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1.
本文较全面地探讨了东南地洼区反映深部构造特点的地球物理特征(波速结构,地温分布,电性,密度,重、磁场异常),综合分析了该区地洼构造形成、演化的力源机制,讨论了地洼构造与板块构造的力源机制关系问题。  相似文献   
2.
一般认为浸染矿不产生自电异常,有许多文献还阐述了其不产生自电异常的原因.然而在找矿实践中,例如在乌奴格土山、玉龙、封山洞、大平山等斑岩铜矿,以及团结沟  相似文献   
3.
位场各阶垂向导数换算的新正则化方法   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
位场垂向导数大量应用于位场数据处理与解释中.当前广泛采用的位场各阶垂向导数换算方法为基于Laplace方程并结合波数域和空间域方法的具有递推特性的ISVD(integrated second vertical derivative)算法.本文在位场垂向导数换算的正则化方法和径向平均功率谱的基础上,提出一种位场各阶垂向导数换算的新正则化方法.新正则化方法仅需通过分析位场径向平均功率谱来确定一个截止波数,即可稳定换算位场各阶垂向导数.理论模型和实测数据实验结果表明:(1)新正则化方法物理意义明确、计算简单,且各阶垂向导数换算的稳定性和精度明显优于ISVD算法;(2)在用新正则化方法求得各阶垂向导数的基础上,利用泰勒级数法可以获得大深度、高精度的位场向下延拓结果.  相似文献   
4.
将地震信号分解成包含频谱互不重叠的单主周期的分量有利于地震信号的分析.分析了经验模态分解(EMD)中模态混叠的内在原因和已有的解决方法,梳理了解决模态混叠的思路框架,进而提出了一种新的基于输入递归高通滤波的EMD算法.首先用递归高通滤波器将信号预分解成频率由高到低的多个分量,实现信号的等价带通滤波,再用EMD对各带通分量按频率高低逐级递归筛分,获得完备的经验模态分量.通过合成信号和地震信号的仿真实验表明,该算法较好地克服了模态混叠,获得了频谱互不重叠的单主周期分量,并成功用于震相分离和分析,为地震信号分析提供了一种新思路.  相似文献   
5.
北京地磁台K指数3小时扰幅修正及 K指数计算机标定   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
我国基本处于磁纬40°以下地区,K指数的3小时扰幅一般取:3-6-12-24-40-70-120-200-300 nT.这一K指数3小时扰幅是以磁纬20.88°的佘山地磁台观测数据为基础,按照Bartels 提出的一系列准则而确定的.然而,由于不同地磁台地磁纬度的不同,K指数的3小时扰幅也需要进行相应的修正.本文以北京地磁台(磁纬29.63°)为例,通过频次比较的方法,分别以佘山台K指数和Kp为标准,根据1994~1999年共6年的北京地磁台H分量分均值数据,给出了一个比较合理的北京地磁台K指数3小时扰幅:3.9-7.8-15.6-31.2-47.5-70-120-200-300 nT.基于这一3小时扰幅,采用修正的FMI方法标定了1997年北京地磁台的K指数.将标定结果与磁暴基础数据库中北京台、佘山台和Kp指数进行频次比对,并进行同一3小时段标定差异统计.数据分析表明,修正后比修正前K指数的标定更加合理.  相似文献   
6.
为增强核爆地震模式分类器的泛化能力以提高对核爆炸事件的准确识别能力,论文提出了一种选择支撑向量样本集来表征训练样本集的最近邻支撑向量特征线分类算法,用以训练时扩展核爆地震的训练样本库,提高分类器的泛化能力.该算法用于核爆炸和地震的识别结果发现,和最近邻特征线分类器相比,提出的算法降低了计算复杂度,但识别能力却有些许降低.对新算法的分析发现,纯粹的支撑向量集不能完全代表原始样本空间集,支撑向量比例在其中有重要作用,为发挥支撑向量比例的作用以提高核爆分类器的识别能力,提出了最近邻支撑向量特征线融合算法.最后以核爆地震数据库对上述算法进行了检验和分析,理论分析和识别结果证实,在相同的训练样本选择条件下,最近邻支撑向量特征线融合算法对于核爆炸的识别来说具有较好的泛化能力,正确识别率达到90.3%,且优于支持向量机算法和最近邻特征线算法.  相似文献   
7.
针对地磁变化场时间序列的混沌特性,提出了一种改进的集成经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-样本熵-最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的地磁变化场预测模型。首先,利用MEEMD-样本熵将非平稳的地磁变化场时间序列分解为一系列复杂度差异明显的地磁变化场子序列;然后,针对每一个子序列分别建立LSSVM模型,选择各自适合的最优模型参数;最后,以地磁台站实测的地磁变化场数据为例进行实验,并与基于单一LSSVM以及RBF径向基神经网络的两种预测模型进行比较。实验结果表明,MEEMD-样本熵-LSSVM模型的预测值能紧跟地磁变化场的变化趋势,相比另外两种模型,体现出更好的预测效果,在地磁Kp指数小于3时,预测3h平均绝对误差为1.63nT。  相似文献   
8.
本文以区域地磁场为应用背景,研究了时间域信息对地磁场插值效果的影响.用时空Kriging算法进行插值时,在时空Kriging变差函数的拟合过程中,将角度信息引入向量距离,定义了新的向量距离形式,提出了改进的时空Kriging算法,并对权重的选取进行讨论.对经度87.2°E—126.6°E,纬度19.0°N—49.6°N范围内的32个台站时均值地磁场数据进行插值实验.在添加了时间信息之后,插值结果在兼顾经度方向和纬度方向变化的同时,边值问题也得以缓解,明显优于传统方法.交叉验证结果表明,随着时间域信息和向量角度的加入,Kriging算法的性能得到改进,地磁场的插值精度依次提高.对比实验中,改进Kriging算法的精度最高、性能最稳定,MAE集中在1nT左右,MSE集中在[0,5]的范围内.  相似文献   
9.
一种基于径向基神经网络的地磁场K指数实时标定方   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
K指数是一种重要的地磁活动指数,标定K指数的难点在于规则日变化SR的确定,尽管FMI(Finnish Meteorological Institute,芬兰气象学院)方法能够比较准确地识别规则日变化SR,给出合理的K指数,但是该方法存在一天的延迟,无法实现实时标定.为了解决这一问题,本文提出了一种基于径向基神经网络的K指数实时标定方法:首先用修正后的FMI方法提取H分量的时均值序列,接着以径向基神经网络对该序列进行建模,最后基于神经网络模型实时获取规则日变化,并结合H分量分均值观测数据标定K指数.实验结果表明:该方法能够以3.8598 nT的标准误差实时获取规则日变化SR;实时标定的K指数与直接用FMI-H方法延迟一天标定的K指数相比,完全吻合的占69.8%,差别大于一个标度的仅占0.77%.  相似文献   
10.
本文从科学哲学的角度.结合具体的科学发展历史,对地洼学说的理论结构和发展纲领.对历史因果论大地构造学的建立和壳体概念的提出与阐述.从科学方法论和科学理论发展的历史規律方面.探讨了地洼学说发展中的若干问题:概念方法.假说方法在地洼学说发展中的应用问题,地洼学说中的内核和保护层问题;地洼学说发展中的“范式”与“科学共同体”的建立问题;以及地洼学说发展的模式问题。  相似文献   
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