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1.
地震P波、S波到时是精确分析地震水平位置、深度与速度结构等的重要参数,如何准确拾取P波和S波到时是地震学的一项重要的基础工作.大数据量与强噪声环境给地震到时的自动拾取带来了很大挑战.在频率域中可将信号与噪声分离,但会造成震相的偏移.针对上述问题,本文在STA/LTA、AIC方法的基础上,引入了标准时频变换(Normal Time-Frequency Transform,NTFT),结合信号时间域与频率域特征,提出了基于NTFT的STA/LTA方法,以及基于NTFT的AIC方法来拾取P波和S波的到时.基于NTFT的STA/LTA方法通过构建即时频率约束的特征函数,以增强地震信号振幅响应的变化特征.基于NTFT的AIC方法则根据NTFT的变换系数定位即时频率-时间基准点,通过滑动窗口直接对标准时频谱进行AIC处理拾取最佳到时.本文采用了不同强度噪声的60组合成数据和105组实测地震数据对方法的可靠性进行检验.以人工拾取到时为参考,实测数据中NTFT-STA/LTA方法拾取P波、S波到时的均方根误差分别为0.36 s和0.56 s;NTFT-AIC方法拾取P波、S波到时的均方根误差分别为0.25 s和0.35 s.相比于STA/LTA、AIC方法,NTFT改进后的方法提高了P波和S波到时的拾取准确率,为强噪声环境下的地震波形到时拾取提供了新思路.  相似文献   
2.
The Kamieniec Metamorphic Belt comprises a volcano-sedimentary succession exposed within a collision zone between the Saxothuringian and Brunovistulian crustal domains of the European Variscides. The studied rocks recorded two metamorphic episodes. The first episode, M1, occurred at conditions of c. 485 ± 25 °C and 18 ± 1.8 kbar related to burial within a subduction zone. The subsequent episode, M2, was linked to the final phases of exhumation to mid-crustal level, associated with pressure and temperature (P–T) conditions ranging from c. 520 ± 26 °C and 6 ± 0.6 kbar through 555 ± 28 °C and 7 kbar ± 0.7 to ~590 ± 30 °C and 3–4 ± 0.4 kbar. The documented deformation record is ascribed to three events, D1 to D3, interpreted as related to the burial and subsequent exhumation of the Kamieniec Metamorphic Belt. The D1 event must have witnessed the subduction of the Kamieniec Metamorphic Belt rock succession whereas the D2 event was associated with the exhumation and folding of the Kamieniec Metamorphic Belt in an E-W-directed shortening regime. A subsequent folding related to the D2 event was initiated at HP conditions, however, the planar fabric produced during a late stage of the D2 event, defined by a low-pressure mineral assemblage M2, indicates that the D2 final stage was synchronous with the onset of the M2 episode. Consequently, the entire D2 event seems to have been associated with the exhumation of the Kamieniec Metamorphic Belt to mid crustal level. The third deformation event D3, synchronous with the M2 episode, marked the last stage of the exhumation, and was linked to emplacement of granitoid veins and lenses. The latter resulted in heating and rheological weakening of the entire rock succession and in the formation of non-coaxial shear zones.  相似文献   
3.
基于常规气象观测资料和PM2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明:此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。  相似文献   
4.
光度观测是地基观测空间目标的主要手段之一,利用光度信息能够估计空间目标的相关特征信息。为了更好地了解空间目标的旋转状态,选取具有代表性的猎鹰九号火箭末级作为研究对象,由其光变信息研究旋转状态。首先利用云南天文台1.2 m光学望远镜获取猎鹰九号火箭末级的光度数据,再对目标星等进行斜距归一化,得到目标光变信息并分析目标星等随时间变化的曲线,估计大致的旋转周期,再由相位离散最小化方法计算会合周期。根据太阳、目标和测站之间的位置关系、惯性主轴指向、旋转轴指向、初始相位等因素,采用姿态旋转矩阵计算理论星等,利用最小二乘原则确定惯性主轴方向及初相角度、旋转轴指向。最后给出了猎鹰九号火箭末级的旋转周期、会合周期以及旋转轴指向等参数,为后续开展其他空间目标光度信息研究提供参考。  相似文献   
5.
基于四川盆地及周边的245个宽频带台站2010年9月—2014年9月期间的远震记录,提取双台路径瑞利面波相速度频散资料,反演得到四川盆地20~120s的高分辨率瑞利面波相速度及各向异性空间分布.在丰富区域地球物理基础数据的同时,结合已有研究成果对地壳上地幔变形耦合进行探讨,结果表明短周期(20~30s)的相速度分布与四川盆地的地质构造特征相吻合,作为川滇地块、松潘—甘孜地块和四川盆地之间的边界——龙门山断裂带和鲜水河断裂带对上述三个地块上地壳的速度结构具有明显的控制作用;松潘—甘孜地块,特别是川滇地块中下地壳普遍表现为明显的低速异常,表明中下地壳相对软弱;而四川盆地的中下地壳整体呈现相对高速,表明四川盆地具有相对坚硬的中下地壳.研究区域东南角接近北扬子地块与南扬子地块的缝合部位,呈现高速异常.四川盆地南部和东南邻区不同周期均具有较强的各向异性,且快波方向较为一致,反映这些地区不同深度变形耦合较好.四川盆地西部、北部及东北部邻区,不同周期的各向异性快波方向变化较大,不同深度变形耦合较差.这些特征与绕喜马拉雅东构造结的物质流动被扬子地块的高速地壳阻挡的宏观认识基本一致.  相似文献   
6.
