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1.
结合夏县中心地震台CIC-200型离子色谱仪实际观测,从仪器输液系统、分离系统、基线、管路等方面详细阐述色谱仪常见故障,逐一分析原因,并给出相应故障排除方法,为同类仪器维护提供参考,并为获得准确观测数据,延长仪器使用寿命,提出日常维护方法及建议。 相似文献
2.
对北部湾盆地涠西南凹陷WZ5-X-Y井85份沉积样品开展了孢粉和藻类分析,探讨了钻孔所在区域古近纪—新近纪沉积环境的变化和植被类型的演替,并推断了气候条件的变化。研究结果显示,钻孔所在区域始新世—渐新世古湖泊发育,水域范围存在波动,渐新世整体上湖泊水域范围有所收缩,中新世湖泊进一步收缩,并持续受到海水入侵的影响。始新世钻井周边丘陵和低山地区发育以常绿栎和胡桃为主的常绿落叶阔叶混交林,湖泊周边生长桤木林,气候温暖湿润,渐新世的植被类型仍是以常绿落叶阔叶混交林为主,但是常绿林的缩小和针叶林的扩张则指示气温和湿度下降,中新世常绿林的扩张则指示了温度和湿度回升。 相似文献
3.
正在大同"世界文化遗产"云冈石窟的南面有一座矿山公园,与云冈石窟隔河相望,她就是山西大同晋华宫矿国家矿山公园。这是一座饱含民族煤炭工业底蕴的文化创意园、一座极具研究价值和观赏价值的地质科考园,悠久的煤炭开采历史元素渗透到公园的景区各个部分。它被国际休闲产业协会授予"国际休闲生态旅游示范区",被国际文化旅游推进会、中国旅游品牌协会、中国生态旅游发展协会评为"中国最具特色生态旅游目的地",被山西省旅游局评为"2014山西百佳旅游休闲产品"。 相似文献
4.
5.
谢佩瑶韩超欧阳志棋王晓艳 《冰川冻土》2023,(3):1168-1179
MODIS V006版本数据仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是直观的积雪分类,包括积雪范围或积雪覆盖率。美国国家冰雪数据中心推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂多样,积雪斑块化特征明显,单一阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。青藏高原被称为地球的第三极,是中国三大稳定积雪区之一,蕴藏了大量的淡水资源。随着全球气候变暖,青藏高原地区积雪融化时间提前,冰川融水增加,影响河流水量,造成洪涝灾害,进而影响人类正常生产生活,因此通过确定不同下垫面阈值,改善传统阈值的积雪高估低估现象,提高积雪识别精度,进而更准确地探究青藏高原积雪状况,显得尤为迫切。本文以青藏高原为研究对象,首先生成MODIS逐日无云NDSI序列并进行验证;其次对应站点雪深数据与NDSI序列,证实在下垫面为林地和非林地的区域,去云NDSI序列与站点雪深均有良好的对应关系,确定不同下垫面最优阈值范围;最后在最优阈值范围内通过混淆矩阵确定最优阈值。计算得出,林地NDSI=0.03时,总体精度最高为94.02%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为1.21%和4.60%;非林地NDSI=0.26时,总体精度OA最高为94.27%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为0.51%和5.03%。因此选取优化后林地阈值为NDSI=0.03,非林地阈值为NDSI=0.26。为避免地面常规观测资料尺度上的局限性,本文采用高精度的Landsat 8 OLI卫星数据识别结果,作为“真值”对优化后阈值的判别结果进行“像元—像元”级别的验证。在定量验证中,优化后NDSI阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为84.21%,高估误差OE为5.33%,低估误差UE为10.46%;传统阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为82.86%,高估误差OE为1.48%,低估误差UE为15.66%。可以看出在定量验证中,优化后阈值的积雪判别精度更高。同时在定性验证中,积雪大面积集中的区域,新的阈值与传统阈值提取效果均相对较好;积雪相对分散破碎的区域,优化后阈值能提取出大量积雪,传统阈值则不能。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度,为NDSI在积雪识别中的应用提供有力的支撑,有助于更准确地了解该地区积雪分布状况。 相似文献
8.
9.
SY地区须家河组二段(下砂)储层类型复杂,各井中均见到砂层,但该砂层储集体有的为高孔隙而有的则致密,在区域平面上表现出分布不均匀的特点。对该段储层预测方法及种类也有较多,但常规叠后反演很难对其进行区分和识别。利用叠前AVO技术,建立储层段的AVO正演模型并采用相应的工作流程,然后利用P-G交汇法对砂岩储层进行解释,发现含气储层与非含气储层的P-G交汇特征不同,砂岩储层含气后则具有交汇趋势线角度增大及远离背境趋势线的特征;而砂岩非储层则相反;其次储层段的P-G交汇点所分布的象限也不相同。通过这些特征,对全区现有钻遇该储层段的钻井进行预测,预测结果和钻井气测情况相吻合,取得了如期效果。 相似文献
10.