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1.
地震剖面中的绕射点反应地下断层、尖灭、溶洞等不连续体的位置信息,因此绕射波对于实现小尺度构造的精细成像具有重要意义.基于逆时偏移的绕射波成像方案包括乘法成像条件法和倾角域拾取法.乘法成像条件利用正\负倾角构造剖面相乘实现绕射点的定位,倾角域拾取法则根据绕射波能量在角度域的特征进行拾取.其中,通过Hilbert变换和伴随波场的延拓可以实现波场的方向分解,从而实现单一倾向构造的成像并改善倾角道集的质量.本文也对无需方向分解的正\负倾角构造成像公式进行了推导.逆时偏移作为一种全波成像方法,所得剖面本身包含绕射点信息,因此本文通过图像处理方法提取绕射点位置.这一方法具有成本低、扩展性强、可对剖面做局部化处理的特点.  相似文献   
2.
高原涡作为经常给我国带来暴雨等灾害的天气系统,其形成一般认为是通过感热和潜热自下而上激发的,然而,2013年5月下旬发生的一次引发其下游灾害性强降水的高原涡却是由对流层高层天气尺度低涡诱发的。为此,基于新发展的多尺度子空间变换和多尺度能量涡度方法以及ERA5再分析资料对其动力学过程进行了详尽的探讨,先将原始场重构到三个尺度子空间,即背景环流尺度子空间、天气尺度子空间和高频尺度子空间,重构场上首次显示此次过程生成于青藏高原西北侧,其成因为对流层高层基本气流尺度向天气尺度的跨尺度动能正则传输,即正压失稳,并且表现为从高层向下。在发展阶段,其能量最终来源为基本气流向天气尺度的有效位能传输和非绝热加热,然而这些过程只发生于涡旋低层的西侧。进一步分析发现,天气尺度内存在一个能量再分配“路径”:首先,低层西侧获得的有效位能转换为动能,西侧垂直的气压梯度力做功将低层获得动能向高层分配;在高层,水平的气压梯度力做功进而将西侧获得的动能向东侧分配;东侧垂直的气压梯度力做功再将动能向低层分配;至此,低层西侧获得的能量被分配到整个涡旋空间中,使得涡旋能够均匀发展。  相似文献   
3.
以标准化降水蒸散指数(SPEI)作为评估指标,基于渭河流域28个气象站点1961—2017年实测降水量和气温数据,采用Mann-Kendall(M-K)趋势检验、经验正交函数以及小波变换等方法分析渭河流域干旱时空变化特征,并研究渭河流域干旱与6种大尺度气候因子之间的相关关系,进一步探讨主要气候因子对流域干旱时空分布特征的潜在影响。研究表明:渭河流域在1961—2017年间整体呈现出变旱的趋势。通过经验正交函数分解,渭河流域干旱分布场主要有3种典型模态类型,分别为全局型、西北—东南反向分布型以及东—西反向分布型;同时,大尺度气候因子南方涛动指数SOI与流域干旱分布场具有更好的相关关系,对该区域内干旱变化有较强的影响。  相似文献   
4.
利用北天山地区2016~2019年观测的4期流动重力观测资料,分析研究一年尺度的重力场动态变化特征,并利用小波分析方法,将不同场源深度的重力异常进行分离。通过功率谱分析,获取各阶小波重力细节对应的场源深度。研究结果表明,2017年8月9日精河MS6.6地震前,震中位于负值集中区,四阶小波重力细节显示震中附近出现明显的四象限分布;2020年1月16日库车MS5.6地震前,震中位于负值区,小波重力细节整体量值较小;功率谱估算的场源近似深度与2次地震的震源深度相近。  相似文献   
5.
地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA)对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架(data-driven tight frame,DDTF)在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明:与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点.  相似文献   
6.
基于广义模型约束的时间域航空电磁反演研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
由于航空电磁具有海量数据,因此快速有效的成像和反演手段至关重要.本文针对层状介质模型推导与实现了广义模型约束条件下时间域航空电磁一维反演.从正则化反演的目标函数出发,通过改变模型约束项构造Lp范数反演和聚焦反演,进而通过改变模型求解域构造出基于小波变换的稀疏约束反演.针对不同反演方法目标函数的构建方式,本文进一步从数学原理上分析不同反演方法的预期效果,并通过理论模型和实测数据进行验证.结果表明L0.8范数反演、聚焦反演和基于小波变换的稀疏约束反演可以得到更符合地下层状介质陡变界面的反演结果.  相似文献   
7.
