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基于多视角观测的SEP事件与twin-CME关系研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文联合SOHO和STEREO-A/B(三视角)日冕观测和太阳高能粒子(SEP)观测,分析了2007—2014年间169个快速(速度>900 km·s-1)、宽角度(>60°)日冕物质抛射(CME)及其先行CME和关联SEP事件.通过相关分析,给出了SOHO/EPHIN 25~53MeV及STEREO/HET 23.8~60 MeV能量范围的大SEP事件通量判断阈值,分别为0.01和0.014(cm2·s·sr·MeV)-1.三视角CME观测能有效地避免投影效应产生的twin-CME事件误判,统计得到单一视角确定twin-CME事件的误判率一般低于10%,最高不超过15%.基于三视角判断的twin-CME事件及SEP事件峰值强度,得到判断twin-CME事件的时间阈值最短约为9 h(9~13 h).single-CME产生的SEP事件强度与CME速度、动能的相关性明显高于twin-CME,并且三视角下的相关性结果与单视角类似.结果表明,一个主CME可能存在多个先行CME,依据单卫星观测判断先行CME时有一定的误判几率,但少数单个先行CME的误判并不影响基于单卫星的统计规律或统计结果.  相似文献   
2.
基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明:反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差(RMSE)达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。   相似文献   
3.
介绍位移传感器数据远程传输方法,阐述位移传感器数据解码算法,并验证解码数据的准确性及可靠性。同时,将其应用于黑方台党川滑坡的变形监测,获得了滑坡监测点的实时形变信息,可为滑坡变形监测和预警提供技术支撑。  相似文献   
4.
在比较不同Hatch滤波定权方法的基础上,提出了一种基于改正数、验后单位权中误差和卫星高度角适应权因子的Hatch滤波改进算法,该算法精度较高、具有一定的抗差性,能够解决基于高度角的Hatch滤波在高高度角卫星发生周跳时滤波不平滑的问题。实验结果表明,改进的Hatch滤波平滑算法的精度优于传统的Hatch滤波和基于高度角的Hatch滤波,有良好的伪距修复效果。当存在伪距偏差时,改进的Hatch滤波能够提高滑动开窗RAIM的可用性。  相似文献   
5.
提出一种基于S-变换的变形监测数据抑噪方法。首先采用S-变换对监测数据进行时频分析,得到二维时频矩阵,再根据二维时频矩阵设计时频滤波器,最后利用时频分析反变换方法重构信号。采用模拟数据和滑坡变形实测数据对该方法的有效性进行验证。结果表明,相较于小波滤波方法,经该方法处理后的变形数据的RMSE和SNR均较优,可准确提取监测点的变形特征,为滑坡变形预测预报提供可靠的监测数据。  相似文献   
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