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高分辨率气候数据是研究气候变化对农业、生态、水文影响的驱动数据,动力和统计降尺度模型是两类常用的生成高分辨率气候数据的方法,近年来机器学习模型也被用到气候变化的研究中,但针对不同站点(下垫面)的多种统计降尺度模型的对比研究较少.石羊河流域土地利用类型多样,海拔变化显著,适合研究降尺度模型的适用性.本研究选择2种传统统计...  相似文献   
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沙子江铀矿外围地化特征、元素迁移及铀成矿机理   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
沙子江矿床外围某钻孔不同矿化蚀变位置具有U含量与SiO2、CaO、Fe2O3、LOI、HREE含量正相关、Na均消失殆 尽、稀土和微量元素配分型式相似、LREE呈较富集的右倾特征。与新鲜围岩相比,蚀变围岩Sb、U明显增高,Ni、W略有 增加;与新鲜围岩和蚀变围岩二者相比,碎裂花岗岩(矿石) 中Cd、Sb明显增高,W、Ni、Pb略有增加,Be、Bi明显减 少;相对于新鲜围岩,碎裂花岗岩(矿石) 和蚀变围岩分别表现出Sb、U和Sb、Cd、U明显增高,共同表现出W、Ni略有 增加的特征。矿化蚀变带元素迁移研究表明,矿化蚀变带样品Sb、LOI、CaO、Ni、Cu、In、Sr均迁入,Na2O、FeO、Be、 Cs、Th、Nb均迁出,迁入率最大的组分均为Sb,迁出率最大的组分均为Na2O。地球化学特征及元素迁移规律指示花岗质 围岩是重要的U源及组分来源,成矿流体呈碱性,氧逸度较高。  相似文献   
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AREM模式两种初值扰动方案的集合降水预报试验及检验   总被引:5,自引:0,他引:5  
基于我国科学家自主开发的AREM区域中尺度模式,考虑模式初值的不确定性,初步建立起11个成员37 km分辨率覆盖全国大部地区的短期集合预报系统。采用两套初值扰动试验方案(降尺度方案和BGM方案)分别进行了批量试验,试验结果表明:(1)通过对集合预报离散度和概率预报的检验,表明采用区域模式自身孵化循环产生的初始扰动明显优于直接使用全球集合预报提供的初始扰动。(2)无论采用哪种初值扰动方案,基于集合预报方法的集合平均预报、概率预报等均优于单一的确定性预报和业务预报。(3)离散度与集合平均预报误差的面平均有较好的对应关系;离散度与预报误差的空间相关系数平均为40%~45%。(4)目前集合预报系统离散度与预报误差相比偏小,其部分原因在于没有考虑模式物理过程的不确定性,这将在下一步的工作中逐步改进。  相似文献   
46.
AREM短期集合预报系统及其降水预报检验   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于我国科学家自主开发的AREM区域中尺度模式,考虑模式初值和侧边界条件的不确定性,采用BGM方案,建立有11个成员、37km分辨率、覆盖全国区域的短期集合预报系统,并将其于2009年汛期投入准业务化试验,进行了连续2个月的预报结果检验。结果表明:由于能提供更多预报信息,集合预报系统优于单一确定性预报,集合平均预报对评分的改进主要表现在暴雨以下量级,概率预报高于集合平均和控制预报,因而更具参考价值;利用多种集合产品对降水过程进行综合分析,能提高决策预报的科学性。  相似文献   
