微波Ramsey条纹的线宽为传统Ramsey条纹的一半,从而提高了原子品质因数。实验获得了... 相似文献
113.
114.
川滇菱形块体东边界各断层段强震演化特征研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在搜集整理川滇菱形块体东边界断裂带的断裂分段、特征地震和古地震资料基础上,结合各特征参数之间的经验关系,给出东边界断裂带各断层段的长度、宽度、特征地震震级、错动距离等参数.以GPS速度场为约束,利用弹性位错模型反演各断层段深部的年平均滑动速率;针对某些特征地震断层段,根据错动距离及复发周期,确定其位错年积累速率.比较这二种速率之间的定量关系,并利用这一关系给出所有断层段上地震位错年积累速率和地震复发周期.在此基础上,利用弹性位错模型逐次反演1700年以来所有M≥6.8级地震对各断层段位错积累的影响,并将这种影响纳入特征地震的离逝时间中,得到了离逝时间与复发周期的比值,并进行归一化处理最终获取了各断层段的临震危险程度.震例研究表明,当比值为0~1时,断层较安全;当比值〉1时,断层段地震危险程度较高.2009年的结果表明:临震危险程度接近或大于1的断层段有鲜水河断裂带塔公段、安宁河断裂带北段、小江断裂带蒙姑-东川段、东川-寻甸段和宜良-澄江段,其临震危险程度分别为1.35,0.92,1.17,1.04和1.09. 相似文献
115.
首先通过对加入随机噪声的合成信号进行Morlet小波变换并进行显著性检验, 分析所得信号的周期成分的显著性和非显著性, 然后研究信号周期长短、 信号观测时间段长短与精度之间的关系.在此基础上,以活动周期比较稳定的太阳黑子活动作为实例分析,结果显示本文的精度分析和显著性检验方法对于周期谱的精度和显著性研究是可行的.最后将该方法应用于全球地震活动周期谱的分析,求出全球地震活动周期谱及其显著性与精度.研究结果表明,在利用Morlet小波分析地磁场和地震活动性周期时引入显著性检验,并结合本文给出的精度, 可以从数据中提取出周期谱及其显著性和精度. 相似文献
116.
117.
118.
叠前深度偏移技术可有效地进行复杂构造成像,针对不同的地质条件,需要应用不同的处理技术。针对陆架坡折带崎岖海底造成的地震成像差、构造畸变等问题,选择使用了如下叠前深度偏移技术:通过海平面叠前深度偏移技术得到精确的海底成像;通过约束速度反演、加入断层控制建立初始速度模型;采用百分比扫描速度分析对速度模型进行迭代修改,进而快速得到较为收敛的速度体;在此基础上再采用Kirchhoff积分法进行偏移。在珠江口盆地番禺—流花地区应用上述技术,基本消除了崎岖海底对下伏地层的影响,改善了断层和地层成像,并落实了该地区的构造圈闭。 相似文献
119.
鲜水河断裂带强震相互作用的动力学模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以鲜水河断裂带为研究区,首先依据断裂带的地震活动特征,确定整个断裂带的应变积累速率;然后根据GPS观测资料给出的水平应变率和地质给出的鲜水河断裂带断层分段及其相应各段的滑动分布,确定断裂带分段的应力、应变积累速率和强震复发间隔.在此基础上,采用三维有限元模型定量研究断裂带上1893年以来M6.7级以上地震的相互作用及其对断裂带强震复发的影响.研究结果表明,鲜水河断裂带上强震的发生有利于后续地震的发生.强震之间的相互作用不仅影响了断裂带各分段的强震复发间隔,还影响了整个断裂带上的强震活动特征. 相似文献
120.
采用立体匹配技术对多视卫星遥感影像进行三维场景重建一直是摄影测量与遥感领域的核心问题。基于卷积神经网络的深度学习方法极大地促进了立体匹配技术的发展,然而其中涉及匹配困难和误匹配问题的相关研究仍然不足。为了提升卫星遥感影像不适定区域中视差估计的精度,本研究提出了一种结合注意力机制的立体匹配深度学习网络,在特征提取模块中加入注意力机制,分别从通道和空间两个维度捕获全局信息,对特征进行优化;在代价体的构建模块中构建新的代价体积,并重新设置视差的回归范围。为了验证本文方法的有效性,在US3D、WHU-Stereo两个数据集上分别与已有方法 Stereo-Net、PSM-Net进行了比较分析。结果表明,本文方法在EPE(endpointerror)和D1两个指标上均能达到最优,取得了较好的性能,提高了立体匹配的精度,尤其在无纹理、重复纹理、遮挡及视差不连续区域表现出良好的鲁棒性。 相似文献