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1.
在天文观测中,射频干扰会造成假谱,降低数据的可靠性和有效性.射频干扰消减旨在减少干扰信号对射电天文观测的影响,包含器件方面的技术革新和数据处理领域的方法研究.针对德令哈13.7 m望远镜接收机中频部分引入的射频干扰,通过优化中频器件的抗射频干扰能力,提高了接收机的整体抗射频干扰能力,以主动消除方法来减少射频干扰耦合到接收机内部.分析了接收机干扰的传输路径,提出了器件射频干扰的直接耦合系数和器件射频干扰的系统耦合系数的概念,为定位干扰敏感器件并量化干扰引入比重提供了基础.经过抗射频干扰优化后,接收机抗干扰能力改善30 dB左右,望远镜的天文观测效率提高10%以上. 相似文献
2.
本文将WOD13(World Ocean Database 2013)中营养盐(硝酸盐和磷酸盐)浓度的观测资料重新构成1°×1°的气候态平均场,结合Argo气候态月平均混合层深度数据,对西北太平洋混合层内营养盐浓度的季节变化进行了初步研究。结果表明,混合层内的营养盐平均浓度在30°N以北海域均沿纬向分布,且浓度随纬度的增加而增大。与夏季相比,在日本海和日本以东寒暖流交汇处的混合层内,冬季营养盐平均浓度明显增加;在黑潮主流及其附近海域,冬季营养盐平均浓度略有增加。根据混合层内营养盐总量的冬夏变化特点,可以总结为以下四种类型:冬季增加型、冬季减少型、冬夏不变型Ⅰ(垂向分布不变)和冬夏不变型Ⅱ(垂向对流补偿)。仅靠生物生化作用和垂向混合是无法完全解释这些变化的,海流的水平输运也会对混合层内的营养盐供给产生一定影响。 相似文献
3.
浮游植物作为食物链的基础,对海洋生态系统具有重要影响。黄海作为我国重要的渔场,渔业资源面临枯竭的危险,因此对该区浮游植物进行研究具有重要意义。叶绿素a浓度是反映浮游植物生物量的重要指标。利用谷歌地球引擎平台对2002-2018年的MODIS Aqua叶绿素a浓度数据进行处理,并研究其时空分布与变化特征,然后结合区域气候、水文与地理特征以及海洋表面温度、风速、盐度、光合有效辐射和混合层厚度数据分析了其分布与变化的原因。研究发现:受陆源营养物质输入、近岸上升流以及黄海中央冷水团影响,叶绿素a浓度分布呈现由近岸向黄海中部递减特征;在季风、气候、水文的控制下,受风速、海洋表面温度、光合有效辐射、中央冷水团的影响,叶绿素a浓度的最大值出现在4月份,而最小值出现在6、7月份;受苏北沿岸海域海水污染和水体富营养化影响,沿岸海域盐度明显增加,海州湾叶绿素a浓度增速较大;影响黄海叶绿素a浓度变化的环境因子较复杂,除了部分月份存在显著的相关影响因子外,在全年和各季中不存在主导影响因子。 相似文献
4.
基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测 总被引:3,自引:2,他引:1
经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km2、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。 相似文献
5.
随着断层面形貌测量、宇宙成因核素测年、物理和化学指标测定等一系列先进技术的发展,已有大量的研究案例成功地从基岩断层面上提取了古地震信息,基岩断层面在古地震研究方面的优势被不断发掘。然而,沟谷等地表过程的侵蚀作用,也会使得基岩断层面出露。这种非构造成因的断层面,很容易与构造成因的断层面混淆,却不记录古地震信息。已有的研究工作,缺乏对这两种断层面出露方式的系统研究,更缺少对适合于古地震研究的基岩断层面特征的归纳总结,这将不利于在基岩区开展古地震研究工作。为了解决这一问题,选取了山西地堑系的马家窑和南马庄两处基岩断层面,采用小型无人机航测(s-UAV)结合陆基三维激光扫描(t-lidar)技术,获取了基岩断层面高精度形貌及周围的三维地形数据,将断层面形貌特征的定量分析结果与断层坎精细的地貌解译结合,研究基岩断层面的不同暴露方式下的形貌特征。结果显示,马家窑基岩断层面受沟谷侵蚀而逐渐暴露,表面形貌呈现出连续平滑的特征,不具有地震活动信息。南马庄基岩断层面的形貌显示出明显的阶跃式分带特征,具有分段出露的特点。结合精细地貌解译的结果,这种出露特征可能与周期性的地震活动有关,并识别了两次同震倾滑位移... 相似文献
6.
