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墨西哥及邻近地区地壳磁异常场研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于墨西哥国内49个地磁测点的3分量数据,利用全球模型CM4,区域模型Taylor多项式及曲面Spline 模型计算并分析了地壳磁异常场,并在境外均匀选取了16个CM4模型的地壳场值作为补充点以控制边界效应.为了进一步比较验证,还选用了最新的EMM2010模型.结果显示将实测值减去CM4地核场的差值所得到的磁异常分布与直接基于测点的CM4磁异常分布在分布形态和强度都有较大的差别,而与基于实测值的Spline网格值减去CM4地核场网格值后非常类似.总强度F在境内以负值居多,强度随纬度的升高其强度由大变小再变大;水平分量H在境内以正值居多,强度随纬度的升高而强度变大;磁偏角D分量除了西北部分区域外,其它区域都为正值,强度随经度的升高而变大.基于现代高精度的CM4及EMM2010模型绘制了墨西哥地区的磁异常网格值进行比较,两者间存在的差异主要由截断阶数与所使用卫星数据的不同所致.通过实测值结合Taylor多项式和曲面Spline两种区域模型研究磁异常,认为若进行地磁场异常的理论研究,可采用现有的高精度全球模型绘制的磁异常图,若进行实际的工程应用,可从实际的测点出发,结合常用的区域模型进行应用,曲面Spline模型较适于模拟区域地区的地壳磁异常. 相似文献
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本文介绍了电磁学研究热点中与电磁脉冲有关的瞬变电磁场（ＴＥＭＦ）、Ｍａｘｗｅｌｌ方程组的瞬态解等方面的最新进展，对各界瞩目的电磁导弹（ＥＭＭ）问题做了较详细评述，对ＴＥＭＦ的求解方法做了简要总结，并着重介绍了一种适于任意媒质，高维情况下的广义时域有限差分算法（ＧＦＤＴＤ）；通过引入手征媒质中电磁场的本构方程，证明了电磁波在地中传播时，源电极化和源磁极化之间存在耦合关系，这种耦合作用的结果总是程度不 相似文献
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基于我国大陆最新观测所得的1 302个地磁测点和32个地磁台站磁偏角D、磁倾角I、总强度F的1 334组准确数据,并结合地壳磁异常能谱变化特征,对增强地磁模型(EMM2010)在我国大陆的精度及其适用性进行了定量分析。结果表明：EMM2010模型(D、I、F)在我国大陆的总体精度分别为10.45′、8.08′、112.85 nT ;东北、华北与新疆地区模型的精度为13.07′、8.90′、130.89 nT ;华南、青藏高原及其东缘地区模型的精度为7.07′、6.65′、81.84 nT;其精度是受模型有限的截断阶数、各区域的磁异常状况和磁测数据的误差等因素共同影响的。EMM2010模型的精度在我国大陆表现出显著的地域分布特征,与磁异常的分布形态及其复杂程度、梯度密切相关,异常越突出,形态越复杂,模型的精度越低。与世界地磁模型(WMM2010)、第11代国际参考地磁场(IGRF11)相比,EMM2010模型在我国大陆的总体精度平均提高了50%,主要原因是模型不仅包含了地球主磁场,同时还包含了地壳磁场。EMM2010模型应用于我国大陆的实例及精度分析表明,模型具有一定的适用性,但有其局限性,不能准确反映出我国大陆的地磁场信息,鉴于模型的精度,建议在EMM2010模型基础上,结合我国最新的各部门的高精度磁测数据,构建我国高精度的地磁场模型。 相似文献
4.
Resume. Le pluton calco-alcalin de Za?r est composé de trois principaux faciès pétrographiques répartis en deux unités granitiques
imbriquées. Ces faciès, de différents degrés d’hybridation et de différenciation, résultent de mélanges magmatiques entre
des magmas basiques mantelliques de type ?HAB? (basalte hyperalumineux) et un magma anatectique issu de la fusion partielle
de matériaux crustaux (métapélites ou métagrauwackes).
La répartition des faciès granitiques de Za?r peut s’expliquer selon un modèle pétrogénétique de type ?MASH? (melting-assimilation-storage-homogenization)
où des magmas hybrides seraient formés suivant différentes proportions de mélanges magmatiques acide-basique. Ces magmas auraient
subides conditions d’ascension spécifiques et seraient mis en place sous forme de 3 grandes injections successives:
Manuscrit re?u le 12 décembre 2003 Révision acceptée le 9 mai 2005 相似文献
| 1) | Une injection précoce de magma fortement hybride donne la granodiorite-tonalite du SW, assez faiblement homogénéisée et à grands xénolites et enclaves microgrenues mafiques (EMM) dont les compositions pétrographiques, chimiques et isotopiques initiales sont bien préservées |
| 2) | Une injection, plus tardive et sur une longue distance, de magma relativement plus différencié, donne le monzogranite-granodiorite du NE, assez bien homogénéisé et riche en petites EMM dont les compositions ont été rééquilibrées avec celles du granite h?te |
| 3) | Une injection très tardive après un stockage de quelques millions d’années et un important brassage magmatique ayant permis un mélange magmatique complet (mixing) des deux composants acide et basique. Cela donne le leucogranite central, très différencié et parfaitement homogène |
5.
An explicit model management framework is introduced for predictive Groundwater Levels(GWL),particularly suitable to Observation Wells(OWs)with sparse and possibly heterogeneous data.The framework implements Multiple Models(MM)under the architecture of organising them at levels,as follows:(i)Level 0:treat heterogeneity in the data,e.g.Self-Organised Mapping(SOM)to classify the OWs;and decide on model structure,e.g.formulate a grey box model to predict GWLs.(ii)Level 1:construct MMs,e.g.two Fuzzy Logic(FL)and one Neurofuzzy(NF)models.(iii)Level 2:formulate strategies to combine the MM at Level 1,for which the paper uses Artificial Neural Networks(Strategy 1)and simple averaging(Strategy 2).Whilst the above model management strategy is novel,a critical view is presented,according to which modelling practices are:Inclusive Multiple Modelling(IMM)practices contrasted with existing practices,branded by the paper as Exclusionary Multiple Modelling(EMM).Scientific thinking over IMMs is captured as a framework with four dimensions:Model Reuse(MR),Hierarchical Recursion(HR),Elastic Learning Environment(ELE)and Goal Orientation(GO)and these together make the acronym of RHEO.Therefore,IMM-RHEO is piloted in the aquifer of Tabriz Plain with sparse and possibly heterogeneous data.The results provide some evidence that(i)IMM at two levels improves on the accuracy of individual models;and(ii)model combinations in IMM practices bring‘model-learning’into fashion for learning with the goal to explain baseline conditions and impacts of subsequent management changes. 相似文献
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