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1.
为了比较不同陆面扰动方法对短时集合预报的影响,本研究设计了陆面模式扰动实验(LSMPE),初始土壤湿度扰动实验(ISMPE),陆面-大气耦合系数扰动实验(LCCPE)以及大气扰动对照实验(GEFSPE).结果表明,在三组陆面扰动实验中,LSMPE能代表最大的不确定性且误差最小;ISMPE的离散度要比LCCPE稍大,但是耦合系数的减弱能有效降低区域平均降水量.然而,所有陆面扰动实验产生的离散度均小于GEFSPE,这表明未来有必要将陆而扰动与大气扰动相结合,以使得模式能代表更多的不确定性.  相似文献   
2.
熊伟  黄婧  刘亮 《海洋测绘》2021,(6):27-30
基于天津港基础控制测量成果与EGM2008模型,采用多面函数拟合法,进行天津港三大港区的似大地水准面精化,并结合已有成果进行精度分析。结果表明,天津港似大地水准面精化的模型检核精度为±7mm,港区内高程异常跨度为0.622m,高程异常偏差由西向东逐渐减小,南北相差不大,高程异常等值线整体沿南北走向。经工程实践验证,基于天津港似大地水准面精化模型,港区内可用D级GNSS高程测量代替三、四等水准测量,可用网络RTK高程控制测量代替四等水准测量。  相似文献   
3.
马国庆  吴琪  熊盛青  李丽丽 《地球科学》2021,46(9):3365-3375
场源中心位置的计算是重磁数据反演的主要任务之一,现主要通过异常与场源位置之间的数学物理方程来估算地质体的位置.为了快速、准确获得地质体的位置信息,提出基于重磁梯度比值的深度学习技术实现场源位置的获取;其利用深度学习技术所建立的重磁梯度比值水平分布与地质体埋深、构造指数的关系,快速实现异常场源位置计算,且提出利用多个值的相互关系来更加准确、稳定地计算出地质体的信息.该方法可以计算复杂地质体的中心位置,且避免了以往线性方程反演方法需对结果进行筛选的复杂过程,对于存在剩磁的磁异常则采用解析信号的深度学习方法来进行位置反演.理论模型试验证明利用梯度比值的深度学习方法可以准确获得地质体的深度,且通过对比更多点的深度学习计算结果发现,采用多个不同比例极值点可以减弱噪声带来的干扰,从而得到更加准确的位置.最后将该方法应用于实测磁异常的反演工作,获得了地下磁性物体的中心位置,且计算结果与欧拉反褶积法相接近,因此该方法具有良好的实用性.   相似文献   
4.
石榴子石是矽卡岩型矿床的标志性矿物之一,其结构和成分特征被广泛用来示踪早期成矿流体性质的变化,但其生长过程与金属元素富集过程的关系还不清楚。本文对长江中下游成矿带最西端鄂东矿集区内的铜山口铜钼钨矿床中的石榴子石开展了显微结构和电子探针主量元素、LA-ICP-MS微量元素点分析和面扫描分析。结果显示,铜山口矿床中的石榴子石端元成分以钙铁榴石-钙铝榴石为主,普遍含有一定量的W,特别是在钙铁榴石端元比例高的石榴子石中(可达3898×10-6),且W与Mo、As、Sn存在明显的正相关关系、与Ti存在一定的负相关关系,指示W以类质同象的方式进入石榴子石晶格。石榴子石可包裹结构简单的白钨矿或被具复杂结构的白钨矿交代,指示石榴子石记录了白钨矿形成前和形成过程中流体性质(氧逸度和W含量等)的变化。铜山口矿床中钙铁榴石的大量结晶,导致成矿早期W的大量分散,不利于高品位和大规模钨矿的形成,仅在这些钙铁榴石遭受强烈的退化蚀变时,释放的W在一定程度能够提高矿石的品位,这可能是氧化性矽卡岩型钨矿通常比还原性矽卡岩型钨矿品位低、规模小的重要原因。石榴子石的成分特征(如W、Sn等元素含量和W/Sn、W/Mo和W/As等比值)可以作为判断矽卡岩的氧化还原性和钨矿床的品位及规模的依据,并具有成为W、Mo和Sn等矿床的找矿勘查指示矿物的潜力。  相似文献   
5.
北京时间2021年5月21日21时48分36秒,云南省大理州漾濞县发生MS 6.4地震。利用云南数字地震台网2021年5月18日至8月22日的震相报告,采用双差地震定位法,对漾濞MS 6.4地震序列进行重新定位。重新定位结果显示序列呈NW向优势分布,破裂长约20 km,宽约7 km,对重新定位结果进行误差分析,水平方向定位误差约为0.8 km,垂直方向定位误差约为1.0 km,定位结果具有较好的稳定性。依据震中分布的走向将序列划分为NW向的主断层与NNW向的分支断层,主断层存在较为明显的分段现象,分支断层呈雁列状分布。根据小震丛集性发生在大震断层面及其附近的原则,利用重新定位后的小震震源位置反演得到漾濞MS 6.4序列主断层走向约320°,倾角约89°,深度范围3~13 km。根据拟合得到的断层在地表的投影位置,推测本次地震的发震断层为维西-乔后断裂西侧的草坪断裂。基于断层滑动量分布识别出3个凹凸体,结合序列时空演化特征,分析了漾濞MS 6.4地震序列的破裂过程,结果显示断层中段的凹凸体发生初始破裂...  相似文献   
6.
