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2013年6月16日, 中国大陆西部出现地磁低点位移。 异常出现后一个月内, 位于低点位移分界线附近发生7月22日岷县、 漳县交界6.6级地震。 本文通过采用实测低点时间减去理论低点时间的方法剔除低点时间经度效应, 并以剔除经度效应后低点时间为0 h的等值线作为低点位移分界线, 2013年岷县—漳县6.6级地震震中处于6月16日地磁低点位移分界线上。 对异常期间的中国大陆地区地磁垂直分量日变形态进行统计, 发现其存在显著的分区特征, 低点时间为正的区域内日变化形态基本呈现W型, 低点时间为负的区域内日变化形态主要呈现V字型特征。 低点位移异常日期间, 中国大陆存在显著的高梯度带, 本文采用梯度值定量描述低点时间空间变化程度。 在6月13日正常日期间, 中国大陆地区未出现梯度值大于1.5 h/(°)的区域, 在6月16日异常日期间, 出现梯度值大于1.5 h/(°)的区域, 2013年岷县—漳县6.6级地震位于高梯度区边缘。 相似文献
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本文首先通过Snoke发展的利用P波、 SV波和SH波的初动和振幅比方法计算秦岭—大别东段2008年以来83次ML≥2.5地震的震源机制解, 然后通过FMSI方法反演得到平均应力场的方向特征: 近东西向的水平挤压和近南北向的水平拉张作用, 与参数统计结果一致; 进而通过震源机制的一致性参数分析应力场方向的变化信息。 分析表明震源机制解呈现了由变化紊乱、 偏离平均应力场到变化一致、 趋于平均应力场再到变化紊乱、 偏离平均应力场的变化过程, 在显著地震前, 研究区整体的震源机制一致性参数处于持续低值状态; 计算了2008年以来93次ML≥2.5地震的视应力, 拟合视应力与震级的关系, 分析扣除震级影响的差视应力随时间变化特征, 近似反映研究区应力大小的变化。 分析表明显著地震前研究区的差视应力值呈现出明显的先上升后下降的变化过程, 在下降过程中发生地震; 最后利用震源机制一致性参数和差视应力综合分析研究区的应力状态, 均表明显著地震前震源区的构造应力场增强。 目前研究区的震源机制一致性参数较高、 差视应力较低, 研究区的应力水平较低。 相似文献
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为了提高乌兰浩特地震台、阿尔山火山地震观测站的震级精度,基于面波震级公式和残差统计方法,分别计算乌兰浩特台、阿尔山火山地震观测站与中国地震台网中心测定的面波震级之间的偏差,分析产生震级偏差的影响因素。结果表明:乌兰浩特台、阿尔山火山地震观测站测定的面波震级与中国地震台网发布震级的偏差平均值分别为0.19、0.17;震级偏差总体呈现随震级的增加而先增大后减少的趋势;阿尔山火山地震观测站震级偏差随震中距的增大而增大,而乌兰浩特台则先增大后减少。 相似文献
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基于CMIP5模式鄱阳湖流域未来参考作物蒸散量预估 总被引:3,自引:0,他引:3
预测未来气候情境下鄱阳湖流域参考作物蒸散量(Reference crop Evapotranspiration,ET0)的时空分布可为流域水资源的优化管理,为科学应对气候变化对农业生产的影响提供基础数据支撑.利用鄱阳湖流域14个气象站点1961-2014年逐日气象数据,采用Penman-Monteith公式计算出历史ET0;基于同期美国环境中心(NCEP)再分析数据及2006-2100年CMIP5中CNRM-CM5模式在RCP4. 5和RCP8. 5情景下的预测数据,经统计降尺度模型(statistical downscaling model,SDSM)模拟和偏差校正,预测流域未来ET0;通过Mann-Kendall检验、普通克里金插值和空间自相关法分析了流域1961-2100年ET0的时空演变特征.结果表明:NCEP再分析资料与流域ET0建立的逐步回归降尺度模型模拟效果较好,CNRMCM5模式降尺度模拟结果经偏差校正后,精度明显提高,适宜流域未来ET0的预估.鄱阳湖流域在基准期1961-2010年ET0整体上呈减小趋势,空间分布上呈南北高、中间低的特点,表现出明显的空间差异性.RCP4.5、RCP8.5情景下未来3个时期鄱阳湖流域ET0较基准期均呈不同程度的增加趋势,其空间分布整体表现为东高西低、局地略有突出;无论是在基准期或是未来情景下的3个时期,ET0均具有较强的空间自相关性.在RCP8.5情景下,鄱阳湖1961-2100年干旱指数呈现出较为明显的上升趋势,流域的干旱状况随时间加剧,2011-2100年间流域绝大部分地区由湿润区转为半湿润区,干旱指数自南向北递减,赣江流域将是鄱阳湖流域未来干旱风险的重点防范区. 相似文献
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甲烷羽状流备受关注,因为它提供了海底气体泄漏的直接证据,并对天然气水合物的勘探识别起到了间接指示作用.为了深入研究冷泉活动区气泡羽状流的地震响应特征,根据已有研究成果——羽状流模型及其偏移剖面,通过小波变换分析单道地震信号及羽状流剖面的尺度特征.单道地震信号最佳尺度曲线表明不同气含量对应的最佳尺度也不同,而且不同深度的最佳尺度变化较大;羽状流最佳尺度剖面能够显示出羽状流区域的轮廓.羽状流气含量与最佳尺度呈较好的正相关,即随着气含量的增加,最佳尺度也随之增大. 相似文献