模式内部变率是模拟结果不确定性的重要来源,然而它对于1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响尚不清楚。因此,基于耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的多模式数据研究了模式内部变率对1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响以及对未来排放情景的敏感性。结果表明,模式内部变率对升温阈值出现时间模拟的影响与外强迫的影响相当,单个模式内部不同成员达到全球平均1.5℃或2℃增温的年份相差2~12年;其影响具有明显的空间差异,影响极大值出现在欧亚大陆以北洋面、白令海峡周围区域、北美东北部及其与格陵兰岛之间的海域、南半球高纬地区等;低排放情景下模式内部变率的影响大于高排放情景。  相似文献   
7.
CDMA2000 1x系统通信容量大,具有频谱利用率高、传输质量好、保密性强、掉线率低、覆盖广等特点,适于对译码时延要求不高的数据传输业务。采用CDMA2000 1x系统实时传输地震监测信号具有丢包率低、电台发射功率小、总干扰电平低、系统的稳定性与可靠性较高的特点,符合地震信号传输的要求。  相似文献   
8.
东南极拉斯曼丘陵镁铁质麻粒岩的变质作用演化   总被引:5,自引:4,他引:1  
拉斯曼丘陵(Larsemann Hills)位于东南极普里兹构造带的中部,研究该区麻粒岩的变质作用演化对于理解普里兹带的构造属性至关重要。通过对该区含石榴石镁铁质麻粒岩转石详细的岩相学观察表明,峰期前进变质阶段矿物组合(M1)由角闪石+斜方辉石+单斜辉石+斜长石+黑云母+钛铁矿±石英±磁铁矿组成,其峰期矿物组合(M2)为石榴石+斜方辉石+单斜辉石+角闪石+钛铁矿±磁铁矿±石英,而代表后期与降压有关的叠加变质组合(M3)为斜方辉石+斜长石+单斜辉石+黑云母+钛铁矿±磁铁矿。矿物化学分析,结果显示其中石榴子石和斜方辉石具有弱的成分环带特征。利用THERMOCALC软件在NCFMASHTO体系下对该麻粒岩进行了详细的热力学模拟,结合传统温压计和平均温压计算结果,得出不同阶段温压条件分别为650~750℃/5.5~6.5kb (M1),850~950℃/8~8.5kb (M2),800~900℃/5.5~7.5kb (M3)。其变质作用演化为典型的峰期后近等温减压的(ITD)顺时针P-T轨迹。通过区域上镁铁质麻粒岩的对比分析,我们认为该镁铁质麻粒岩可能来源拉斯曼丘陵基岩露头。结合已有的年代学资料,表明该镁铁质麻粒岩的峰期变质事件可能对应于晚元古代格林威尔期构造事件,而后期退变质作用与早古生代的泛非期构造事件有关,意味着泛非期普里兹带可能是陆内造山带。  相似文献   
9.
The phase identification and travel time picking are critical for seismic tomography, yet it will be challenging when the numbers of stations and earthquakes are huge. We here present a method to quickly obtain P and S travel times of pre-determined earthquakes from mobile dense array with the aid from long term phase records from co-located permanent stations. The records for 1 768 M ≥ 2.0 events from 2011 to 2013 recorded by 350 ChinArray stations deployed in Yunnan Province are processed with an improved AR-AIC method utilizing cumulative envelope and rectilinearity. The reference arrivals are predicted based on phase records from 88 permanent stations with similar spatial coverage, which are further refined with AR-AIC. Totally, 718 573 P picks and 512 035 S picks are obtained from mobile stations, which are 28 and 22 times of those from permanent stations, respectively. By comparing the automatic picks with manual picks from 88 permanent stations, for M ≥ 3.0 events, 81.5% of the P-pick errors are smaller than 0.5 second and 70.5% of S-pick errors are smaller than 1 second. For events with a lower magnitude, 76.5% P-pick errors fall into 0.5 second and 69.5% S-pick errors are smaller than 1 second. Moreover, the Pn and Sn phases are easily discriminated from directly P/S, indicating the necessity of combining traditional auto picking and integrating machine learning method.  相似文献   
10.
精确获取震相到时是地震定位和地震走时成像等研究的重要基础.近年来,随着地震台站的不断加密,地震台网监测到的地震数量成倍增长,发展快速、准确、适用性强的震相到时自动拾取算法是地震行业的迫切需求.本文在前人工作基础上,发展了Pg、Sg震相自动识别与到时拾取的U网络算法(Unet_cea),使用汶川余震和首都圈地震台网记录的89344个不同震级、不同信噪比的样本进行训练和测试.研究表明,U网络能够较好地识别Pg、Sg震相类型和拾取到时,Pg、Sg震相的正确识别率分别为81%和79.1%,与人工标注到时的均方根误差分别为0.41 s和0.54 s.U网络在命中率、均方根误差等性能指标上均明显优于STA/LTA和峰度分析自动拾取方法.研究获得的最优模型可以为区域地震台网的自动处理提供辅助.  相似文献   
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