非饱和土粒间毛细水作用是其基质吸力的主要来源。本文基于二维非连续变形分析算法(DDA),建立了一种能够模拟不同饱和度下毛细水分布状态及计算土水特征曲线的扩展DDA算法。该算法首先通过反复迭代的方式来计算出不同饱和度下毛细水弯液面的半径,并利用圆心轨迹交汇法确定粒间毛细水弯液面与颗粒的搭接位置,从而确定各个颗粒表面被毛细水浸湿的区域。而后利用Young-Laplace方程计算出各个浸湿区域毛细负压的大小,并将其与表面张力添加到传统DDA算法控制方程中。为验证该算法,参照真实黄土中含量最多的粗颗粒建立一理想黄土微观土骨架模型,模拟了不同饱和度下土体中的毛细水分布状态,并获得了土水特征曲线。将模拟结果与实测的土水特征曲线进行对比分析,结果显示预测值和实测值基本一致,该方法能够从微观上揭示非饱和土粒间吸力作用的本质。 相似文献
7.
含水层的压力传导系数是地下水溶质运移及扩散的重要参数,通常压力传导系数由抽水试验确定,即通过抽水给地下水系统一个扰动,然后监测地下水水位的响应,进而计算压力传导系数。对滨海地区含水层来说,潮汐波动就是天然的抽(注)水试验。潮汐由不同频率的分潮构成,前两项主频潮汐基本可代表潮汐主要特征。利用地下水水位对潮汐的响应,识别含水层压力传导系数。在推导出地下水对双频潮汐响应的解析解的基础上,提出了潮汐信号衰减法识别压力传导系数,并做了敏感性分析。通过对数值解叠加高斯噪音信号进行参数估算,证明该方法估算压力传导系数具有较高的可靠性和实用性。 相似文献
8.
高斯滤波在处理GRACE数据中的模拟研究:西藏拉萨的重力变化率 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用重力卫星GRACE数据计算了青藏高原的空间重力分布,以及用不同高斯滤波半径得到的拉萨重力变化率.结果显示重力变化率的估算依赖于高斯滤波器空间半径的大小.由GRACE得到的重力变化速率同地表面绝对重力测量得到的值吻合很好,即当滤波器空间半径趋近0时,GRACE估算的重力变化率趋于地表面测量值.接下来对于地面信号应用不同高斯滤波器空间半径进行了数值模拟计算.结果显示一个物理信号的估算依赖于滤波半径,如果计算区域等于或小于质量分布区域,尤其是均匀分布的质量,不管使用什么样的滤波半径,都给出一个相当准确的结果.如果计算区域大于质量分布区域,由于截断引起的信号泄漏,计算会有很大的误差.如果质量异常很小,除非滤波半径十分小,否则很难从空间观测辨别它.如果计算区域在质量分布区域之外,计算结果几乎为0,尤其对较小的滤波半径.高斯滤波器的这些性质在应用GRACE数据中具有重要意义.我们进一步讨论了引起拉萨重力变化的物质来源,表明拉萨重力变化率不是由当前冰川融化(PDIM)(或者小冰期,LIA)效应引起的,因为在拉萨及其周边没有冰川融化发生.重力变化率主要归因于与印度板块碰撞有关的构造变形,而发生的地表位移、地表剥蚀和GIA作用是不容忽视的. 相似文献
9.
针对半隐式半拉格朗日数值预报模式GRAPES,研究发展了与之相适合的高精度正定保形的物质平流方案--分段有理函数法(PRM,Piecewise Rational Method).文中在进行理想试验验证该方案简单、实用、易于编程对于空间变化幅度大的物理量具有较高的平流计算能力且在GRAPES模式中具有可行性的基础上,对2005年7月连续1个月的24小时降水进行实际预报试验.通过细致的个例分析、月平均比较以及TS评分计算,PRM方案实际预报结果与GRAPES模式中原来采用的水物质平流方案预报的主要雨带的分布、走向相一致,但对大雨以上量级的降水预报具有明显优势,对网格尺度的降水的影响比较敏感,进一步验证了高精度正定保形方案对实际降水预报的改进效果,表明该方案对于改进GRAPES模式大到暴雨预报能力具有较大的潜力.PRM平流方案较GRAPES原来采用的准单调正定保形的平流方案能够更加合理地计算水物质场的输送,尤其是能够很好地反映出梅雨季东亚大气下层水汽水平梯度大以及沿梅雨锋水汽的小尺度变率较大的特点描写. 相似文献
10.
各位读者想必都深信日本一直在进行地震预报的研究吧?事实却与大家心中所想的大相径庭。我们无需浪费口舌强调预报地震有多么重要,要知道一旦遭遇地震,损失的不仅是大量的财产,还有众多宝贵的生命。 相似文献