2012年江苏扬州M 4.9地震前地磁垂直分量日变双低点异常     

郭明瑞  胡久常  吴佳林  王桂丹  王锡娇  崔泽岩 《地震地磁观测与研究》2018,39(3):89-93

2012年6月13日和7月10日华东地区部分地磁台垂直分量日变形态出现双低点异常，首次异常出现后37天，于7月20日发生江苏扬州M 4.9地震，震中位于低点位移分界线附近。分析认为，在强震前由于应力变化，引起孕震体环境中介质电导率等电磁性质发生改变，区域地磁场垂直分量日变曲线出现相位和幅度变化，说明地磁垂直分量日变双低点异常与地震的孕育和发生相关。  相似文献   

2013-2016年乳山震群b值深度变化特征及意义     

申金超  徐波  张斌  苏道磊  刘晨 《地震地磁观测与研究》2018,39(2):25-32

利用双差定位方法，对2013年10月—2016年12月乳山震群进行重定位，并计算乳山震群中地震集中活动区域b值，分析其深度分布变化。结果显示：地震重定位后表现为近NW向集中分布；b值在震源深度7.4 km上下最小，反映该深度处应力最强；乳山震群b值并不随震源深度增大而呈系统性减小变化，且深度10.2 km以下无有效b值，进一步证实该震群近NW向发震断裂的存在。根据b值随深度的变化特征，推测断裂活动的高应力区域集中在6.5—10.2 km深度范围内，断裂活动在深度7.4 km处应力最强，且水平分布最广；相比上下两侧地壳介质b值在5.5—6.2 km深度层位明显增大，反映该深度层位介质性质存在明显差异。  相似文献   

大尺度雁列断层粘滑运动数值模拟     

王时  王想  陈定发  马广庆  王思思  董博 《地震地磁观测与研究》2018,39(6):23-30

通过ANSYS软件建立二维雁列断层模型，采用粘弹性力学参数，建立摩擦系数接触单元，模拟10万年时间大尺度雁列走滑断层活动（地震相关活动），分析挤压条件下的断层活动特征，研究结果表明：①断层时空区域不同，所受应力也不同，接近贯通区域重合地区所受应力较大，粘滑运动剧烈，由贯通区域向断层两侧逐渐延伸，所受应力依次减小；②摩擦系数越小，地震发生频率越高，地震运动周期越短，则位错量相对较小，易发生震级较小地震；摩擦系数越大，地震发生频率越低，地震运动周期越长，则位错量相对较大，易发生震级较大地震；③给定的边界挤压速率越大，地震发生频率越高，地震运动周期越短，则位错量增大，易发生震级较大地震。  相似文献   

地闪对崇明地震台地球物理观测的干扰     

朱培育  戴乐翔  张艺  魏薇  赵俊香  朱佳苗  施俊杰  毕波  倪友忠 《地震地磁观测与研究》2018,40(1):91-95

通过对比崇明地区地闪及崇明地震台地球物理观测资料，发现受地闪引起的电磁场变化的直接作用或对仪器元件的间接作用，地磁、地电、电磁扰动和水位观测干扰比例较高，干扰幅度与地闪距离及形成的电流强度有关。具体干扰形态如下：①对电磁扰动干扰表现为单向突跳和测值的整体抬升；②对地磁测项干扰表现为正负方向的单点突跳；③对大地电场干扰表现为大幅震荡；④对水位观测干扰表现为大幅突跳。  相似文献   

太湖五里湖水体悬浮物中水溶性有机质(WSOM)的荧光光谱组分鉴别及其与氮形态的关系   总被引：2，自引：2，他引：0  

张博  王书航  姜霞  黄晓峰  王雯雯 《湖泊科学》2018,30(1):102-111

采用三维荧光光谱-平行因子法(EEMs-PARAFAC)分析太湖五里湖水体悬浮物中水溶性有机质(WSOM)的荧光光谱特征,研究其组分类型、分布规律以及来源,进一步探讨悬浮物中水溶性有机氮和无机氮含量与WSOM荧光组分之间的关系.结果表明,悬浮物中WSOM荧光组分主要由2个类腐殖质(C1、C2)和1个类色氨酸类蛋白质(C3)组成.总荧光强度在57.56~200.01 R.U./g之间,平均为115.42 R.U./g,其中C1、C2、C3的相对比例分别为35.55%、34.05%和30.40%;空间上由西向东逐渐增强,东五里湖高于西五里湖,沿岸区高于湖心区.荧光指数和生物源指数变化范围分别在1.48~2.34和0.65~0.87之间,反映了悬浮物中WSOM主要来源于微生物、藻类的自生生物源.多元回归统计分析结果表明,悬浮物WSOM与氮元素的迁移转化密切相关,且有机氮与WSOM荧光组分的相关系数大于无机氮.  相似文献   

