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1.
2.
低轨道人造卫星(CHAMP、GRACE、GOCE)与高精度地球重力场——卫星重力大地测量的最新发展及其对地球科学的重大影响 总被引:33,自引:26,他引:7
孙文科 《大地测量与地球动力学》2002,22(1):92-100
评述了卫星重力大地测量的最新发展及其对地球科学的重大影响。为了更好地理解地球内部物理构造与海洋动力学,以及大陆,冰川和海洋的相互作用,改善现有地球重力场模型(包括精度和空间解析度)是非常重要的。IUGG等国际组织对此已经强调了很多年。最近,由德国的GFZ(GeoForschungsZentrum),美国的NASA(National Aeronautics and Space Adminitration)以及欧洲宇航局ESA(European Space Agency)开发研制了最先进的地球监测技术-SST(Satellite-to-Sateilite Tracking)。其主要特点是利用现有的GPS连续追踪新发射低轨道卫星,并由低轨道卫星对地球重力场作精密观测。已经发射和即将发射的卫星有3颗:GHAMP(Challenging Mini-Satellite Payload for Geophysical Research an Application)已经于2000年发射;GRACE(Gravity Recovery and Climate Experimert)定于2002年发射;GOCE(Gravity Field and Steady-state Ocean Cirulation Explorer)计划2004年发射,它们可以统称为重力卫星。载有SST技术的人造卫星的主要目的是获得具有前所未有的高精度和高空间解析度的全球重力场和大地水准面模型,加强人们对地球内部构造的理解并为海洋和气象研究提供更好地参考。上述3个重力卫星工作在有明显区别的不同波谱内,它们有不同的科学应用,仅有一小部分重合。所以,就应用而言它们是完全互补的。它们在地球科学中的应用将是广泛的,特别对于固体地球物理学,海洋学以及大地测量学等领域,它们将会带来革命性的变化,其意义不亚于GPS。 相似文献
3.
由地面重力数据确定扰动位径向二阶梯度 总被引:5,自引:0,他引:5
提出利用地面重力异常数据计算地面扰动位径向二阶梯度,将该梯度的积分表达式转换为卷形式的谱表达式,便于应用FFT/FHT技术进行快速计算。 相似文献
4.
Hamilton系统数值计算的新方法 总被引:7,自引:0,他引:7
系统地介绍了近年来对Hamilton系统数值计算新建立的辛算法和线性对称多步法,并对它们在动力天文中的应用作了一简要回顾。 相似文献
5.
对矩形虾池在水车式增氧机作用下产生的环流特点进行理论分析,结果表明,在转角处会形成涡旋,边壁附近在一定条件下会产生回流;利用ANSYS软件的FLOTRAN CFD进行数值计算,获得与理论分析一致的结果,与现场实际情况吻合。并进一步对虾池阻力进行分析,提出了一些减阻措施。 相似文献
6.
本文提出了一种把经纬度网格点上的气象要素值转化到正方形网格点上的多项式插值方案。对插值方案作了稳定性讨论和定量及定性分析。结果表明,这种插值方案方便可行,而且有广泛适用性。 相似文献
7.
里散半岛位于非洲板块和阿拉伯板块交接处的死海盆地中。该盆地面积大,构造简单且有下沉运动,说明它是一拉张型盆地。由重力异常数据发现死海盆地可划分成沿南北延伸各约30km长的几个块体,里散半岛是其中最深的一个。中生代沉积厚度约6km,更新世沉积厚度为9km。死海盆地的拉张距离为20km,表明死海盆地的年龄约3.3Ma。里散半岛下部的前寒武纪结晶基底磁化率较高,这与区内延续的构造活动性有关。 相似文献
8.
9.
讨论了应用曲面拟合技术和利用离散的重力观测点的重力变化对特定研究区的重力场变化进行数值模拟以获取该区重力变化空间梯度场图像的具体方法;并应用该方法获得了2004年3月福建安溪3.6级地震前的重力变化空间梯度场图像,发现空间梯度场图像能清晰地反映出地震前重力场群体性变化的差异性;利用此方法对2005年6月~2006年3月间台湾海峡西岸重力场变化进行数值模拟,获得其空间梯度场图像。 相似文献
10.
WANGXie-kang HUANGEr CUIPeng 《中国地理科学(英文版)》2003,13(3):262-266
Debris flow is one of the most destructive phenomena of natural hazards. Recently, major natural haz-ard, claiming human lives and assets, is due to debris flow in the world. Several practical methods for forecasting de-bris flow have been proposed, however, the accuracy of these methods is not high enough for practical use because of the stochastic and non-linear characteristics of debris flow. Artificial neural network has proven to be feasible and use-fill in developing models for nonlinear systems. On the other hand, predicting the future behavior based on a time se-ries of collected historical data is also an important tool in many scientific applications. In this study we present a three-layer feed-forward neural network model to forecast surge of debris flow according to the time series data collect-ed in the Jiangjia Ravine, situated in north part of Yunnan Province of China. The simulation and prediction of debris flow using the proposed approach shows this model is feasible, however, further studies are needed. 相似文献