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1.
利用辽宁数字地震台网2013—2017年间15个宽频带地震台站记录到的震中距在85°到140°之间的且Mw≥5.5的远震SKS波形数据,基于SplitLab软件,使用旋转相关法、最小切向能量法和最小特征值法,计算每一个台站的SKS快波偏振方向和快、慢波的延迟时间,获得辽宁地区上地幔各向异性参数共398对。结果显示,辽宁地区存在比较明显的上地幔各向异性,快波偏振方向大部分呈NWW方向,与中生代晚期岩石圈伸展形变方向一致;各向异性快慢波延迟时间在0.4~1.2 s之间,可以推测软流圈对各向异性的影响比较小,主要是由残留在岩石圈的古老形变所导致。 相似文献
2.
在野外利用智能终端设备采集数据可以保证获取资料的便利性与准确性。针对林业数据的数量庞大、科目多样、分布区域广泛等特点,本系统基于现有的Android平台结合百度地图API及定位SDK组件调用进行二次开发,实现地图接入、位置定位、路线搜索等服务,通过相关命令调用终端拍照等应用在数据库中实现数据采集、属性记录及导出功能,系统主要包括登录模块、采集模块、数据管理模块等。本文设计的Android终端GIS采集数据系统可以满足外业人员对林业数据的核查、修改与采集需求,为野外核查工作提供了新的模式和方法。 相似文献
3.
安徽庐枞盆地泥河玢岩型铁矿床地质-原生晕地球化学找矿模型 总被引:1,自引:1,他引:0
开展长江中下游地区玢岩型铁矿床轴向原生晕地球化学分析及建模,可弥补地球物理勘探结果的多解性及探测精度的局限性,对定位和评价深部盲矿体具有至关重要的作用。文章在以往研究的基础上,开展庐枞盆地泥河玢岩型铁矿床钻孔原生晕的研究工作,采用多元统计分析方法,查明了主要成矿指示元素在不同地质体中的富集和亏损,确定了磁铁矿、硫铁矿和硬石膏矿体的矿中、近矿及远矿指示元素组合,结合矿床成因模型,建立了泥河玢岩型铁矿床地质-原生晕地球化学找矿模型,通过罗河和小包庄玢岩型铁矿床的佐证,认为该模型可以应用于长江中下游成矿带玢岩型铁矿床的勘探工作中。 相似文献
4.
6.
通过对日照市海岸带2个重点沙滩的现场调查和沉积物粒度计算,综合分析了沙滩的侵蚀现状和粒度参数特征。海滨国家森林公园沙滩北部和南部处于侵蚀状态,中部为缓慢淤积状态;万平口海水浴场沙滩北部、中部总体呈侵蚀趋势,南部为淤积状态。海滨国家森林公园沙滩的平均粒径总体要小于万平口海水浴场沙滩,这与两沙滩的坡度不同有关,平均粒径从滩肩到低潮线逐渐变小。海滨国家森林公园沙滩的分选性要好于万平口海水浴场沙滩,分选系数具有由陆向海、由北向南逐渐变小的趋势。沙滩的滩肩和滩面处频率曲线主要为双峰,峰态平坦,物质来源复杂,低潮线处频率曲线主要为单峰,峰态尖锐,物质来源单一。 相似文献
7.
基于SMAP卫星雷达资料的海冰密集度反演技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
SMAP是美国于2015年初发射的一颗卫星,搭载了L波段的雷达。它采用圆锥扫描方式,具有固定的入射角、较大的幅宽和千米级的分辨率,在海冰监测方面具有独特的优势。本文利用SMAP卫星雷达资料分别与德国Bremen大学海冰密集度产品和美国国家冰雪数据中心(NSIDC)海冰密集度产品建立3.125 km和25 km匹配数据集,分析了L波段雷达后向散射系数、极化比和归一化极化差与海冰密集度之间相关性,建立基于人工神经网络的海冰密集度反演算法。为了验证SMAP卫星雷达资料反演海冰密集度的精度,本文选择德国Bremen大学和美国冰雪数据中心发布的海冰密集度产品分别与SMAP海冰密集度产品进行对比分析,SMAP海冰密集度与Bremen海冰密集度的偏差为0.07、均方根误差为0.14;与NSIDC海冰密集度的偏差为0.04、均方根误差为0.18,这表明SMAP海冰密集度产品与现有业务化海冰密集度产品具有很好的一致性。 相似文献
8.
为探索来自西北太平洋台风风暴潮与南海局地生成台风风暴潮不同,本研究在假设两种台风气象条件相同情况下,研究随台风而来外围海水所形成增水对南海沿岸的影响。以0814"黑格比"强台风风暴潮为基础,使用ROMS(regional ocean modeling system)模式进行数值模拟并通过设计对比试验方法进行研究,研究发现在台风登陆时引起的增水最大,最大增水出现在台风路径右侧,其中在沿岸区域,外围海水形成增水约占总增水10%,且大约3 h后出现增水回震现象。同时,设计对比试验,研究来自西北太平洋台风风暴潮对台风路径、台风强度、台风移动速度和流入角等气象条件敏感性,并获得与前人一致的结果。 相似文献
9.
10.
随着遥感数据获取技术和能力的全面提高,遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术,成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号(GF-2)卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据,具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势,为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF-2卫星影像为研究数据,在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上,采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明:利用GF-2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征;面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度,识别精度达90% 以上;基于逐层剔除的思路构建的提取规则,为GF-2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持,也为其它地物目标的提取提供了参考,但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。 相似文献