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1.
基于Sentinel-1 SAR升、降影像,利用D-InSAR技术获取新疆伽师M S6.4地震的同震形变场,结果表明,本次地震引起的同震形变场整体呈近椭圆状分布,形变区东西长约66 km,南北宽约40 km,整个形变场由南部隆升区和北部沉降区组成,南部最大隆升量约7 cm,北部最大沉降量约3 cm。本次地震发生在块体俯冲界面处的低倾角逆冲推覆构造带上,隆升和沉降两个中心均位于逆冲推覆体的上盘,形变主要以隆升形变为主,符合低倾角逆断层中强震的变形特征。在沉降区与隆升区之间干涉条纹连续分布,未出现表征地表破裂位置的空间失相关带,表明地震未引起明显的地表破裂。结合震源机制、余震精定位及区域构造特征,初步推断认为伽师地震的发震构造可能为柯坪塔格推覆构造前缘的N倾的柯坪断裂。  相似文献   
2.
介绍地震应急指挥中心中控系统的建设情况,阐述了可视化智能中控系统的功能需求、逻辑结构和应用框架结构,分析了可视化智能中控系统的功能特点,并对中控系统的技术发展和应用进行展望。  相似文献   
3.
利用ICESat数据确定格陵兰冰盖高程和体积变化   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
两极冰盖消融是造成海平面上升的重要原因,作为世界第二大冰盖,格陵兰冰盖消融速度在进入21世纪以后明显加快,引起了广泛关注.本文利用ICESat卫星激光测高数据,探讨了坡度改正的方法,通过改进平差模型解决了病态问题,并采用重复轨道方法计算了2003年9月至2009年10月间格陵兰冰盖的体积和高程变化趋势,对格陵兰冰盖各冰川流域系统的变化情况进行了详细分析.结果表明,格陵兰冰盖在这6年间平均高程变化趋势为-16.79±0.84 cm·a-1,体积变化速率为-301.37±15.16 km3·a-1,体积流失主要发生在冰盖边缘,其中DS1、DS8等流域的体积损失正在加剧,而高程在2000 m以上的冰盖内陆地区表现出高程积聚的状态,但增长速度明显减缓.与现有研究成果的对比表明,算法优化后的本文结果更具可靠性.  相似文献   
4.
地震预报意见以大量资料为基础,依靠专家经验和多学科知识并通过会商讨论形成。显著地震发生后,快速、准确、有效地研判震情可为后期应急指挥和地震现场工作奠定基础。本文以Datist软件为平台,基于四川及邻区的基础资料,设计研发符合四川震情的震后会商资料快速产出系统,当四川及邻区发生中强地震时,通过该系统可在收到地震短信5分钟内以请求触发的方式快速产出应急会商资料,并以微信、PowerPoint和Word的形式将基础资料发送给分析预报人员,为后期趋势分析奠定基础。  相似文献   
5.
以2016年7月19日新疆乌什M4.5级地震为研究对象,利用阿克苏前兆观测资料,采用形态法分析此次地震前异常特征。分析表明:震前乌什台水管倾斜、伸缩仪、体应变和阿克苏台痕量氢均准同步出现了明显的震前异常,异常主要表现为数据的加速变化、年变畸变、幅值波动变化。  相似文献   
6.
为解决面向航海应用的底质范围分布问题,提出了一种基于含砾Folk三角形的底质范围生成方法。该方法通过将海图底质注记转化为含砾Folk法底质类型,进而逆向利用Folk(G)三角形,将其拆解为各组分的比例,最后对海区内各组分单独插值并通过地图代数的方法整合各插值结果,生成底质的范围分布。对比实验表明其生成结果较传统的Voronio图法可更好地应用于舰船抛锚等应用场景。  相似文献   
7.
利用历史观测得到的温度剖面数据,通过严格筛选和插值,建立了南海北部的气候态垂向温度剖面。随后,利用回归统计分析的方法构建了海面温度异常(SSTA)、海面高度异常(SSHA)联合扩展温度剖面的经验回归模型,并采用卫星遥感得到的SST和SSH数据扩展了南海北部的三维海洋温度场,其时间分辨率为天,空间分辨率为0.25°×0.25°。通过与观测数据的对比研究,扩展得到的温度场可以较为准确地反映南海北部温度剖面的结构特征,并且能有效地体现出一些中尺度变化过程。结果表明,本研究反演得到的三维温度扩展场是较为可靠的,它可以作为海洋数值模型的初始场,实现现场观测数据和卫星遥感数据的互补,有助于更好地分析南海北部温度场的三维结构及变化特征。  相似文献   
8.
9.
10.
高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法(Feature Space Optimization,FSO)和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段(8波段)的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明:在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。  相似文献   
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