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91.
建立滇西北地区三维有限元地质模型,将2009~2016年GPS速度场数据作为数值模拟的位移边界条件,模拟获取该地区的构造应力场。结果表明,在楚雄至滇西北地区整体显示张性应力区;出现由“洱源鹤庆断裂-红河断裂-程海断裂”圈起的低值张性区,区域内部张性应力明显低于外部,这种张应力低值区尤其在区域四周断裂边界处,往往是地壳断裂活动的频发区;曲江断裂北端及元谋-绿汁江断裂南端出现张性应力集中区,是今后重点关注的断裂结点。  相似文献   
92.
93.
颗粒物粒径分布(Particle Size Distribution, PSD)代表了颗粒物浓度与颗粒物粒径之间的关系, 影响着海洋生态环境和水体光学特性等。文章基于2016年夏季航次调查的生物光学剖面数据, 研究了南海海盆海域PSD的分布特征。研究发现, 幂律函数可以较好地拟合南海海盆区域的PSD, 对数空间中的实测的PSD与模拟的PSD平均决定系数高达0.95。PSD斜率(ξ)的分布范围为[1.27, 7.65], 均值为3.93±0.56。南海海盆区域表层水体的ξ均值与全球大洋表层水体的ξ均值相近, 但高于海湾等表层水体的ξ均值。ξ能较好地表征颗粒物平均粒径DA的大小, 两者存在明显负相关关系, 即ξ值越高, DA越小; 反之, DA越大。通过分析T1断面的生物光学剖面数据及总体平均的PSD剖面数据, 发现PSD剖面分布特征如下: 1)表层水体的ξ值相对较高, 且DA值相对较低, 推测可能是由于微微型藻类为主导颗粒物所致; 2) ξ值极小值层出现在次表层叶绿素浓度极大值层(Subsurface Chlorophyll Maximum Layer, SCML)中, 并伴随DA极大值层的出现, 其原因可能是SCML中的大粒径浮游植物占比显著增加; 3)弱光层中的ξ值较SCML中的高, 但略低于表层的ξ值, 而DA则位于表层与SCML的DA之间, 这可能与浮游植物及其碎屑的絮凝、分解、沉降等过程相关。PSD特征影响着海水的固有光学特性, 分析发现: 由于SCML中的叶绿素浓度增加, 颗粒物散射系数(bp(532))和颗粒物后向散射系数(bbp(532))也相应呈现显著增加的趋势。弱光层中的平均bp(532)与平均bbp(532)最小。ξ与颗粒物衰减光谱斜率之间呈高分散性, Boss 等(2001b)的模型适合用于粗略估算区域性的ξ分布范围及均值。  相似文献   
94.
Topographic effect study is a very important research topic in seismology, seismic engineering,earthquake engineering, engineering earthquake construction and engineering seismology. This paper focuses on its present development status. Post-earthquake investigation has found that the existence of topography caused more serious earthquake damage. The actual seismographs also recorded the topographic amplification effect of 6 to 7 times and even more than 10 times. Numerical simulation is an important technique to study topographic effect, which complements the lack of observed records. However researches on 3-D topographic effect are not enough and need to be studied deeper. To find the main influence factors and the quantitative relationship between topography and ground motion are required very urgently. Obviously the achievements not only can be applied in the earthquake resistant design, but also can provide the quantitative pre-earthquake disaster prediction and quantitative post-earthquake disaster evaluation.  相似文献   
95.
