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61.
古构造应力场是构造动力学研究中的一个重要内容,且断层滑动数据古应力反演已经成为古构造应力场恢复研究中比较常用的重要方法之一。近年来,断层滑动数据古应力反演方法研究和应用取得了一系列重要进展,但有关反演结果的解释仍存歧义,反演结果的影响因素及其误差范围等并未得到深入研究与定量分析。本文总结指出,影响断层滑动数据古应力反演结果的主要因素包括变形体制、剪切破裂面类型、断层面的形态以及地质体内薄弱面的存在等。在此基础上,分别对新生断层和先存薄弱面滑动数据的古应力反演综合误差进行了定量分析。研究指出,在可以大致厘定变形体制或误差在允许范围内的前提下,将断层滑动数据反演结果解释为应力状态是合理可行的。各种因素导致的反演误差定量分析表明,同一期构造应力场形成的破裂面滑动数据的古应力方位反演误差最大不超过35°。换言之,在没有证据表明存在不同期次的应力作用情况下,主应力方位变化小于35° 的应力状态,可以划归同一期应力场。 相似文献
62.
孙现申 《资源导刊(河南)》2022,(2)
首先推证了现行中误差估式的有偏性,据此指出,应以中误差无偏估计作为对现行估式的修正,并给出了相应的计算公式。同时,对基于χ2检验和t分布区间估计的修正方法进行了推证、概括和评述,可供测量生产、教学及规范修订参考。 相似文献
63.
GPS卫星轨道数值积分与广播星历及IGS精密星历的比较 总被引:3,自引:0,他引:3
本文采用作者自编的SPPORB IT程序,对GPS卫星轨道的运动方程进行Adam s数值积分求解,同时利用广播星历计算卫星轨道坐标,然后将两者结果同IGS精密星历提供的卫星坐标进行比较,并探讨其轨道误差,计算结果显示广播星历与精密星历差值在2m左右,而数值积分与精密星历的差值在2 cm左右,进一步的分析表明前者误差较大是没有考虑卫星所受的太阳光压、日月引力等影响,而后者考虑了这些影响。鉴于IGS提供的是地固系坐标,而本文数值积分是在惯性系坐标系下进行的,因此本文还举例对惯性坐标系和地固系之间的坐标转换进行了描述。最后,通过实例说明SPPORB IT程序的稳定性以及Adam s数值积分方法的有效性。 相似文献
64.
65.
66.
起始方位角误差对附合导线平差结果的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
附合导线是工程测量中最常见的布网形式.结合附合导线平差过程,文中用真误差分析方法推导了起始方位角误差对附合导线平差结果的影响公式;通过分析与数据计算,得到了起始方位角误差对平差后导线点坐标和导线边方位角的影响规律;并与测角误差影响进行比较,得出了起始方位角误差影响可忽略的条件,对导线测量的理论研究与生产实践具有参考意义. 相似文献
67.
基于双二次插值多项式的DEM传递误差模型 总被引:8,自引:4,他引:4
基于函数插值方法,得出了基于不完全双二次插值多项式的规则格网数字高程模型(DEM)的表面表达模型,并推导了相应的传递误差公式.公式表明,不完全双二次多项式的DEM传递误差与双线性多项式的传递误差相同.但由于不完全双二次多项式的DEM表面建模误差低于线性多项式的DEM表面建模误差,因此基于不完全双二次多项式的DEM表面模型具有更高的精度. 相似文献
68.
利用郑州市主城区1961—2020年气象观测资料和2014—2018年空气质量监测数据,分析了郑州主城区大气自净能力指数的长期变化趋势与影响因子以及2014—2018年主城区大气自净能力与PM_(2.5)的关系。结果表明:郑州主城区大气自净能力指数30 a气候均值为4.42 t·(d·km^(2))^(-1),春季大气自净能力最强,为5.20 t·(d·km^(2))^(-1);秋季大气自净能力最弱,为3.88 t·(d·km^(2))^(-1),不利于对大气污染物的清除。1961—2020年郑州主城区大气自净能力呈显著的减弱趋势,其中1969年最强为6.85 t·(d·km^(2))^(-1),2020年最弱为3.06 t·(d·km^(2))^(-1)。影响因子中,1961—1980年混合层厚度与大气自净能力指数呈正相关;日平均风速≥2.5 m·s^(-1)的日数和小风日数与大气自净能力分别呈正、负显著相关;大气自净能力指数与降水日数显著相关,2015年后偏强降水日数的增加对大气自净能力在同时期的增强有一定影响。此外,研究还表明主城区大气自净能力和PM_(2.5)浓度存在显著的负相关,说明大气自净能力强时,对应的PM_(2.5)浓度低,环境空气质量趋好。 相似文献
69.
利用2015年5月至2020年4月辽宁省大连地区9个国家气象站、2017年165个区域气象站逐10 min测风资料, 从风向、风级、月际变化、日变化、空间分布和天气影响系统等对大连地区最大、平均、最小阵风系数进行统计分析。结果表明: 1—12月平均阵风系数的变化范围为1.66~1.77, 秋末冬初平均阵风系数偏大, 春夏季节偏小; 与冷空气相对应风向的平均阵风系数大于与暖空气相对应的风向; 随着风级的增大, 最大、最小阵风系数向平均阵风系数收敛; 不同风级下阵风系数的频率分布均呈单峰型分布, 风级越大, 分布范围越窄。除西南风外, 其他风向的阵风系数均表现出白天大、夜间小的特点。大连地区阵风系数具有明显的地域特点, 东南和西北部沿海区域的阵风系数比内陆和西南沿海偏小, 风向基本不影响阵风系数的空间分布。大连的大风过程多受海上气旋和高压前部双系统共同影响, 气旋、台风以及雷暴大风的平均阵风系数大于同风级的平均值。 相似文献
70.
研究的第一部分讨论了如何有效应用集合预报误差的科学方案,确定了集合预报误差在GRAPES(Global Regional Assimilation and PrEdiction System)全球4DVar(four dimensional variational data assimilation)中应用的分析框架。在此基础上研究了针对集合预报误差实际应用于GRAPES全球4DVar,解决接近或超过100个集合样本数时高效生成的计算效率问题,以及与GRAPES全球4DVar匹配的同化关键参数确定问题。选择基于4DVar的集合资料同化方法生成集合样本,通过将第1个样本极小化迭代过程中产生的预调节信息用于其他样本极小化做预调节,将计算效率提高了2倍。通过时间错位扰动方法增加集合样本数,实现集合样本增加到3倍。对集合方差进行膨胀,并选择水平局地化相关尺度为流函数背景误差水平相关的1.4倍。通过批量数值试验方法确定背景误差与集合预报误差的权重系数,对60个集合样本当集合预报误差权重为0.7时预报效果最好。对北半球夏、冬两季各52 d的批量试验表明,对于南、北半球En4DVar (ensemble 4DVar)较4DVar的改进在冬季主要集中在700—30 hPa,而在夏季主要集中在400—150 hPa。赤道地区受季节影响较小,En4DVar对位势高度、风场与温度的改进都较为明显,且经向风场的改进最为显著。文中研发的集合预报误差在GRAPES全球4DVar中应用的方法合理可行。 相似文献