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以北京市平谷区2011年6月11日防雹作业为例,利用双线偏振雷达资料,选取与作业区条件十分接近的云块为对比区,根据回波移动方向和速度,跟踪分析在不同高度上防雹作业前后云体宏观结构特征和粒子相态等微物理变化过程。作业后云体所呈现特征为:1作业区的云顶高度、强回波中心高度迅速下降,对比区变化不明显;2作业区水平反射率Zh减小,差分反射率Zdr、零相关系数ρhv增大,单位差分传播相移Kdp小范围内波动,对比区Zh、Zdr、Kdp变化不明显;ρhv增大;3作业区对流减弱,高层较大冰雹粒子、大雨滴下沉明显,最终以霰粒子为主;而对比区域则对流仍然旺盛,冰雹粒子有增多趋势。以上特征表明防雹作业可有效抑制冰雹胚胎成长为冰雹的过程,通过偏振雷达观测参量可对防雹作业效果进行较好的验证。 相似文献
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本文充分利用岩芯、测井、地震及分析化验等资料,对海-塔盆地中部断陷带4个主力凹陷的南屯组砂体类型及分布特征进行了详细研究。结果表明,南屯组主要发育扇三角洲、近岸水下扇、辫状河三角洲和湖底扇等4种典型类型砂体,并从沉积背景、发育部位、沉积特征、搬运机制以及地震反射特征等5个方面,分不同角度、不同层次详细阐述了扇三角洲、近岸水下扇、辫状河三角洲和湖底扇的识别标志;其中扇三角洲主要分布在乌尔逊凹陷和贝尔凹陷的陡坡带,近岸水下扇主要分布在南贝尔凹陷和塔南凹陷的陡坡带,而辫状河三角洲主要分布乌尔逊凹陷、贝尔凹陷和南贝尔凹陷的缓坡带。从盆地边部向盆地中心方向,沉积相由扇三角洲、近岸水下扇和辫状河三角洲沉积逐渐过渡为半深湖-深湖相沉积,局部半深湖-深湖相中发育湖底扇沉积体系,整体具有“南北分块、东西分带”的沉积格局。综合研究表明,扇三角洲前缘、近岸水下扇中扇和辫状河三角洲前缘砂体是油气富集的有利沉积相带,而洼槽边缘的湖底扇砂体为岩性油气藏勘探的重点对象。 相似文献
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《岩土力学》2016,(Z2):578-588
提出基于贝叶斯理论的抗剪强度参数最优Copula函数识别方法,首先简要介绍了基于Copula函数的岩土体抗剪强度参数相关结构表征方法,给出常用的识别最优Copula函数的最小平方欧氏距离法和AIC(akaike information criterion)准则。其次,采用蒙特卡洛模拟方法验证了贝叶斯理论识别最优Copula函数的有效性,比较了3种方法的最优Copula函数识别能力,并分析了影响贝叶斯理论识别精度的主要因素。最后,收集了实际工程共23组抗剪强度参数试验数据,研究了贝叶斯理论在抗剪强度参数最优Copula函数识别中的应用。结果表明,贝叶斯理论能够有效地识别表征抗剪强度参数间相关结构的最优Copula函数,且能有效考虑先验信息对识别结果的影响;与传统的最小平方欧氏距离法和AIC准则相比,贝叶斯理论的识别能力和识别精度都更高;抗剪强度参数的样本数目、相关性大小、真实Copula函数类型以及先验信息都对贝叶斯理论的识别精度具有重要的影响。此外,常用的Gaussian Copula函数并不总是表征抗剪强度参数间相关结构的最优Copula函数。 相似文献
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怀柔应急水源地自运行以来一直续采至今,由于连续干旱和多年的超设计规模运行,导致区内水文地质条件发生了较大变化,为保证其"应急供水"的能力,具备随时启动供水的功能,结合南水北调水源进京的机遇,从资源回补涵养和供水系统的热备运行两方面开展研究工作。在综合分析区域水文地质条件和研究多年地下水动态变化规律的基础上,利用地下水数值模型对怀柔应急水源地在不同开采条件下的回补方式和效果进行模拟,拟定了南水北调进京后区域水资源人工回补方案及应急水源地的热备运行方案,并模拟预测了水源地热备运行和地下水涵养效果,为怀柔应急水源地可持续供水提供科学依据。分析结果表明:南水北调水源进京后,怀柔应急水源地可采用夏季高峰集中供水与日常保压相结合的"集中开采"方案和日常"稳压开采"方案。 相似文献
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不同岩性的火山岩其储集性能差异甚远,准确识别火山岩岩性对于火山岩储层的研究具有重要意义。研究区春风油田石炭系储层以火山岩为主,过渡类型较多,岩性较为复杂。利用岩心观察、薄片鉴定、地化分析等方法确定研究区发育火山熔岩类和火山碎屑岩类两类火山岩,其中,火山熔岩包括玄武岩、安山玄武岩、玄武安山岩以及安山岩,火山碎屑岩有凝灰岩和火山角砾岩等。通过识别出的岩性标定测井,分析每种岩性的测井响应特征,利用交会图法和星形图法,建立了不同岩性的识别标准。 相似文献
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An Antarctic sea ice identification algorithm on the HY-2A scatterometer(HSCAT) employs backscattering coefficient(σ0) and active polarization ratio(APR) for a preliminary sea ice identification.Then standard deviation(STD) filtering and space filtering are carried out.Finally,it is used to identify sea ice.A process uses a σ0,STD threshold and an APR as sea ice indicators.The sea ice identification results are verified using the sea ice distribution data of the ASMR2 released by the National Snow and Ice Data Center as a reference.The results show very good consistence of sea ice development trends,seasonal changes,area distribution,and sea ice edge distribution of the sea ice identification results obtained by this algorithm relative to the ASMR2 sea ice results.The accuracy of a sea ice coverage is 90.8% versus the ASMR2 sea ice results.This indicates that this algorithm is reliable. 相似文献
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