参对光照变化非常敏感,研究刺参对光照的分子响应非常重要。本研究应用RNA测序获取了刺参暴露于强光(“强光”)、正常光照(“对照”)和完全黑暗(“黑暗”)环境下体壁的基因表达谱情况,通过“对照”与“黑暗”,“对照”与“强光”和“黑暗”与“强光”的比较,在|log2 ratio|≥1和FDR≤0.001的标准下分别发现了1161、113和1705个差异表达基因(DEGs)。基因本体分析表明,“cellular process”和“binding”在“生物过程”和“分子功能”类别中的DEGs富集最多,而“cell”和“cell part”在“细胞组分”类别中的DEGs富集最多。将DEGs与Kyoto Encyclopedia基因和基因组数据库上的于214、41和229条通路进行比对,发现了51、2和57条通路分别显著富集。本研究发现的光特异性DEGs可作为深入研究刺参对光照变化的生化适应机制的重要目标基因。  相似文献   
96.
成武县位于鲁西南黄河冲积平原区,水系发达,地表水资源丰富。为了分析地表水系对成武县土地利用时空变化和空间格局的影响,该文基于不同时期的遥感影像,结合实地调查和专家意见,提取区域土地利用现状图;运用DEM地表水文分析提取河流汇流累积量、水流长度、河流网络等,根据流量选取了河网。以河流为中心向两侧作缓冲区,与土地利用现状图进行空间分析,得到不同距离缓冲区内的土地利用结构。与全区域土地利用结构对比,分析不同时期在相同的缓冲区域内土地利用特征和变化,总结土地结构变化规律,结合100m,200m,300m,400m,500m,750m,1000m不同的缓冲区;通过对比各种土地利用类型在不同距离缓冲区的时空变化,从而分析水系因子对不同土地类型时空变化的影响。结果表明,不同距离缓冲区内土地利用结构不同,随着缓冲区范围的增加,耕地、建设用地、林地、园地呈现不同的变化趋势与特点,水系因子对成武县不同土地利用方式影响程度不同,水系因素对成武县土地利用空间分异有明显影响。  相似文献   
97.
页岩岩石物理建模旨在建立页岩矿物组分、微观结构、流体填充与岩石弹性参数的关系.对四川盆地龙马溪组页岩进行岩石物理建模研究,针对页岩黏土含量高、层间微裂缝发育等特点,利用Backus平均理论描述页岩黏土矿物弹性参数,利用Chapman理论计算与水平微裂缝有关的VTI各向异性,并利用Bond变换考虑地层倾角的影响.提出以黏土矿物纵、横波速度和孔隙纵横比为拟合参数进行岩石物理反演的方法,并引入贝叶斯框架减小反演的多解性.由已知的黏土矿物纵、横波速度和孔隙纵横比作为先验信息,并以测井纵、横波速度作为约束条件建立反演的目标函数,同时利用粒子群算法进行最优化搜索.计算结果表明,基于先验约束和粒子群算法的反演方法能够较准确地反演黏土矿物的弹性参数、孔隙形态参数以及裂缝密度等参数.计算得到的黏土纵、横波速度较高,并且在一定范围内变化,这可能与龙马溪组页岩的黏土矿物组分中具有较高弹性模量的伊利石含量较高有关,同时也与黏土定向排列等微观物性特征有关.反演得到的裂缝密度与纵波各向异性参数ε呈明显的正相关,而与横波各向异性参数γ相关性较小.另外,页岩各向异性参数与黏土垂向的纵横波速度有较强的相关性.  相似文献   
98.