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采用车载风动正循环潜孔锤+合金刮刀钻进工艺,提出了一套适用于盖层厚度小于100m、地下水埋深大于100m的浅覆盖区1∶5万化探方法技术,方法技术包括采样粒级、采样层位、采样网度、样品收集等内容。选择玉海外围等具有找矿潜力的覆盖区开展方法技术有效性验证工作,覆盖区内圈定的异常不仅很好的反映了已知隐伏矿床,而且依据覆盖区内圈定的异常,开展异常查证工作实现玉海矿区外围覆盖区内取得找矿新突破,新圈定铜矿体5条,扩大了矿床规模。研究提出的1∶5万车载浅钻化探方法技术组合在新疆东天山玉海地区以侵入岩为赋矿岩体的覆盖区内找矿是有效的。  相似文献   
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距离扩展流星尾迹回波 (RSTE,range spread trail echo)观测通常采用高功率大孔径雷达.本文利用三亚 (18.4°N,109.6°E) VHF雷达观测,分析研究了小功率VHF雷达观测的RSTE特征.结果表明,三亚VHF雷达在相干散射模式观测的RSTE,其发生和演化的主要形态特征类似高功率大孔径雷达的观测结果.通过2011年8月期间,三亚VHF雷达相干散射模式观测的RSTE,与同时的全天空流星模式观测的镜面流星尾迹(SE,specular trail echo)数据,统计分析了RSTE和SE随地方时以及高度的变化,发现短持续时间RSTE(小于等于15 s)与SE具有类似的时间-高度变化特征,而长持续时间RSTE(大于等于15 s)发生的峰值时间,相比SE和短持续时间RSTE向晨侧偏移,且长持续时间RSTE对高度的依赖性比短持续时间RSTE显著.此外,全天空流星模式观测SE 的数量远多于相干散射模式观测的RSTE数量,可能与不同模式下的观测角度、波束宽度等因素相关.  相似文献   
49.
东坑铀矿床是粤北地区代表型花岗岩型铀矿床之一,复杂的成矿过程制约了人们对其成因的理解。文章依据成矿期次,将其中黄铁矿划分为4类:矿前期粗晶萤石-梳状石英中的黄铁矿(Py Ⅰ)、成矿期早阶段红色微晶石英中的自形-半自形黄铁矿(Py Ⅱ)、主成矿阶段沥青铀矿中的胶状-他形黄铁矿(Py Ⅲ)以及晚成矿阶段自形-半自形细粒黄铁矿(Py Ⅳ)。微量元素分析结果表明,黄铁矿中Co、Ni、As、Se主要以类质同象的形式存在,而U、Pb、Cu、Zn、Bi等元素则以矿物包裹体的形式存在。Py Ⅰ和Py Ⅱ具有相对较高的As、Tl含量和较低的Co、Ni以及U、W、Mo、V、Ti含量,表明其形成温度较低;Py Ⅲ具有最低的As、Tl含量和最高的Co、Ni、Ti、V、Mn、U、Mo含量,暗示流体温度相对较高,且辉绿岩或深源流体可能提供了部分物质;Py Ⅳ的As、Tl、Sb略微升高,Co、Ni及Se、U、Mo、W、Ti、V、Mn、Cu、Zn则降低,且其Co/Ni值变化较大,结合结构特征认为其形成于流体快速降温过程。不同矿床黄铁矿微量元素的对比结果表明,东坑铀矿床主成矿期黄铁矿与竹山下“交点型”和辉绿岩中黄铁矿类...  相似文献   
50.
小波包分解与多个机器学习模型耦合在风速预报中的对比   总被引:1,自引:1,他引:0  
准确预报风速是提高风电利用率以及电力系统稳定性的有效方法。学者们提出了大量风速预报模型,但针对不同下垫面不同风速预报模型的对比研究较少。该研究主要探究小波包分解和12个机器学习模型耦合对3种下垫面(戈壁、绿洲和沙漠)风速预报能力,探索风速预报的优化耦合模型。设置3组模型实验进行对比:单一机器学习模型、小波包分解-机器学习混合模型和小波包分解-机器学习-卷积神经网络混合模型。结果表明:具有特征选择和记忆功能的深度学习模型(如卷积长短时记忆网络)以及极限学习机对风速具有较好的预报能力,小波包分解可以显著提高模型精度。小波包分解与卷积长短时记忆网络、卷积门控循环单元和极限学习机的耦合模型在风速预报中具有较好的表现。这表明信号分解和深度学习的耦合模型,能有效提高预报精度,值得推广。  相似文献   
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