对美国NGA,采用一维连续小波变换得到每条记录的小波功率谱。研究了任意时间处小波功率谱最大值所对应的主频率。结果表明:地震动主频率随时间的增大逐渐减小;竖向地震动分量的主频比水平向分量随时间减小更快。分别采用线性函数模型、指数函数模型和指数三角函数模型,分析了场地、震级和震中距对主频变化曲线的影响,拟合了主频率在不同场地条件、震级、震中距等情况下随时间的变化曲线,水平向和竖向的频率时变曲线整体上都是随时间递减的,且竖向衰减得更快些,大多数情况下竖向记录的高频成分比水平向记录的相应成分要多。  相似文献   
8.
地温变化在气候反馈效应中起着重要作用, 理解地温及其与影响因素之间的时空关系对预测全球温度变化至关重要。利用1998 - 2017年石羊河流域的逐日常规气象观测资料, 采用小波分析结合BP(Back Propagation)神经网络构建了石羊河流域夏季地温预报模型, 结果表明: 日平均地温预测效果在不同站点均为最佳, 其中预测值和观测值的相关系数均大于0.87, 3 ℃以内的预测概率均大于84%。其中, 民勤地区地温预测效果最好, 预测值和观测值的相关系数达到0.91, 3 ℃以内的预测概率达到86%。日最高地温的预测值与观测值的相关系数高于0.8, 但误差平方和、 标准差较大。永昌地区日最高地温的模拟效果最好, 3 ℃以内的预测概率达到83%。日最低地温的预测与观测值的平均相关系数高于0.66, 3 ℃以内的预报概率高于83%, 但预测值略低。其中, 武威地区日最低地温的预测效果最好, 预测值与观测值的相关系数为0.72, 3 ℃以内的预测概率达到94%。研究成果可为有效弥补干旱、 半干旱区地温观测资料缺失和探讨其与局地气候的关系提供一些参考。  相似文献   
9.
传统距离多普勒算法(RD)较低精度的SAR成像质量越来越不能满足当前实际应用的需要。为解决传统距离多普勒算法成像性能低的问题,本文提出基于分数阶Fourier变换的高性能SAR成像算法(FrFT-RD)。本文详细推导SAR距离向信号运用分数阶Fourier变换时最佳阶数的计算表达式,同时给出方位向相应的计算式。理论分析表明距离(方位)向最佳阶数均取决于SAR成像参数并具有唯一性,无须迭代运算,可极大提高FrFT-RD算法的工程实用性。根据计算得到的距离向和方位向上最优阶数,在分数阶Fourier变换域完成FrFT-RD算法的构建。机载SAR模拟数据和星载SAR实测数据测试表明,FrFT-RD算法在分辨率、峰值旁瓣比(PSLR)成像性能方面比传统RD算法均得到显著提高,其中距离向和方位向分辨率提高比值分别为45.92%和48.06%;距离向PSLR和ISLR降低幅度为1.45 dB和2.59 dB,而FrFT-RD算法在方位向PSLR和ISLR成像性能方面与传统RD算法相当。  相似文献   
10.
In this paper, we compare the denoising- and inversion-based deblending methods using Stolt migration operators. We use Stolt operator as a kernel to efficiently compute apex-shifted hyperbolic Radon transform. Sparsity promoting transforms, such as Radon transform, can focus seismic data into a sparse model to separate signals, remove noise or interpolate missing traces. Therefore, Radon transforms are a suitable tool for either the denoising- or the inversion-based deblending methods. The denoising-based deblending treats blending interferences as random noise by sorting the data into new gathers, such as common receiver gather. In these gathers, blending interferences exhibit random structures due to the randomization of the source firing times. Alternatively, the inversion-based deblending treats blending interferences as a signal, and the transform models this signal by incorporating the blending operator to formulate an inversion problem. We compare both methods using a robust inversion algorithm with sparse regularization. Results of synthetic and field data examples show that the inversion-based deblending can produce more accurate signal separation for highly blended data.  相似文献   
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