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1.
利用地物光谱仪识别具有光谱诊断性吸收特征的蚀变矿物,并分析其空间分布及组合特征,是后续利用航空、航天高光谱遥感开展找矿预测的重要理论依据。本文以位于甘肃柳园地区花牛山矿集区的花西山金矿床为例,首先利用FieldSpecPro FR便携式光谱仪对采集样品进行光谱测量,通过The Spectral Geologist 8软件对获得的光谱数据进行分析解译,揭示了与矿化关系密切的地表蚀变矿物为绢云母(白云母和多硅白云母)+黄钾铁矾+赤铁矿+针铁矿,外围蚀变矿物主要为绢云母(钠云母)+绿帘石+绿泥石+蒙脱石+水铝石。基于这一认识,对矿区及周边开展CASI/SASI航空高光谱遥感蚀变矿物信息提取,综合地表及航空高光谱解译信息,建立了花西山式金矿床的高光谱遥感找矿预测模型,并基于该找矿预测模型在外围圈定了预测区1处,经野外查证,预测区内发现有明显金异常。研究结果表明,在分析和总结调查区成矿地质背景和蚀变特征的基础上,结合高光谱遥感信息可快速地、更有针对性地发现成矿有利区段,为矿产勘查部署提供重要参考资料。 相似文献
2.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。 相似文献
3.
区域中长期地震危险性数值分析研究,需要对其初始构造应力场有所了解,但目前以及未来一段时期内仍无法直接观测到深部孕震层区域的应力场状况.本文首先基于岩石库仑-摩尔破裂准则,利用青藏高原及邻区百年历史范围内的强震信息,来反演估算该区域的初始应力场.然后,考虑区域构造应力加载及强震造成的应力扰动共同作用,重现了历史强震的发展过程.然而对于初始应力场的反演估算,本文仅能给出区域其上下限的极限值,并不能唯一确定.因此,采用Monte Carlo随机法,进行大量独立的随机试验计算,生成数千种有差异的区域初始应力场模型,且保证每种模型都能令历史强震有序发生,但未来应力场演化过程不尽相同.最后,将数千种模型在未来时间段内的危险性预测结果集成为数理统计结果,据此给出了区域未来的地震危险性概率分布图.初步结果显示未来强震危险性概率较高地区集中在巴颜喀拉块体边界及鲜水河断裂带地区. 相似文献
4.
对于在轨运行的BDS (BeiDou Navigation Satellite System)卫星, 太阳光压是作用在卫星上主要的非引力摄动. 受多种因素的影响, 太阳光压摄动力难以精确建模, 是BDS卫星精密定轨和轨道预报过程中重要的误差来源. 由于ECOMC (Empirical CODE Orbit Model 1 and 2 Combined)模型兼顾了ECOM1 (Empirical CODE Orbit Model 1)和ECOM2 (Empirical CODE Orbit Model 2)模型的特点, 在模型中引入了较多的待估参数, 使得参数之间存在强相关性. 针对ECOMC模型的这一缺陷, 文中收集了2019年1月至2022年4月武汉大学分析中心提供的BDS-3卫星精密星历, 采用动力学轨道拟合方法得到了ECOMC模型的13个光压参数. 通过对该模型的光压参数进行时间序列分析, 分别给出了BDS-3 IGSO (Inclined Geosynchronous Orbit)和MEO (Medium Earth Orbit)卫星光压模型的参数选择策略. 并利用轨道拟合和轨道预报试验, 验证了光压模型参数选择策略的合理性. 结果表明, 采用改进型ECOMC模型进行BDS-3 IGSO和MEO卫星轨道拟合的效果最佳, 同时, 也能够提升BDS-3 IGSO和MEO卫星中长期轨道预报的精度. 相似文献
5.
L波段探空仪湿度资料偏差订正及同化试验 总被引:1,自引:1,他引:0
L波段探空仪观测资料是基础资料之一,无论在天气预报还是在数值天气预报中都起着重要作用,其资料质量直接影响数值模式同化分析及降水预报准确性。通过对我国3种常用的L波段探空仪观测湿度的偏差特性比较,研发适合该仪器的偏差订正方案,并在GRAPES同化系统中加以试验应用。结果表明:L波段探空仪湿度观测资料与ECMWF再分析湿度场比较有偏干现象。多种偏差订正方案订正结果显示:湿度偏差值比订正前减小,特别是在500 hPa以上层次减小明显。在GRAPES分析同化系统中使用Vomel偏差订正方案,分析偏差减小5%;预报模式个例和连续试验中湿度观测订正后预报降水更接近实况,预报降水检验评分显著提高,故该订正方案在实际应用中表现出积极的正效果。 相似文献
6.
