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1.
于2017年10月4~15日,在官厅水库上游河流设置采样点,采集水样;采用空间聚类分析、模糊综合评价法、综合判别分析和主成分分析方法,对官厅水库上游河流的水质进行了评价,辨析了流域上游河流水质空间变异的关键要素及影响因素。研究结果表明,官厅水库上游河流的总体水环境空间变异明显,上游河流溶解氧和总磷含量都高于地表水环境质量标准(GB3838—2002)Ⅲ类水域标准,其它值都低于Ⅲ类标准;水体pH平均值为11.19,水体呈强碱性,浊度的空间变异性较高;不同支流水体化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮和总溶解固体含量差异明显;桑干河和洋河下游河水污染最严重,以有机物污染和氨氮营养盐污染为主,且氨氮营养盐空间变异强烈,污染物多来自生活和工业废水;洋河上游河水污染较严重,以总磷和浊度污染为主,污染物主要来自于不合理使用化肥和有机农药;清水河和妫水河河水水质较好。洋河和桑干河是官厅水库上游需要重点治理的支流。  相似文献   
2.
使用2005年11月26日江西九江5.7级地震前震中附近地区的地震资料, 选择反映地震活动时、 空、 强特征的地震频次N(ML≥3.0)、 b值、 η值、 A(b)值、 Mf值、 Ac值、 C值和D值参量进行因子分析。 这些参量之间具有一定的相关性, 各参量在不同时段的变化各有所异, 预报效果并不理想。 但是根据因子分析可以得到反映地震活动时、 空、 强特征的综合指标Wfa值, 该指标在九江5.7级地震前出现明显的异常变化。 表明综合指标Wfa值可以较好地反映地震活动的异常特征。 文中还对与因子分析结果的有关问题进行了讨论。  相似文献   
3.
4.
研究并开发应用于水下自主航行观测平台的高可靠CAN总线技术,实现高可靠性、实时、单多帧、大数据量数据传输。具有很好的系统兼容性,能够同基于8051、PC104、ARM等不同硬件系统的CAN节点进行高速数据通讯,为复杂分布式系统集成提供极具应用价值的通讯网络。  相似文献   
5.
我们把研究不确定信息的两种理论方法,即模糊集理论与灰色系统理论的方法综合应用于地震预报当中,在以下三方面取得了初步研究结果。1.地震预报的灰色模糊模型在灰色系统理论GM(1,1)模型的基础上,把模糊数学的表达方式和灰色灾变预测结合在一起,建立了地震预测的灰色模糊模型,为地震预报实用化提出了一种新的可能途径,并给出了初步应用实例。  相似文献   
6.
本文应用模糊数学方法从给定地区的地震目录中识别出地震簇.这些地震簇由一系列时空相关的地震组成,每一次强震前都可能有其地震簇出现.两次地震的函数由以下公式来确定:eij=1e-1t+2e-2s计算出某一地区所有 MM0地震相互之间的联系强度,并取一个经验参数之后,就可以根据编网原则识别出地震簇.利用地震簇,可以把强震的地震活动性图象识别得更清楚,简单和定量化.此方法曾用于我国大华北及西南地区的地震簇识别与地震活动图象研究.清楚地识别出了13次大震(M6.5)的地震簇.研究了它们的时空特性.近似建立了 lg△t,lgL,lgS 与震级 M 间的线性经验关系,此处△t,L,S 分别表示地震簇的前兆时间(持续时间)及其震中分布的最大线度与面积.显然,这些关系式对地震预报研究可能有一定用途.   相似文献   
7.
在生活中,“模糊”现象和概念是不胜枚举的。例如:天气的“暖和”与“不冷”,颜色的“红”与“橙”,人与人之间的“象”与“较象”……都是不分明的模糊概念。这些概念,是一对对既有区别又有联系,但却没有明确分界的概念。在传统的数学领域内,每个命题非真即  相似文献   
8.
地震预报离不开对震源的研究。 震源研究的内容极其丰富。本文仅涉及到其中的两个方面:理论孕震模式和震源机制解。主要想借助于模糊综合评判和贴近度的概念,对上述两方面的多种结果进行比较,取出其中从总体上来看为最佳结果。本文以1965年5月 31日西藏5.2级地震和1979年7月 9日江苏溧阳6级地震为例,取得了一些初步结果。  相似文献   
9.
流体(水)在孕震过程中的作用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文在DD模式和IPE模式的基础上,提出了流体(水)扩散造成失稳的想法。对孕震过程的四个阶段给出了初步的定量讨论,突出了流体(水)的作用。以波速比前兆为例,求出了孕震时间的计算公式,发现孕震时间和余震区特征长度的平方并不严格成正比,可能含有一个三次因子。在作了适当近似和简化后,本文以实际数字对所求得的公式作了检验,计算结果和经验值吻合较好。  相似文献   
10.
侯俊雄  李琦  朱亚杰  冯逍  林绍福 《测绘科学》2018,(2):114-120,141
针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种融合随机森林算法与WRF大气模式的PM2.5浓度实时预报方法。该方法结合了北京市地面空气质量监测数据和WRF气象数据进行分析,将高层大气状态(如逆温层高度等)融入了预报模型中,建立了0~72h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0~72h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24~72h的长时预报结果上较基于地面空气污染物数据与地表气象站数据的预报方法精度有明显提升,即该方法可以更好地模拟大气物理化学状态,从而更为精准地进行长时PM2.5浓度预报。  相似文献   
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