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1.
在太阳大气不同层次连续光谱中叠加有丰富的发射线或吸收线,对这些谱线轮廓进行反演分析可以探测太阳大气的化学成分和物理状态.太阳大气的色球及过渡区由于其密度低难以建立热动平衡,建立相应的大气模型需要采用非局部热动平衡(Non-Local Thermodynamic Equilibrium,N-LTE)理论.根据相对偏离因子计算来研究太阳中低层大气偏离局部热动平衡(Local Thermodynamic Equilibrium,LTE)分布的情况.首先对日全食观测过程中得到色球和过渡区不同高度形成的两条光谱数据进行反演,得到确定观测谱线的参数信息,如连续谱源函数、谱线源函数、多普勒宽度和由此推出的等效动力学温度;根据这些反演出的谱线参量计算出二维视场内每个空间采样点偏离LTE状态的定量结果;其次,根据用于观测的积分视场单元光纤排布阵列重构出辐射强度、等效动力学温度和相对偏离因子二维分布.结果显示:在局部小区域,温度分布和相对偏离因子的分布存在较强相关性,而与辐射强度分布无明显相关.从两条谱线导出的等效温度和相对偏离因子分布存在明显的差异.这两种二维分布揭示出太阳大气某些小尺度区域具有较强的结构性和复杂性,为进一步理解太阳中低层大气物理提供了一种新的视角. 相似文献
2.
2019年黑龙江省完成"一带一路"地震科学台阵项目中台址勘选工作,基于科学台阵中136个台址的地面运动噪声数据,通过计算不同频段范围内背景噪声记录的加速度功率谱密度,研究不同环境噪声下科学台阵记录数据的地噪声特征及其台基响应。结果表明:黑龙江西北和东南部地区地面运动噪声水平低,观测环境较好;中部和东北部地区噪声水平较高,大庆地区尤为严重。勘选结果真实反映了黑龙江区域内的背景噪声分布,使我们对本区域地噪声水平和干扰因素有了新的认识。 相似文献
3.
基于2019年中国地震局"一带一路"鹤岗地震台阵勘选资料,分析了勘选测点记录的近震Pg震相和远震P波震相在时间域和频率域的相关性。时间域相关分析结果显示,鹤岗地震台阵场地对近震Pg震相和远震P波震相的最佳监测距离分别约为550 m和1 570 m;频率域相干分析显示,监测远震P波信号的最佳距离约1 570 m,与时间域分析结果一致;近震和远震的最佳监测距离分别对应勘选台阵最内圆和最外圆半径,可作为该台阵布局设计的依据。台阵增益分析显示,勘选台阵对于Pg和P波震相识别具有一定增强作用。 相似文献
4.
关于确保甘肃省祁连山生态保护红线落地并严守的科技支撑建议 总被引:1,自引:0,他引:1
祁连山是中国西部重要生态安全屏障,是国家重点生态功能区,其生态保护与治理一直受到国家、地方政府和当地居民高度关注。目前,在祁连山的生态保护工作中,缺乏对现状基础数据的全面掌握,区域经济发展与生态环境保护矛盾突出,生态环境综合监测系统不完备,生态补偿机制推进实施缺乏创新。在全面梳理祁连山目前存在的重大生态问题的基础上,提出了祁连山生态保护红线落地并严守的建议,包括加快开展祁连山综合科学考察、完善并落实开展生态补偿机制、探索以正面清单为导向的协调发展模式、促进生态安全与地方经济社会可持续发展相协调、进一步实施重大配套政策、完善保障支撑体系等。 相似文献
5.
采用GHM方法将EIV模型在最优解处线性化,得到解的近似方差。然后,将EIV模型表达成与Gauss-Markov模型相似的形式,利用标准最小二乘理论推导EIV模型的解及近似方差矩阵,得到与已有算法等价的结论。最后,推导观测值估值和残差的统计性质,建立起一整套EIV模型参数估计和精度评定的体系。 相似文献
6.
