一次西南低涡过程的地面场中尺度分析     

曾俊  卢敬华  潘鄂芬 《成都信息工程学院学报》1990,(Z1)

本文运用带通滤波分析方法,对四川省1981年7月由西南低涡等天气系统引起的大暴雨过程作了地面气象要素场的中尺度诊断分析。结果表明,带通滤波后的场具有明显的中尺度特征,其中一些物理量场的适当配置与6小时后的暴雨中心有较好的对应关系。说明了此带通滤波方法在实际业务预报中具有一定的使用价值。  相似文献   

影响岩心形成过程的因素     

П.  ПП 杨凯华 《地质科学译丛》1992,9(2):94-98

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GPS相位预测值周跳检测的小波分析法   总被引：5，自引：0，他引：5  

黄丁发  卓健成 《测绘学报》1997,26(4):352-357

本文研究了利用小波分析法来检测ＧＰＳ相位观测整周跳变的理论与方法，并通过实测数据进行分析，得出了一些有益的结论，有助于ＧＰＳ基线解算及其软件开发。  相似文献   

浅议痕量分析中的污染源     

高殿生 《地质实验室》1992,8(4):235-236

关于痕量分析的污染问题已有许多文献作为全面阐述，本文主要介绍笔者在分析测试和方法研究中遇到的一些现象与解决的途径。  相似文献   

印度阿萨姆——若开盆地东北部受海水影响的渐新世煤的化学特性评述     

《国外煤田地质》1997,(1):20-20

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β-环糊精-1，2，5，8-四羟基蒽醌包结物荧光法测定铍     

吴俐华何应律  赵锦端 《地质实验室》1992,8(5):257-260

本文对1，2，5，8-四羟基蒽醌(THA)与镀形成配合物和THA进入β-环期精(β-CD)的内空腔与镀形成包结物这两种测定镀的荧光分析方法进行了比较，试验表明，后者的灵敏度和重现性有显着提高．选择性明显改善。详细研究了方法的测定条件．并应用于矿样中痕量镀的测定，结果符合质量要求。  相似文献   

地质样品中稀土元素分析进展     

伊丽莹 《岩矿测试》1992,11(1):173-178

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台湾海峡西岸重力场变化梯度场图像分析     

梁全强  刘序俨  黄声明  吴维日  陈新泽 《大地测量与地球动力学》2006,26(4):82-85

讨论了应用曲面拟合技术和利用离散的重力观测点的重力变化对特定研究区的重力场变化进行数值模拟以获取该区重力变化空间梯度场图像的具体方法;并应用该方法获得了2004年3月福建安溪3.6级地震前的重力变化空间梯度场图像,发现空间梯度场图像能清晰地反映出地震前重力场群体性变化的差异性;利用此方法对2005年6月~2006年3月间台湾海峡西岸重力场变化进行数值模拟,获得其空间梯度场图像。  相似文献   

某滑坡稳定分析及处理方案探讨   总被引：6，自引：0，他引：6  

毛新虎 《长安大学学报(地球科学版)》2003,25(2):22-26

滑坡属于不良地质现象，是斜坡上的部分岩体和土体在自然或人为因素的影响下沿某一明显的界面发生剪切破坏向坡下运动的现象。当高速公路不得不通过某一滑坡时，对其稳定性进行分析和整治设计就显得尤为重要。以祁临高速公路灵石至霍州段窑深沟大桥东南窑深沟滑坡为实例，根据勘察资料，利用岩土力学知识，在公路修好后并运行的情况下，计算出了其稳定系数和推滑力，又以材料力学、结构力学等力学理论为基础，设计出抗滑桩和锚索抗滑桩等两种整治方案，经验证，效果良好。  相似文献   

SIMULATION AND PREDICTION OF DEBRIS FLOW USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK     

WANGXie-kang HUANGEr CUIPeng 《中国地理科学(英文版)》2003,13(3):262-266

Debris flow is one of the most destructive phenomena of natural hazards. Recently, major natural haz-ard, claiming human lives and assets, is due to debris flow in the world. Several practical methods for forecasting de-bris flow have been proposed, however, the accuracy of these methods is not high enough for practical use because of the stochastic and non-linear characteristics of debris flow. Artificial neural network has proven to be feasible and use-fill in developing models for nonlinear systems. On the other hand, predicting the future behavior based on a time se-ries of collected historical data is also an important tool in many scientific applications. In this study we present a three-layer feed-forward neural network model to forecast surge of debris flow according to the time series data collect-ed in the Jiangjia Ravine, situated in north part of Yunnan Province of China. The simulation and prediction of debris flow using the proposed approach shows this model is feasible, however, further studies are needed.  相似文献