高分辨率的面波频散谱成像是浅层地震勘探领域基于频散性质反演横波速度结构中的一个关键步骤.在天然地震探测领域,仅利用两个台站记录的线性信号比较法(LSC),被广泛用来计算面波的频散谱,并用于大尺度的面波层析成像.然而互相关的成像方式会造成频散谱在低频端较低的分辨率.非线性信号比较法(NLSC)利用指数函数克服了这个问题,同时极大地提高了频散谱的成像分辨率.然而,在研究中我们发现,仅利用两个台站的地震记录,并不能将面波的频散特性完整地考虑在内,导致LSC和NLSC方法对高阶模式的成像存在较大的误差.由于主动源面波勘探多道采集的方式,基于信号比较理论的多道信号比较法(MSC)充分利用多道地震信号,可以获得准确的多模式成像,然而该方法需要计算任意两道的频散谱并叠加,存在冗余的计算,导致计算效率较低.因此,本研究对MSC方法进行了相应的改进,通过追踪炮集记录上的面波波组提高了原方法的计算效率,同时,利用理论频散曲线进行叠加分析,验证了改进的MSC方法的正确性和有效性.通过与相移法、LSC和NLSC方法的对比分析,展示了MSC方法是一种准确的、高分辨率的面波多模式频散谱成像方法.实际地震资料的应用,揭示了MSC方法在浅层地震勘探中用于提取面波多模式频散信息的巨大潜力.  相似文献   
7.
微地震震相识别和初至拾取是水力压裂微地震监测资料处理中的两个关键步骤,其结果会对后续事件定位和压裂裂缝缝网解释产生重要影响.常规方法如STA/LTA法、模板匹配法、多道互相关法等需要提取有效信号与噪声间振幅、偏振、频率、波形相似性等方面的特征差异完成震相识别和拾取工作.本文基于深度学习技术的自动特征提取能力,根据井中微地震观测系统的多道数据源特点,提出基于U-Net的多道联合震相识别和初至拾取方法(MT-Net).方法采用具有"逐采样点"识别能力的U-Net模型,模型训练阶段以具有不同信号特征的多道微地震监测记录作为输入,以P波、S波及噪声的概率分布标签作为输出,通过设置二维卷积操作使得道内与道间的波形信息同时被自适应地学习,以满足对相邻道间波形记录处理结果高度一致性的要求;测试阶段将连续记录中的分段波形馈入模型,通过设定P波、S波概率分布曲线阈值完成单震相、双震相和噪声的波形分类,同时对含有效震相的微地震事件完成初至拾取.实际微地震资料处理结果显示,本文方法与同样基于U-Net的单道方法(ST-Net)相比,显著降低了震相识别中低信噪比事件漏拾与误拾发生的概率;同时有效避免了部分单道发生严重的初至拾取结果偏差及P、S震相误拾等情况.本文方法的识别与拾取结果整体上达到了与多道互相关法接近的水平,可满足微地震监测资料处理中实时性和准确性的要求.  相似文献   
8.
为揭示土体参数旋转各向异性空间变异性对边坡大变形特征的影响规律,将土体不排水抗剪强度参数模拟为旋转各向异性随机场,提出采用多重响应面法对随机场样本进行边坡稳定性安全系数高效求解和升序排列,进而使用随机物质点法按序模拟随机场样本的边坡大变形过程.以一饱和不排水粘土边坡为例,研究了旋转各向异性随机场的旋转角度β和弱主方向自相关长度θ2对边坡大变形特征和破坏模式的影响.结果表明:提出的基于多重响应面的随机物质点方法可以高效开展边坡大变形概率分析;β和θ2对边坡大变形特征和破坏模式均有显著影响;边坡大变形破坏的影响距离、滑动距离和滑动体积的平均值与标准差均随θ2的增加而增加;边坡大变形过程中可能产生4种破坏模式,其中深层滑动和渐进式滑动为该边坡模型的主要概率失稳模式.因此,提出的方法为边坡大变形概率分析提供了一条有效途径,考虑参数旋转各向异性空间变异性的边坡大变形概率分析对准确评估边坡失稳风险具有一定的理论参考意义.  相似文献   
9.
实时烈度预测可在破坏性地震波到达前,根据P波估计地震可能造成的最大影响.预警对象可以采取措施,降低可能造成的损失.P波位移幅值是一种有效估计地震动峰值的参数,然而单个或多个参数难以全面表征地震动中的信息.同时,参数的计算需要确定时间窗大小,无法实现连续预测.为了解决上述问题,提出了一种基于长短期记忆网络的实时地震烈度预测模型.基于2010-2021年K-NET数据构建模型,并选取2022年3月MJMA7.3地震事件作为案例验证模型.结果表明,P波到达后可以在记录的每个时间步预测烈度,P波到达3 s时在测试集中准确率为96.47%.提出的LSTM模型改善了烈度预测的准确性和连续性,可为地震预警、应急响应等提供科学依据.  相似文献   
10.
地震数据中存在的多次波影响偏移成像,误导地震资料的解释,因此通常视为相干噪声而被去除.为了对多次波进行智能化衰减,本文提出了一种基于数据增广训练的使用深度神经网络的多次波压制方法.设计的深度神经网络包括卷积编码和卷积解码过程,其中卷积编码过程学习全波场数据中的一次波特征,卷积解码过程利用这些特征来重构一次波并压制多次波和随机噪声.在训练阶段,旋转训练集并在输入数据中加入随机噪声构成增广训练数据集来提升神经网络的抗噪稳定性和泛化性,通过迁移学习让深度神经网络具备跨工区压制多次波的能力.简单模型与Sigsbee2B模型三套模拟数据的实例验证了本文方法在一次波重构和多次波压制中的有效性、稳定性和良好泛化性;一套崎岖海底模型地震物理模拟数据的应用实例表明本文方法具有应用于复杂条件下压制地震多次波的能力.  相似文献   
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