本文利用喜马拉雅二期科学探测台阵的678个地震台站及26个固定台站记录到的9,641个地震共约160000条远震P波走时数据,采用基于稀疏约束的多尺度层析成像方法,获得了鄂尔多斯西缘及邻区上地幔800 km深度范围内P波速度结构.结果显示,在东经104°附近阿拉善地块与鄂尔多斯盆地间存在岩石圈深度的构造边界,这表明阿拉善地块与鄂尔多斯可能分别从属于不同的大地构造单元.以北纬38°线为界,鄂尔多斯地块西缘在岩石圈范围内南北存在明显的速度差异,鄂尔多斯南部上地幔200~300 km深度范围显示为高速异常,而鄂尔多斯北部上地幔显示大面积的低速异常.这一现象表明,鄂尔多斯地块南北两部分经历了不同的构造演化过程.根据本文的结果可以进一步推断,由于青藏高原、阿拉善地块向东北方向推挤以及岩石圈的拆离引起的上地幔扰动导致了地幔上涌,上涌的热物质改造了鄂尔多斯西北缘地区的岩石圈,并使该区的岩石圈减薄.地幔上涌也可能是东经104°边界带和北纬38°构造带形成的深部动力学因素. 相似文献
7.
海洋生态红线制度是我国"五位一体"文明建设的具体要求。为进一步在自然科学与人文科学的联结点上探求深入开展生态红线工作的可能性,文章对比了实施多年的海洋功能区划与历史新阶段提出的海洋生态保护红线的概念和内涵,剖析了两者之间的区别与联系,指出海洋功能区划与海洋生态红线区划在法律地位和管控制度等方面具有一致性,在划分目标、空间管理及划分方法上具有差异性,海洋功能区划以"使用"为主,海洋生态红线以"保护"引领。在此基础上,建议未来海洋生态红线工作的开展可从海洋功能区划借鉴经验,建立完善的管控评估制度,确立生态保护红线的优先地位,处理好海洋功能区划与海洋生态红线区划的关系。同时,海洋生态红线区划应以维持海洋生态系统结构稳定和提高海洋生态系统服务功能为目标,将区域资源环境承载力评估作为一项参考指标,限制低承载区的开发利用,保证海洋生态环境健康可持续发展。 相似文献
8.
9.
山西省清徐县区域地质调查项目设计800、2000、3000 m科学钻探孔,以调查填补新生界底板埋深控制空白区,各孔钻入基岩30 m完钻。要求全孔取心,岩心采取率≮85%,岩心直径≮60 mm,采用塑料保护管采取原状岩样。针对超深软土层、各组地层特性及厚度未知、钻遇基岩完钻深度未知、大直径高保真全孔取心、项目价格远低于目前市场成本等难题,经过“水源钻机+大提钻取心+长裸眼孔段”实施800 m孔、“岩心钻机+绳索取心+套管固井”实施640 m参数对比孔,创新性使用“水源钻机+绳索取心+长裸眼孔段”工艺完成了2000 m孔的施工。该工艺岩心采取率达到93%,孔径和孔斜符合地质要求,为3000 m孔顺利施工打下了坚实的基础,为同类型项目提供了经验和借鉴。 相似文献
10.
CHEN Yini LI Jun WANG Zhenjie ZHAO Mengqi YU Tiehong LI Danning YU Junyi WANG Weitao 《中国地震研究》2020,34(3):328-342
The phase identification and travel time picking are critical for seismic tomography, yet it will be challenging when the numbers of stations and earthquakes are huge. We here present a method to quickly obtain P and S travel times of pre-determined earthquakes from mobile dense array with the aid from long term phase records from co-located permanent stations. The records for 1 768 M ≥ 2.0 events from 2011 to 2013 recorded by 350 ChinArray stations deployed in Yunnan Province are processed with an improved AR-AIC method utilizing cumulative envelope and rectilinearity. The reference arrivals are predicted based on phase records from 88 permanent stations with similar spatial coverage, which are further refined with AR-AIC. Totally, 718 573 P picks and 512 035 S picks are obtained from mobile stations, which are 28 and 22 times of those from permanent stations, respectively. By comparing the automatic picks with manual picks from 88 permanent stations, for M ≥ 3.0 events, 81.5% of the P-pick errors are smaller than 0.5 second and 70.5% of S-pick errors are smaller than 1 second. For events with a lower magnitude, 76.5% P-pick errors fall into 0.5 second and 69.5% S-pick errors are smaller than 1 second. Moreover, the Pn and Sn phases are easily discriminated from directly P/S, indicating the necessity of combining traditional auto picking and integrating machine learning method. 相似文献