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1.
时间延迟积分(time delay intergration,TDI)技术不仅具有在不牺牲空间分辨率和成像系统工作速度的情况下获得高灵敏度,而且能够不同程度地增加系统的信噪比,提高探测器响应均匀性的特性,其在空间红外遥感应用中具有广泛的应用前景,尤其是高分辨率以及点目标探测的应用。 相似文献
2.
以纵向宽大裂隙引起的夯土城墙遗址稳定问题为背景,建立危险土体?锚杆?稳定土体锚固系统简化力学模型。该模型将土体对锚杆的摩阻作用简化为一个线性弹簧和一个与速度相关的阻尼器的并联机构,将裂隙段锚杆对两侧土体的拉结作用简化为一个线性弹簧。基于弹性体动力理论建立锚固系统动力平衡方程,并推导了锚杆轴力和位移的动力响应解析解。最后,以新疆高昌故城南城墙某段锚固工程为例对提出的解析方法进行了说明,明确了锚杆轴力响应特征及其分布规律,并通过数值分析对其合理性进行了验证。结果表明:在动力作用下同一位置锚杆的轴力响应呈围绕静力平衡位置的波动形态,轴力峰值点位于裂隙附近,且逐渐向临空端和锚固端指数衰减。在考虑地震加速度沿遗址高度的放大效应后能够获得较精确的锚杆轴力响应。 相似文献
3.
4.
局部场地条件对地震动特性影响显著,深厚的软弱覆盖层引起的地震动场地效应会显著放大中长周期反应谱。采用谱比法,对2020年7月12日唐山古冶5.1级地震中获得的部分强震动记录进行统计,发现在本次地震中北京城区的地震动场地效应显著,深厚覆盖层明显放大了加速度反应谱,在T=1.2 s左右反应谱放大倍数可达4.0,说明北京地区的场地和盆地效应使得远场地震动的中长周期成分显著放大。此外,发现参考基岩场地记录是否与土层场地处遭受的基岩地震动一致,仍然是制约统计结果可靠性的关键因素。 相似文献
6.
为实现地磁台站场地勘选指标的快速计算和勘选报告的在线保存与查询,提高地磁台站勘选数据处理效率,降低人工处理数据错误率,在现有地磁数据处理软件功能的基础上设计开发地磁台站勘选数据处理系统,以提高勘选的工作效率。 相似文献
7.
根据天津波地表加速度记录和相应实测场地钻孔资料,采用等效线性化方法模拟土体非线性,进行了深厚软土场地基岩地震动反演,研究了频率截断对深厚软土场地基岩地震动反演的影响,为天津波地表加速度记录提供了相应的基岩地震动输入。研究表明:不同截断频率情况下,反演得到的基岩地震动峰值和反应谱曲线形状均相差悬殊,但反演后再正演所得到的地面运动与原地表记录相比,加速度时程曲线形状和峰值大小、反应谱曲线形状和峰值大小均非常接近;可根据工程需要对地表加速度记录进行不同频率的截断,反演得到所需强度的基岩地震动。 相似文献
8.
利用内蒙古西部12个台站的地脉动噪声数据,采用噪声谱比法研究台站的场地响应情况。分析表明,台站场地响应按曲线形态可分为3类,且可能受地形地貌、局部构造和台基状况等条件影响。对比分析噪声谱比法与Moya方法的场地响应结果发现,场地响应曲线形态基本一致,只有极少数台站存在明显差异。结果表明,内蒙古西部区域大部分台站的台基状况总体较好,场地响应曲线较为平坦,无明显频率放大点。 相似文献
9.
全球地磁感应测深能获得地幔转换带及下地幔上部的导电结构.但目前稀疏的地磁台站分布及部分台站的观测数据稳定性较差,影响了三维反演对地下电性结构的分辨力和反演可靠性.为此,区别于传统的L2-范数反演方法,本文提出并实现了基于L1-范数的地磁测深响应三维反演技术.在反演中,利用L1-范数度量数据预测误差,降低"飞点"数据的影响,将相关系数较小的C-响应估计也纳入反演数据中.三维正演模拟采用球坐标系下的交错网格有限差分法,反演采用有限内存拟牛顿法.文中利用指数概率密度分布函数构造非高斯噪声的合成数据,并采用棋盘模型对反演方法的可靠性进行了验证.之后,我们将本文提出的三维反演方法用于全球129个地磁观测台站的C-响应数据反演,结果表明在地幔转换带深部,中国东北地区为高导电异常,南欧和北非则均为高阻;夏威夷在900km以下为高导;菲律宾海及以东地区在转换带表现为明显的高阻,这些结果与前人研究结果一致.由于采用了更多的台站数据,我们的反演结果还发现一些新的异常:南美洲南端,转换带表现为明显的高导;澳大利亚东南部,地幔转换带深部,也存在一个明显的高导异常,这些异常分布和地震层析成像的低速区一致.因此,L1-范数三维反演能够充分利用全球C-响应数据信息,提高地磁测深对地球深部电性结构的分辨能力,更好的研究全球地幔电性结构. 相似文献
10.
合理构建PM2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM2.5浓度变化的关键。传统PM2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM2.5浓度时间序列数据,分析PM2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度(天际、月际)构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM2.5对PM10、NO2、O3、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R2分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天(PM2.5浓度大于100 μg/m3)的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。 相似文献