降尺度方法在东亚气候预测中的应用 总被引:4,自引:2,他引:2
东亚气候变异十分复杂,全球动力预测系统对该地气候异常的预测能力偏低,如何进一步提高东亚地区气候异常的预测水平是一个非常重要的科学和现实需求问题。为此,近些年一系列的动力和统计降尺度方法得以发展。本文主要回顾了这些降尺度方法在东亚气候预测研究和实时预测中的应用。首先,文中简要介绍了我国目前应用于实时预测的全球动力预测系统及其性能,这是开展降尺度的科学和技术基础;在此基础上,从区域模式物理过程参数化方案的评估与遴选、区域模式在东亚气候预测中的应用两个方面,对于动力降尺度方法的发展和应用做了回顾;在统计降尺度的综述中,本文主要关注了东亚夏季汛期和冬季气候异常的预测,特别是针对东亚冬季气候异常,本文中提出了新的高效的统计与动力相结合的预测方法。最后,展望了短期气候预测需要进一步深入研究的科学和技术问题。 相似文献
7.
基于时空统计降尺度的淮河流域夏季分月降水概率预测 总被引:1,自引:1,他引:0
针对淮河流域水资源短缺、洪涝、干旱并存的问题,基于国家气候中心第二代季节气候模式的集合回报数据集(1991—2014年),建立时空相结合的统计降尺度模型,提前1—3个月预测该流域夏季分月降水,应用ROC(relative operating characteristics)评分评估比较了不同集合预测方案的预测技巧。交叉检验结果表明,样本数取18、20、22、28时,集合预测方案对3、4、5月三个起报时次预测的夏季各月降水技巧预测均高于模式预测技巧。2015—2017年的独立样本检验进一步表明该统计降尺度模型能够明显降低3月、5月起报的6月和8月的降水预测偏差。认为可尝试将该降尺度方法应用于淮河流域夏季降水预测及进一步的流域水文预测。 相似文献
8.
本文回顾了2016年10月降水业务预报中考虑的动力模式预测信息、前兆信号及其影响。2016年10月全国平均降水量为1951年以来历史同期最多,且环流形势和要素分布特征在月内均发生明显转折。业务发布预报在华北南部、黄淮、江淮、江汉等地降水异常与实况存在较大差异,同时对月内环流形势调整及降水变率估计不足。数值模式预报和物理因子诊断预测与实况的对比分析表明,环流形势整体分布特征预报与实况较为一致,但对西太平洋副热带高压等环流因子的强度、西伸脊点位置以及月内变率的预报与实况存在较大差异。从大气对热带海温信号的滞后响应以及同期相关分析表明,El Nino事件次年秋季副热带高压往往持续偏强偏北。10月赤道太平洋东冷西暖,暖池区对流活跃,东亚上空出现的异常经向环流圈通过低层径向风异常及异常辐合辐散,在日本岛附近形成反气旋式环流距平,也有利于副热带高压加强北抬。9、10月热带印度洋偶极子负位相有利于印缅槽加强,从而有利于水汽向我国东部地区输送。来自副热带高压外围的异常东南水汽和来自西南的水汽共同输送到我国中东部地区,并与南下冷空气交汇产生异常水汽辐合,造成这些地区降水明显偏多。此外10月热带对流活动依然活跃,台风的生成、登陆个数均较常年偏多,是我国东南沿海降水偏多的主要原因。 相似文献
9.
为探讨模式产品预报不一致性问题,利用2015年11月—2016年10月业务中常用的GQEC,GQJP及T639模式的12 h降水、2 m温度网格产品,采用跳跃指数定量计算方法,研究了产品在不同区域内跳跃指数变化与预报不一致性问题。结果表明:产品多日平均跳跃指数随预报时效延长而增大;长时效预报比短时效预报跳跃频率大、预报不一致性也大;对比两种要素可知,降水的跳跃指数比温度大,跳跃频率高,预报不一致性大;对比不同模式发现,GQEC不仅跳跃指数值小,且跳跃频率低,预报不一致性小,GQJP虽然跳跃指数值小于T639,但其跳跃频率更高,预报一致性较T639低;产品跳跃频率存在季节差异,夏季降水和温度预报跳跃频率最高而冬季最低,夏季预报不一致性最大。研究还发现:基于跳跃指数的预报不一致性特征与选取的区域大小密切相关,区域越大,跳跃指数和预报不一致性越小;区域内跳跃指数分布特征与地理位置和地形等有关。 相似文献
10.
基于BP神经网络的溶洞规模预测及应用 总被引:2,自引:1,他引:1
复杂岩溶地区的溶洞发育规模受地质构造、地区岩性、地下水动力系统等多种因素的影响,具有高度复杂性和非线性的特征。通过对岩溶区溶洞的赋存规律研究,确定影响溶洞发育规模的控制因素进行定量处理,收集已探明溶洞的样本数据。为克服已有研究对溶洞发育规模定性描述的模糊性,文章利用BP(Back Propagation)神经网络对自组织、自适应特性对数据样本的非线性关系揭示的能力,实现对溶洞发育规模的预测,并基于MATLAB实现BP神经网络结构的设计、训练、预测,其结果表明:BP神经网络模型对溶洞规模预测的精度高、收敛性能好。 相似文献