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1.
2017年精河MS6.6地震震前,尼勒克、巴伦台和小泉沟台钻孔应变仪记录到显著的应变变化,经现场落实确认,异常是可靠的。根据这3个台的记录资料计算相对应变的变化,结果表明,地震前最大(小)主应变大小和方向分别出现明显加速和急剧偏转变化。此外还发现,相对应变场异常期间主方向与震源机制解P轴方位较为一致。  相似文献   
2.
利用鄂尔多斯地块及其周缘1970~2014年的垂直形变速率场资料,借助负位错反演研究该区域长期应变积累。结果表明,地块东北缘山西断陷带中北段年均能量积累增量、剪应力强度都较高,西南缘六盘山断裂与渭河断裂西段次之;山西断陷带中南段至晋陕交界处年均剪应力强度较高且显示一定程度的能量积累;西秦岭构造区尤其西秦岭北缘断裂西段、晋冀蒙交界区也反映一定程度的能量积累特性。  相似文献   
3.
High-performance simulation of flow dynamics remains a major challenge in the use of physical-based, fully distributed hydrologic models. Parallel computing has been widely used to overcome efficiency limitation by partitioning a basin into sub-basins and executing calculations among multiple processors. However, existing partition-based parallelization strategies are still hampered by the dependency between inter-connected sub-basins. This study proposed a particle-set strategy to parallelize the flow-path network (FPN) model for achieving higher performance in the simulation of flow dynamics. The FPN model replaced the hydrological calculations on sub-basins with the movements of water packages along the upstream and downstream flow paths. Unlike previous partition-based task decomposition approaches, the proposed particle-set strategy decomposes the computational workload by randomly allocating runoff particles to concurrent computing processors. Simulation experiments of the flow routing process were undertaken to validate the developed particle-set FPN model. The outcomes of hourly outlet discharges were compared with field gauged records, and up to 128 computing processors were tested to explore its speedup capability in parallel computing. The experimental results showed that the proposed framework can achieve similar prediction accuracy and parallel efficiency to that of the Triangulated Irregular Network (TIN)-based Real-Time Integrated Basin Simulator (tRIBS).  相似文献   
4.
基于1980年、2005年和2015年3期区域精密水准网观测资料,利用线性动态平差模型计算获取大别山地区水准网长期垂直运动速度场图像。研究发现,淮河平原地表下沉较为严重,大别山呈现弱隆升趋势运动,长江谷地边缘地区较大别山区呈现明显的隆升运动。跨郯庐断裂带水准剖面结果显示,垂直运动与地形呈负相关和弱相关。  相似文献   
5.
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   
6.
1 IntroductionAccordingtogeologicalstructure ,theGansu Ningxia Qinghaiareabelongstothenortheastmar ginofQinghai Tibetblock .Thisareahasbeenpaidmuchattentionby geo specialistsinChinaandabroadbecauseofitssignificanttectonicmovement,itsintensiveseismicity ,anditsimportanceinearth quakehazardmitigation .IntheDevelopmentPro gramonNationalKeyBasicResearchesundertheProject“MechanismandPredictionofContinentalStrongEarthquakes”,themechanismsofcontinen talstrongearthquakesarestudied ,usinghypo…  相似文献   
7.
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   
8.
本文依据稳恒磁场中的高斯定理和安培环路定理,用迭代法推导出对称轴上的磁感应强度与空间任意一点磁感应强度的关系式,从而可得出轴对称稳恒磁场的无电流分布空间的解式。  相似文献   
9.
红阳煤田含煤地层太原组与山西组,是一套典型的“海陆交互相”沉积。依据剖面上沉积相序列变化特点,可划分为14个沉积旋回,每个沉积旋回均含有一层煤。有二种聚煤环境:一是海水退出潮坪后形成的泥炭沼泽聚积的煤层;二是扇三角洲平原形成的泥炭沼泽聚积的煤层。  相似文献   
10.
Summary. Four box cores collected from the Ontong—Java plateau during the Eurydice expedition have been used to make relative geomagnetic palaeo-intensity measurements. Rock magnetic measurements on the sediments show that they are characterized by a uniform magnetic mineralogy, and that they are suitable for relative intensity estimates. These are obtained by normalizing the NRM by an ARM imparted in a low DC bias field. the palaeoceanographic event known as the preservation spike is used to establish a crude time-scale for the record so that it may be compared with other data from the same region, and also with global palaeointensity estimates. the marine sediment data are quite similar to Australian intensity data from lake sediments and archaeomagnetic sources, but as might be expected exhibit some obvious differences from the global record.  相似文献   
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