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51.
周期气压波对地壳应变场观测影响的若干因素分析   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
地壳应变场常用钻孔体应变仪进行测量,而周期为几分钟到几小时的短周期气压波是影响体应变仪工作的一种长期因素.本文以Evertson等人推导的体应变短周期气压干扰模型为基础,从理论上进一步探讨了体应变气压影响系数与气压周期、岩石弹性参数和井孔深度的关系及变化规律.由于体应变观测井孔存在耦合效应,又建立了大气压垂直载荷作用下观测井孔耦合系数计算方程,比较了在多重因素作用下体应变气压影响系数理论观测值与无孔岩石真实值之间的差异,并与涞水、顺义、东三旗和昌平台的Sacks体应变实际观测资料进行了比对分析.这对地震前兆微动态信息背景场的探索具有实际意义.   相似文献   
52.
Application of snowmelt runoff model for water resource management   总被引:1,自引:0,他引:1  
Snow‐covered areas (SCAs) are the fundamental source of water for the hydrological cycle for some region. Accurate measurements of river discharge from snowmelt can help manage much needed water required for hydropower generation and irrigation purposes. This study aims to apply the snowmelt runoff model (SRM) in the Upper Indus basin by the Astore River in northern Pakistan for the years 2000 to 2006. The Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) data are used to generate the Digital Elevation Model (DEM) of the region. Various variables (snow cover depletion curves (SCDCs), temperature and precipitation) and parameters (degree‐day factor, recession coefficient, runoff coefficients, time lag, critical temperature and temperature lapse rate) are used as input in the SRM. However, snow cover data are direct and an important input to the SRM. Satellite data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) are used to estimate the SCA. Normalized difference snow index (NDSI) algorithm is applied for snow cover mapping and to differentiate snow from other land features. Nash–Sutcliffe coefficient of determination (R2) and volume difference (DV) are used for quality assessment of the SRM. The results of the current research show that for the study years (2000–2006), the average value of R2 is 0·87 and average volume difference DV is 1·18%. The correlation coefficient between measured and computed runoff is 0·95. The results of the study further show that a high level of accuracy can be achieved during the snowmelt season. The simulation results endorse that the SRM in conjunction with MODIS snow cover product is very useful for water resource management in the Astore River and can be used for runoff forecasts in the Indus River basin in northern Pakistan. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
53.
离散元微观参数对砂土宏观参数的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用离散元商业软件PFC2D对密砂和松砂试样共进行了66组双轴压缩试验,试验中改变颗粒接触刚度和粒间摩擦系数以探究离散元微观参数对试样宏观参数(弹性模量和内摩擦角)的影响,其中颗粒法向刚度变化范围为1.5×108~1.5×109N.m-1,粒间摩擦系数变化范围为0.1~0.7 N.m-1。结果表明:颗粒接触刚度对弹性模量有一定程度影响且对密样影响程度大于松样,而对内摩擦角基本无影响;粒间摩擦系数对试样弹性模量有明显影响且对松样的影响程度更大,对密样和松样的内摩擦角都有非常显著的影响。  相似文献   
54.
密度对非饱和粘土渗透系数的影响研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
李小伟  王世梅  黄净萍 《地震工程学报》2011,33(Z1):214-217,222
取三峡库区某滑坡滑带土制备不同干密度的重塑土样进行饱和渗透试验和非饱和土水特征曲线试验,得到不同干密度重塑土样的土水特征曲线,通过理论公式预测出相应的非饱和渗透系数,进而得到不同干密度重塑土样渗透系数与基质吸力的关系.结果显示:渗透系数随着基质吸力的增大而呈非线性减小,当基质吸力较高时,渗透系数随基质吸力的变化比较小;...  相似文献   
55.
多分量勘探相比常规纵波勘探而言有许多的优势,PP/PS联合AVO分析和反演是强而有效的储层识别方法。在本文中,我们推导了更精确的转换波AVO反射系数公式;并在入射角小于30度时进行了进一步简化,其对于转换波AVO分析和反演而言更加简单有效。基于该近似,我们进行了PP/PS联合AVO反演。实际资料的实例表明,反演得到的纵横波速度比可很好地识别岩性及油气。反演得到的流体因子和泊松比等其他属性在储层处也显示出明显异常,效果显著。  相似文献   
56.
为克服基于极化散射特性保持的迭代Wishart分类算法不适用于城区及对混合散射像素分类欠理想等不足,本文提出一种改进方法.其基本思想是先应用四分量分解算法将像素分成4种基本散射类型和混合散射类型,接着以平均合并度为指导对基本散射类型中的像素自适应聚类,最后对所有像素进行散射特性保持的迭代Wishart分类.试验结果表明...  相似文献   
57.
在分析四分量极化散射理论基础上,提出了一种新的极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法首先应用四分量散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;然后采用极化特征和空间特征的相似性度量,在滤波窗口内选取中心像素的同质区;最后根据同质区的局部统计特性,应用线性最小均方滤波器进行滤波处理。AIRSAR系统L波段极化SAR数据的实验结果表明,该算法不仅可有效抑制相干斑,而且对极化和边缘等细节信息也有较好的保持。  相似文献   
58.
利用2004—2006年ACE、WIND卫星观测的太阳风数据和相应时期反映磁暴大小的Dst指数,针对200个不同级别的磁暴事件,分析了磁层顶日下点距离R0与磁暴Dst指数的线性相关性。分析显示,在极端太阳风条件下,Dst指数时间序列比借助于Chao Model计算出的磁层顶日下点距离R0的时间序列延迟了约3h。经修正时间延迟后,对磁层顶日下点距离R0与磁暴Dst指数的线性相关性进行分析。结果表明:发生超级磁暴时,二者线性相关系数的均值为0.77;大磁暴时,线性相关系数的均值为0.74;中等磁暴时,线性相关系数的均值为0.47。此外,用最小二乘数据拟合得到了不同级别磁暴时的R0-Dst关系图。  相似文献   
59.
利用激光雷达资料分析兰州远郊气溶胶光学特性   总被引:9,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
周碧  张镭  曹贤洁  韩霄  张武  冯广泓 《高原气象》2011,30(4):1011-1017
利用2007年1~4月兰州大学半干旱气候与环境观测站激光雷达资料,反演了晴空无云典型日和沙尘过程大气气溶胶消光系数和光学厚度。结果表明,兰州远郊榆中地区,1km以下大气气溶胶消光系数较大,为0.01~0.1km-1;平均气溶胶光学厚度〈0.5,光学厚度日变化呈双峰型,峰值分别出现在12:00和20:00。采暖期与非采暖...  相似文献   
60.
选取我国长序列资料测站点中月降水与月均温资料较全的6个站点:西安、广州、汉口、沈阳、重庆、上海,以10a为一次成组实验,时域分辨率定为季,计算出各季月降水与月均温的相关系数,然后用相关分析和贝努里概型分析月均温与月降水之间的相关联系,初步得出我国长序列资料测站点春、夏、秋、冬月降水与月均温的相关稳定性联系。结果表明:①我国月降水与月均温在春、夏、秋、冬季均存在相关关系,以夏、秋季节最显著且为负相关,故我国常见干热或湿凉型夏、秋季;②我国华南地区春季月降水与月均温负相关关系显著,故常呈现干热或湿冷型春季;西北地区冬季月降水与月均温负相关关系较为明显,常呈现干热或湿冷型冬季。  相似文献   
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