刘爽  钟玮  刘宇迪 《地球物理学报》2018,61(9):3592-3606
本文在基态位涡(Potential Vorticity,PV)径向分布和基态涡旋强度对热带气旋(Tropical Cyclone,TC)类涡旋系统稳定性特征影响的研究基础上,结合理想试验和数值模拟诊断分析基态PV径向分布对扰动增长和系统结构变化的影响.基于线性正压浅水模型,设计三种典型基态PV中空结构下基态涡旋强度对系统稳定性影响的敏感性试验.结果表明:基态涡旋的强度主要影响稳定性的强弱,强度越强,不稳定增长率越大,而基态PV径向分布对系统最不稳定波动性质起着决定作用.分析不同波数下扰动的发展及不同波数间扰动的相互作用可知,对于宽且实的PV环,系统稳定性主要取决于低波数不稳定,且最不稳定波数扰动的发展具有明显的优势地位;对于窄且空的PV环,系统稳定性主要取决于高波数不稳定,且多个高波数下增长最快模态的不稳定增长率值十分接近.利用模态线性叠加法讨论扰动增长对系统结构变化的影响表明:最不稳定波数的扰动发展对系统结构变化有关键影响,而多个波数的扰动不稳定增长相当时,不同波数的扰动发生相互作用从而影响系统结构变化.最后,利用实际个例模拟资料分析基态PV径向分布及其变化对TC结构和强度的影响表明:TC内核区出现的多边形眼墙结构与当前时刻基态PV径向分布所决定的最不稳定波数有很好的对应关系,同时基态PV径向分布变化所反映出的系统动力稳定性强弱与TC强度发展阶段具有很好的相关性.  相似文献   
99.
Displacement‐based seismic assessment of buildings containing unreinforced masonry (URM) walls requires as input, among others, estimates of the in‐plane drift capacity at the considered limit states. Current codes assess the drift capacity of URM walls by means of empirical models with most codes relating the drift capacity to the failure mode and wall slenderness. Comparisons with experimental results show that such relationships result in large scatter and usually do not provide satisfactory predictions. The objective of this paper is to determine trends in drift capacities of modern URM walls from 61 experimental tests and to investigate whether analytical models could lead to more reliable estimates of the displacement capacity than the currently used empirical models. A recently developed analytical model for the prediction of the ultimate drift capacity for both shear and flexure controlled URM walls is introduced and simplified into an equation that is suitable for code implementation. The approach follows the idea of plastic hinge models for reinforced concrete or steel structures. It explicitly considers the influence of crushing due to flexural or shear failure in URM walls and takes into account the effect of kinematic and static boundary conditions on the drift capacity. Finally, the performance of the analytical model is benchmarked against the test data and other empirical formulations. It shows that it yields significantly better estimates than empirical models in current codes. The paper concludes with an investigation of the sensitivity of the ultimate drift capacity to the wall geometry, static, and kinematic boundary conditions.  相似文献   
100.
Soil moisture has a pronounced effect on earth surface processes. Global soil moisture is strongly driven by climate, whereas at finer scales, the role of non‐climatic drivers becomes more important. We provide insights into the significance of soil and land surface properties in landscape‐scale soil moisture variation by utilizing high‐resolution light detection and ranging (LiDAR) data and extensive field investigations. The data consist of 1200 study plots located in a high‐latitude landscape of mountain tundra in north‐western Finland. We measured the plots three times during growing season 2016 with a hand‐held time‐domain reflectometry sensor. To model soil moisture and its temporal variation, we used four statistical modelling methods: generalized linear models, generalized additive models, boosted regression trees, and random forests. The model fit of the soil moisture models were R2 = 0.60 and root mean square error (RMSE) 8.04 VWC% on average, while the temporal variation models showed a lower fit of R2 = 0.25 and RMSE 13.11 CV%. The predictive performances for the former were R2 = 0.47 and RMSE 9.34 VWC%, and for the latter R2 = 0.01 and RMSE 15.29 CV%. Results were similar across the modelling methods, demonstrating a consistent pattern. Soil moisture and its temporal variation showed strong heterogeneity over short distances; therefore, soil moisture modelling benefits from high‐resolution predictors, such as LiDAR based variables. In the soil moisture models, the strongest predictor was SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses) wetness index (SWI), based on a 1 m2 digital terrain model derived from LiDAR data, which outperformed soil predictors. Thus, our study supports the use of LiDAR based SWI in explaining fine‐scale soil moisture variation. In the temporal variation models, the strongest predictor was the field‐quantified organic layer depth variable. Our results show that spatial soil moisture predictions can be based on soil and land surface properties, yet the temporal models require further investigation. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
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