基于高频次GOCI数据的太湖悬浮物浓度短期动态和驱动力分析   总被引：2，自引：0，他引：2  

胡耀躲  张运林  杨波  张毅博 《湖泊科学》2018,30(4):992-1003

总悬浮物是水体中重要的光学敏感物质之一,很大程度上决定了水柱中光的吸收、散射和衰减,同时吸附营养盐、重金属和有毒有害物,对水体物质生物地球化学过程、沉积物埋藏动力和湖泊环境演化具有重要的意义.基于星地同步实验和静止水色成像仪GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)构建了太湖悬浮物浓度估算模型,并分析了典型风浪过程中太湖悬浮物浓度短期动态变化过程.研究表明:对太湖水体悬浮物浓度较为敏感的波段为GOCI的第7波段(745nm)和第8波段(865 nm),悬浮物浓度与对应波段遥感反射率线性相关决定系数分别为0.72和0.55;基于GOCI第7波段的悬浮物浓度单波段遥感估算模型能较为准确地估算太湖的悬浮物浓度,模型相对均方根误差和平均绝对百分误差分别为28.3%和24.4%.通过研究典型风浪过程前后太湖悬浮物浓度变化发现其短期动态变化显著,风速、风向是悬浮物浓度短期动态变化的重要驱动因素,悬浮物浓度与风速呈正比,并随着风向扩散;高频连续GOCI影像结果显示悬浮物浓度短期动态变化对风浪扰动的响应有一定的滞后性,滞后时间为数小时到1天,悬浮物沉降与沉积物再悬浮的临界风速约为3.4 m/s.  相似文献   

五味安神颗粒干法制粒工艺优化研究          下载免费PDF全文

黄生武  汤波  朱立华 《应用海洋学学报》2018,34(9):173-175

目的：提高五味安神颗粒的产品质量，优化制备工艺。方法：通过单因素试验优化颗粒的制备工艺，以辊压制粒后的干颗粒粒径分布为考核指标，对影响干压制粒的轧辊压力、轧辊转速和物料的传送速度进行考察。结果：优化后的干法制粒工艺中间体颗粒得率达到64%，工艺参数为螺旋转速120rpm，轧辊转速26rpm，轧辊间隙0.8mm，整粒转速150rpm，工作压力120bar，整粒孔径1.5mm。结论：干法制粒工艺制备的中间体颗粒符合质量要求。  相似文献   

环渤海地区海洋经济增长质量空间溢出效应研究   总被引：4，自引：2，他引：2  

李博  田闯  金翠  史钊源 《地理科学》2020,40(8):1266-1275

海洋经济向质量效益型转变是建设海洋强国的新要求。通过构建海洋经济?地理距离空间权重矩阵对2000—2014年环渤海地区17个沿海地级市海洋经济增长质量主体的空间交互作用及空间效应进行研究；借助空间计量模型对海洋经济增长质量空间效应影响因素进行甄别。研究表明：① 环渤海地区海洋经济增长质量主体呈显著空间相关性，存在空间交互作用；② 海洋经济增长质量存在空间溢出的正反馈效应。影响因素中对环渤海地区海洋经济增长质量的直接贡献强度排序为：海洋环境>海洋产业>海洋人才>海洋资本>海洋科技，对其他地区溢出效应影响的排序为：海洋基建>海洋人才>海洋资本。研究为环渤海地区海洋政策制定提供一定参考依据。  相似文献   

东营凹陷史112区块沙三中亚段深水重力流体系精细刻画及在开发中的意义     

辛博  刘景彦  陈薪凯  马骁  仲昭 《现代地质》2020,34(2):321-332

深水重力流作为一种重要的、特殊类型的沉积体系,自发现以来就得到了学术界的广泛关注,并在油气勘探中日益受到重视。东营凹陷古近系沙三中段发育深水重力流体系,综合地震、岩心、测录井等资料,对郝家油田史112区块深水重力流体系的沉积类型、特征及在不同层序中的发育演化进行了精细刻画,总结了该区重力流沉积模式,为开发区储层预测提供重要参考。研究表明,本区深水重力流体系发育于三级层序的高位域,从下至上可划分出4个四级层序(SQQ^1-4),主要发育滑塌沉积、碎屑流沉积和浊流沉积3种成因类型,可识别出12种岩相组合。四级层序$\mathrm{SQQ}_{3}^{2}$时期重力流规模较小,$\mathrm{SQQ}_{3}^{3}$时期随着东营三角洲向湖盆中心推进,重力流规模扩大。滑塌沉积主要发育在三角洲前缘或前三角洲斜坡根部,在滑塌沉积前方形成碎屑流沉积,碎屑流向前搬运的过程中,逐渐转化成浊流沉积。三角洲前缘及前三角洲的浊流和碎屑流是开发井区进一步寻找储层的有利部位。  相似文献   

基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测     

闫佰忠  孙剑  王昕洲  韩娜  刘博 《吉林大学学报(地球科学版)》2020,50(1):208-216

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