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1.
随着频率使用率的提高, 射电天文台址地面或空间存在强电磁干扰致使望远镜接收机系统处于非线性状态. 为减少强电磁干扰的影响、提高天文观测效率, 提出了一种基于望远镜远场区域的强干扰源规避方法. 首先, 通过仿真分析确定的射电望远镜远场方向图, 结合望远镜与干扰源之间的位置关系, 分析了强电磁干扰到达射电望远镜焦点处的功率响应, 并依据接收机第2阶中频放大器性能参数, 确定射电望远镜处于非饱和状态的规避角度计算方法. 其次, 采用该方法计算分析了民航飞机对射电望远镜的影响, 若民航飞机上有主动发射的干扰源, 且不经过反射等传播现象, 当射电望远镜主波束轴偏开一定方向后, 可有效降低对射电望远镜的干扰强度.  相似文献   
2.
通过对电磁监测试验卫星地面对比观测原型系统中古丰、寺滩和坪城地电场观测数据特征研究,结果表明:(1)3个台站的地电场观测数据均具有较为明显的正常日变化形态;(2)在磁暴发生期间,地电场各测向均记录到了同步的地电暴变化,其最大变幅均明显高于正常日变;(3)寺滩地电场记录到临震前的数据异常现象,在时间和空间上都与地震事件吻合较好。  相似文献   
3.
利用地理信息技术及遥感监测方法,监测香坊老工业区搬迁改造试点进展情况,主要针对搬迁改造过程中地表覆盖、用地性质、空气质量变化情况,开展综合统计分析,客观评价香坊老工业搬迁改造实施成效。  相似文献   
4.
边艳  周春山  胡锦灿 《热带地理》2020,40(5):832-842
以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源,从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择,并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现:1)广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性;2)现居住现状(人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间)、家庭生命周期(年龄、家庭规模、子女数量)和经济水平(家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量)等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响;3)家庭生命周期(年龄、家庭规模)、个体因素(教育程度、户籍地)等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4)制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。  相似文献   
5.
创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量,其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库,采用核密度估计和地理探测器等方法,对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明:(1)安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主,并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅;(2)创新型企业空间集聚的不均衡特征显著,呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征,且合肥、芜湖是两个重要集聚区;不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异,可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。(3)创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要,但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中,产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素,但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。  相似文献   
6.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
7.
Anisotropy correction is necessary during the processing of converted PSwave seismic data to achieve accurate structural imaging, reservoir prediction, and fracture detection. To effectively eliminate the adverse effects of S-wave splitting and to improve PSwave imaging quality, we tested methods for pre-stack migration imaging and anisotropic correction of PS-wave data. We based this on the propagation rules of seismic waves in a horizontal transverse isotropy medium, which is a fractured medium model that reflects likely subsurface conditions in the field. We used the radial (R) and transverse (T) components of PS-wave data to separate the fast and slow S-wave components, after which their propagation moveout was effectively extracted. Meanwhile, corrections for the energies and propagation moveouts of the R and T components were implemented using mathematical rotation. The PS-wave imaging quality was distinctly improved, and we demonstrated the reliability of our methods through numerical simulations. Applying our methods to three-dimensional and three-component seismic field data from the Xinchang-Hexingchang region of the Western Sichuan Depression in China, we obtained high-quality seismic imaging with continuous reflection wave groups, distinct structural features, and specific stratigraphic contact relationships. This study provides an effective and reliable approach for data processing that will improve the exploration of complex, hidden lithologic gas reservoirs.  相似文献   
8.
