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991.
992.
993.
河南省区域性高温天气特征及预报 总被引:1,自引:0,他引:1
利用1965-2001年的高温资料,分析了河南省区域性高温的时空、地理分布和连续性高温天气特征及成因,确定了区域性高温的两种天气类型和预报指标。 相似文献
994.
河南省寒潮特征分析与中期预报 总被引:3,自引:0,他引:3
利用1986-1999年气象资料,分析了河南省寒潮天气的基本特征和主要天气形势。利用欧洲中心数值预报产品3层格点实况资料,采用相关分析方法,分别计算出河南省安阳,洛阳,郑州,西华,信阳各代表站的寒潮消空和预报指标。再以欧洲中心72-144h数值预报产品为因子,用完全预报方法做出河南省3-7天中期寒潮天气过程预报。 相似文献
995.
岫岩5.4级地震前后振幅比变化特征 总被引:3,自引:0,他引:3
1999年11月29日,辽宁省岫岩发生了Ms5.4地震,本文研究了该地震前后岫岩、营口、丹东、本溪、宽甸、东陵六个数字化地震台记录的数字地震波振幅比的变化特征。并通过分析S波、P波振幅关系探讨了岫岩地震前后震源机制的变化。结果表明:岫岩5.4级地震前,营口、本溪、丹东、东陵四个台在震前都出现低值异常现象;岫岩5.1级地震前,岫岩、本溪、丹东、东陵四个台震前均出现低值现象。岫岩5.4级前震序列P波最大振幅与S波最大振幅显示出较好的线性关系,但余震序列P波最大振幅与S波最大振幅则较为离散,呈非线性关系。 相似文献
996.
为了清晰认识岷县漳县6.6级地震的发震构造环境和区域地貌特征,本文利用DEM(数字高程模型)数据分析了甘东南地区的地形地貌基本特征,结合区域活动断裂分布及其运动学特征讨论了岷县漳县6.6级地震所处在的青藏高原东北缘的区域构造环境和地壳运动学特征,研究了甘肃东南部的基本构造环境、发震断裂的断裂活动性及孕震过程等基本发震条件.主要利用地形剖面方法分析了通过地震震源区的地貌特征,反映出区域地形地貌特征与发震构造的关系,从地貌学角度探讨了区域中上地壳变形特征及孕震过程.最后讨论了区域发震构造、地球动力学背景,通过地形剖面及区域地貌分析了岷县漳县6.6级地震发震构造特点,认为此次地震可能与汶川地震的同震及震后变形过程相关. 相似文献
997.
黄河在宁夏沙坡头形成了"几"字形河曲地貌,并在河曲凸岸发育了3级河流阶地。本文针对沙坡头大弯河流阶地特征、阶地年龄,以及大拐弯的成因进行了分析,探讨本区地貌发育的机制。结果表明:(1)沙坡头大弯3级河流阶地形成的主要原因是构造抬升作用,气候变化对此处阶地形成的作用不明显。在区域新构造活动强烈的背景下,约中更新世末期中卫盆地开始抬升,黄河河道被固定,河流下切形成本区的最高阶地T3;约在70kaB.P.、8kaB.P.形成T2、T1阶地。(2)沙坡头黄河大拐弯是由香山—天景山断裂左旋走滑位错,以及水流受地球自转偏向力的河流内生动力共同作用的结果,并且河流的内生动力作用远大于前者的贡献。 相似文献
998.
2013年7月22日甘肃岷县漳县MS6.6级地震在极震区出现了黄土场地放大效应,为了从理论上解释黄土场地放大效应的原理,本文利用地脉动测试了极震区2个典型的黄土场地进行研究。结果发现:在黄土覆盖地区场地卓越频率特征显著,即在同一区域内山顶卓越频率较低,集中在1~2Hz,山沟卓越频率较高,集中在3~6Hz;同时,黄土场地随着高程的增加表现为厚黄土分布特征,其场地卓越频率在1.3~1.8Hz,与地震观测波的卓越频率1.0Hz接近,呈现出较明显的场地放大效应。结果与实际受灾情况相符。 相似文献
999.
1000.
ABSTRACTUnderstanding the characteristics of tourist movement is essential for tourist behavior studies since the characteristics underpin how the tourist industry management selects strategies for attraction planning to commercial product development. However, conventional tourism research methods are not either scalable or cost-efficient to discover underlying movement patterns due to the massive datasets. With advances in information and communication technology, social media platforms provide big data sets generated by millions of people from different countries, all of which can be harvested cost efficiently. This paper introduces a graph-based method to detect tourist movement patterns from Twitter data. First, collected tweets with geo-tags are cleaned to filter those not published by tourists. Second, a DBSCAN-based clustering method is adapted to construct tourist graphs consisting of the tourist attraction vertices and edges. Third, network analytical methods (e.g. betweenness centrality, Markov clustering algorithm) are applied to detect tourist movement patterns, including popular attractions, centric attractions, and popular tour routes. New York City in the United States is selected to demonstrate the utility of the proposed methodology. The detected tourist movement patterns assist business and government activities whose mission is tour product planning, transportation, and development of both shopping and accommodation centers. 相似文献