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31.
利用2004——2007年在柴达木盆地西部狮子沟地区布设的地震台站的连续观测资料,挑选远震P波到时,采用远震体波走时层析成像方法进行反演处理,获得了该地区地下三维速度结构图象.反演结果表明,在研究观测地区西南侧存在一近北西走向的低速异常体,以较大倾角向北东方向插入;在该低速异常体的北部、东北部和东部环绕着相对高速的异常,其走向和分布范围基本与狮子沟背斜构造一致.   相似文献   
32.
南北地震带南段远震P波走时层析成像研究   总被引:7,自引:5,他引:2       下载免费PDF全文
南北地震带南段位于青藏高原东南缘,是青藏高原与扬子克拉通的过渡地带.本文收集了该区域内90个固定台站和356个流动台站的远震波形数据,采用波形互相关方法拾取了88691个P波走时残差数据,应用FMTT(Fast Marching Teleseismic Tomography)层析成像方法获取了南北地震带南段深部的三维P波速度结构.结果显示了研究区深部的结构具有显著的不均匀性:腾冲火山地区深部400km以浅的深度内分布着明显的低速异常;四川盆地西南部下方300km内具有较强的高速异常;在上地幔顶部,沿川滇菱形块体周边的大型断裂带及川滇菱形块体南端分布着显著的低速异常,这些低速异常为青藏高原物质向东南方向挤出提供了必要的通道;保山地块下方存在一东倾的高速异常带,该高速异常带为印度板块岩石圈向东俯冲的体现.  相似文献   
33.
目前,多数高阶联合聚类算法属于硬划分方法,不考虑聚簇重叠问题。为了更有效地分析具有重叠聚簇结构的数据,提出了一种基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法(MSR-HFCC),该算法将聚类问题转化为最小化模糊平方和残差的优化问题,推导出求解优化问题的隶属度迭代更新公式,设计出聚类过程的迭代算法。实验结果表明,MSR-HFCC算法聚类效果优于目前已有的5种硬划分高阶联合聚类算法。  相似文献   
34.
根据多频组合理论,构造基于北斗三频数据的无几何、消电离层组合,结合双频MW组合法和电离层残差法,对北斗实测三频数据进行周跳探测。实验表明,上述3种组合的结合使用能探测出所有大小的周跳,并具有较好的修复效果。  相似文献   
35.
随着川滇地区强震记录的不断增加,为了建立更符合该区域地震动特征的预测模型,文中基于该区域现有的地震动数据,通过随机效应回归模型建立适用于川滇地区的地震动预测模型;2021年5月21日,云南省大理州漾濞县发生6.4级地震,为了分析文中预测模型对漾濞地震的适用性,首先根据预测模型的适用范围选取合适的漾濞地震数据,计算真实记...  相似文献   
36.
基于日本K-NET和KiK-net台网的4695条俯冲带板内地震记录,采用最小二乘法对阻尼修正系数(DMF)的几何均值进行关于阻尼比和谱周期的回归拟合,分场地类别建立了考虑阻尼比和谱周期的竖向加速度谱DMF模型.为探究震源、路径和场地效应对该模型残差分布的影响,采用随机效应模型将残差分离得到各类残差及相应的残差标准差,...  相似文献   
37.
陆地高分辨率重力数据是超高阶重力场模型及其应用研究的基础,但现有的观测技术和手段限制了陆地重力测量的覆盖区域,全球仍有大量的重力测量空白地区.采用残差地形模型空域法,利用高通滤波技术提取航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)分辨率3"×3"的V4.1数据短...  相似文献   
38.
分别利用GLOBK和QOCA软件对陆态网络260个基准站的GNSS观测数据进行处理,获得站点在ITRF2008框架下的坐标和速度。通过比较分析两个软件的解算结果,证明了QOCA 软件能更好地处理测站位移的非线性变化,并通过拟合周年、半年项、剔除共模误差等手段提高解算精度。结果表明,相比于GLOBK软件,QOCA软件得到的拟合残差序列的RMS在E、N、U 3个方向上分别减小70%、80%和70%。  相似文献   
39.
针对中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)坐标时间序列分析,研究选取3种不同空间尺度的参考框架以及考虑不同相似转换参数对测站速度场、年周期项及残差时间序列的影响。结果表明,对于中国大陆这样大范围、长时间连续观测的GPS网,采用全球框架坐标时间序列分析结果更加稳定,对转换参数选择不太敏感;但采用区域框架,特别是接近研究区域的小区域框架能够反映出更显著的区域形变特征,对于进一步研究其动力学机制是有利的。  相似文献   
40.
针对UBGM(1,1)-Markov模型中存在2个邻近值可能被归属到不同状态,导致预测值产生偏差的问题,结合模糊分类理论,构建基于模糊分类的无偏灰色-马尔科夫模型(unbiased gray-Markov model based on fuzzy classification, FC-UBGM(1,1)-Markov)。首先对UBGM(1,1)模型进行残差修正,然后将修正后拟合值的相对残差序列作为Markov链进行区间划分,再结合模糊分类的隶属度函数,计算相对残差的模糊向量,根据隶属度确定其所属的状态。实际算例表明,该模型比传统UBGM(1,1)-Markov模型的预测效果更好。  相似文献   
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