在地球上最为活跃的海洋透光层体系中,矿物-微生物交互作用的形式十分丰富。系统采集了黄海近海透光层水体样品,测试分析发现其中分布大量悬浮半导体矿物及微生物群落。通过电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)、环境扫描电子显微镜(ESEM)及配有的EDX能谱仪,从宏观到微区对悬浮颗粒矿物的化学元素组成进行了测试分析,发现其主要矿物组成元素为Si、O、Na、K、Ca、Al等,且含有较高含量的Mn、Fe、Ti等金属元素;通过X射线衍射光谱(XRD)、拉曼光谱(Raman)测试从整体到局部分析悬浮颗粒矿物的物相组成,发现其主要组成矿物为石英、钠长石、方解石、云母和绿泥石等,还有锐钛矿、金红石、板钛矿、针铁矿等铁、钛金属氧化物半导体矿物。通过16S rRNA高通量测序分析海水中主要微生物群落为Proteobacteria、Actinobacteria、Bacteroidetes、Planctomycetes、Woeseia、Fluviicola等,并通过构建双室反应体系对海水微生物与悬浮矿物间氧化还原作用及胞外电子传递过程进行了表征,结果显示增加海水悬浮矿物作为电子受体后,体系开路电压由330. 80 mV提升至426. 59 mV,提升比率达130%,最大输出功率由8. 376 9 mW/m^2提升至12. 096 8 mW/m^2,为原体系的1. 44倍。实验研究表明,海水透光层悬浮矿物能有效参与并促进微生物胞外电子传递过程,为后续深入研究基于电子能量传递利用的半导体矿物-微生物协同作用以及元素循环调控机制奠定初步基础。  相似文献   
9.
五龙金矿床位于五龙矿集区中部,是矿集区内规模大的石英脉型金矿。为查明矿集区深部构造及指导深部找矿预测,需结合深部地球物理资料综合分析研究。本文基于五龙矿集区航空探测任务,并结合其成矿地质特征,研究了五龙金矿在平面、剖面、空间等维度的航磁、航空TEM、航空大地电磁特征及其找矿意义。研究表明:平面上矿体位于鸡心沟断裂东侧负磁背景场中NE与近SN、NW向弱磁异常带交汇处,中等 强剩余磁异常带的转折端、梯度带,视电阻率低阻区及中低阻梯度带,深部存在团块状视磁化率高值区;剖面上矿体位于“左低右高,上高下低”的视电阻率梯度带上,呈中低阻、低阻特征及强磁场区至弱磁场区的视磁化率梯度带上,呈浅部“上高下低”、深部“下高上低”的中等 弱磁特征;空间上矿体位于鸡心沟断裂东侧的断裂构造低阻带与岩体高阻异常带的梯度带。五龙金矿地质地球物理找矿标志的建立和深部高视磁化率异常区的存在,表明矿区深部1000~2000m空间与五龙金矿体视电阻率、视磁化率特征相似的地段,仍具有较好找矿潜力。  相似文献   
10.
青海共和盆地地热资源热源机制与聚热模式   总被引:2,自引:0,他引:2  
青海共和盆地东侧贵德扎仓热田是探讨共和盆地地热资源成因的关键地区。本文综合区域地质、岩石热物性、同位素年代学、水文地球化学和地球物理测量等方法,重点分析了共和盆地的构造背景和热源机制,深入研究了共和盆地地热能系统的关键环节。研究发现:①识别出盆地地壳15 km以下深度发育高导体,并可与新生代青藏高原东部中-下地壳发育的层状低速高导层对比;②近NW-NS向的瓦里贡左旋走滑逆冲断裂是扎仓热田重要的控热和导热断裂;③晚中生代花岗岩与上覆围岩具有显著的热导率;④温泉氢氧同位素指示水源以地表水补给为主;⑤存在浅层新生界碎屑岩中-低温热储和深层花岗岩中-高温热储,发育四层两类地热资源。综合分析提出了共和盆地干热岩三元聚热模式:即新生代中-下地壳发育的高温低速高导层是主要热源,中晚三叠世花岗岩是良好的导热和储热体,既是干热岩母岩,也是热储,新生代低热导率沉积岩是良好的盖层。研究对于青藏高原地热成因、资源预测、开发规划等具有参考意义。  相似文献   
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