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41.
风尘堆积的物源研究对于揭示物源区的环境演化状况、重建古风场强度和古大气环流格局等都具有重要的意义。目前长江下游地区下蜀土的物质来源问题仍然存在争议。为了解决这一争议问题,本文以南京泰山新村下蜀土剖面为研究对象,开展了系统的地球化学研究。通过对南京下蜀土的常量元素、微量元素、Nd同位素进行测试,并与黄土高原同期黄土进行对比分析,探讨其对长江下游下蜀土的物源指示意义。南京下蜀土与北方黄土具有相似的常、微量元素UCC标准化曲线和稀土元素球粒陨石标准化曲线,但是它的Zr、Hf含量较高,Tl、Pb含量较低,且具有较高的SiO2/Al2O3、TiO2/Al2O3、Nb/Ta和GdN/YbN,较低的SiO2/TiO2、Zr/Hf、Y/Ho、Lu/Hf和εNd(0)值,说明南京下蜀土的物质来源明显有别于黄土高原黄土。南京下蜀土与长江中游下蜀土在地球化学特征方面有较多的相似性,指示其物质来源与中游下蜀土的物质来源相似,主要来源于长江中下游地区的松散沉积物。 相似文献
42.
在反演过程中进行频带控制是多尺度反演的重要策略,但数据频率成分与要反演的参数之间的尺度对应关系尚不清晰。本文利用Kormendi论文中的测井曲线模型,基于逆散射理论将地下介质参数的扰动分解为0-0-9-11 Hz、9-11-18-22 Hz、18-22-36-44 Hz和36-44-80-90 Hz共4个尺度,并利用反射率正演模拟方法生成4个尺度扰动成分的地震响应。通过对比地下介质参数不同尺度的扰动及其地震响应的频带成分,发现二者在4个扰动尺度上均具有一致性,由此得出介质参数与其地震响应具有定量尺度对应关系的结论。据此从介质扰动的尺度概念引申出反射系数的尺度概念,从逆散射理论角度探讨实验结果的理论依据,并对其在指导反演分频参数选取及薄互层解释等方面的应用展望进行讨论。 相似文献
43.
岩相和储层物性参数是油藏表征的重要参数,地震反演是储层表征和油气藏勘探开发的重要手段.随机地震反演通常基于地质统计学理论,能够对不同类型的信息源进行综合,建立具有较高分辨率的储层模型,因而得到广泛关注.其中,概率扰动方法是一种高效的迭代随机反演策略,它能综合考虑多种约束信息,且只需要较少的迭代次数即可获得反演结果.在概率扰动的优化反演策略中,本文有效的联合多点地质统计学与序贯高斯模拟,并结合统计岩石物理理论实现随机反演.首先,通过多点地质统计学随机模拟,获得一系列等可能的岩相模型,扰动更新初始岩相模型后利用相控序贯高斯模拟建立多个储层物性参数模型;然后通过统计岩石物理理论,计算相应的弹性参数;最后,正演得到合成地震记录并与实际地震数据对比,通过概率扰动方法进行迭代,直到获得满足给定误差要求的反演结果.利用多点地质统计学,能够更好地表征储层空间特征.相控序贯高斯模拟的应用,能够有效反映不同岩相中储层物性参数的分布.提出的方法可在较少的迭代次数内同时获得具有较高分辨率的岩相和物性参数反演结果,模型测试和实际数据应用验证了方法的可行性和有效性. 相似文献
44.
提出基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行预处理,并将点云按隧道走向分成不同区段;然后对各区段依据轴线与表面点云法线垂直关系,提取精度较低的中轴线;最后对各区段利用圆柱多段拟合,提取精度较高的中轴线。实验表明,隧道中轴线的提取在一定的采样区间具有较高的稳定性,对直线和弯曲的圆形隧道有良好的适用性,算法可靠,精度较高。 相似文献
45.
城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用(LUC)数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数(NDVI)数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明:① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。 相似文献
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47.
48.
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
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50.
为提高对降雨特性的认识,选择常用的6种测雨设备(翻斗式SL3-1、JDZ05、RG-3,称重式Pluvio2,雨滴谱仪Parsivel2和非计数式JQH-1),成对布设在南京水利科学研究院滁州水文实验基地的同一个实验场地,同步观测了2019年4月1日至8月31日为期5个月的降雨过程。比测分析得到:在中大雨条件下(日雨量≥ 10 mm),SL3-1和JDZ05测的降雨总量能够满足4%误差控制要求,RG-3、Pluvio2和Parsivel2测的降雨量比JQH-1测值小4%;在小雨条件下(日雨量 < 10 mm),翻斗式和称重式雨量计的测量值小于JQH-1测值的4%;SL3-1、RG-3、Pluvio2、Parsivel2测得雨强≤ 0.1 mm/min的频率大于75%,雨强≤ 0.2 mm/min条件下的雨量累积比重大于50%;Pluvio2和Parsivel2监测的降雨开始时间比SL3-1分别早0.5 h和2 h以上,而结束时间分别晚0.5 h和2 h以上。比测结果有助于研究人员选择合适的测量设备获取所关注的降雨特性。 相似文献