利用海底地震检波器广角反射数据研究日本TOKAI离岸Nankai海槽气体水合物聚集

1996和1997年，在日本TOKAI离岸Nankai海槽采集了四分量的海底地震检波器（OBS）数据。我们将OBS数据与多道地震数据（MCS）联合分析，研究甲烷水合物在沉积中的分布和特征。地震数据揭示了一个非常复杂的动态沉积史，受控于下沉的浊流沉积、活动通道、褶皱以及陡倾角断层。不管这点，表明气体水合物存在的似海底反射（BSR），很容易识别为一个振幅横向变化的反射。 对于OBS反射数据，我们应用一种成像技术，获得的结果与多道地震剖面有很好的吻合。我们还应用模拟和反演程序揭示详尽的速度结构。东Nankai海槽水深在930至1160m之间的区域，OBS数据允许我们构建一个含9个地层的地球物理模型描述其最上部700m的沉积。旅行时反演给出了上升的P波速度，其值达到2100m／s。如此高的P波速度可以解释为部分的水合物饱和度达到孔隙空间部的20％。在海底以下320m处，BSR与P波速度的明显下降相对应，速度值大约降至1580至1750m／s之间。这一低速层厚约80m。S波速度通过广角数据的同相轴相关、时间拾取和正演模拟得到，在水合物稳定带其值达到700—750m。在BSR正下方，我们观测到s波的速度有小的下降。这可能暗示水合物对沉积基质的弱胶结作用。在更深的位置，高P波与S波速度表明沉积过固结，这归因于独特的压缩构造背景。     

第七章 海湾物理自净能力分析及水质预测实例

本课题对辽东湾、渤海湾、莱州湾、芝呆湾、胶州湾、杭州湾、厦门湾、广州湾、北海湾、深圳湾等十个海湾进行了数值模拟,建立了十个海湾的水质预测模型和拉格朗日余流模型,为经济开发对上述海域环境质量影响的预测和评价提供了有效手段,并为海域的沿岸工业布局,排污口选址等提供环境依据。 现将部分海湾的研究内容作为实例介绍于下。第一节张淑珍 深俞光耀刀I!湾王化桐一、流体动力学模型 根据深圳湾湾口赤湾水文站验潮资料的调和分析,深圳湾的潮汐属于不正规半日潮。其特点是有显著的日不等现象。为了使潮流的数值模拟能反映这种日不等的…     

泛黄海海区的物理海洋特征

本文扼要综述了至今的我国海洋调查的重要事件,它们包括:1)全国性综合性调查,2)特定海洋现象的专项调查,3)各项中外合作海洋调查.在海洋调查基础上,本文还综述了泛黄海区主要海洋环流分量的特征,并尽可能从数学物理角度简要阐明了这些海洋现象的形成和维持机制.     

二维位场分量互算在频率域的一种方法

位场变换是地磁(重力)场数据处理系统的重要组成部分。根据位场变换结果可以从实测地磁(重力)场的数据中提取大量有用信息，因而它的应用大大丰富了重、磁异常的解释方法，从而提高重、磁异常解释成果的可靠程度，而位场分量之间的相互换算又是位场变换中的一个重要问题。     

白沙河平原区需水预测

白沙河平原区为青岛市蔬菜基地，农业为主要用水户，根据本区未来菜粮比例进一步提高、城乡生活水平不断提高、乡镇工业迅速发展、节水意识有所提高等特点．设计了包括工业、农业和生活需水的需水预测模型，预测结果表明，工业及生活用水比例将不断提高，农业用水仍占主要地位，但增幅不大。预测结果为管理模型设计提供了信息．     

深海潜标系统测量表层流的设计和试验

文中介绍了在潜标系统中使用 ADCP测量海洋表层流时所涉及到的主浮体设计及试验的有关问题 ,对ADCP布放计划中的环境参数设置提出了自己的处理办法。     

黄茅海河口湾沉积物的稳健对数比主分量分析

本文用稳健对数比主分量分析方法对黄茅海河口湾93个表层沉积物样品的粒度数据进行统计研究,从而划分出四个沉积物粒度类型以及相应的四个不同水动力沉积区,并对沉积环境和泥沙运动作分析解释。     

眼斑拟石首鱼的生化组成及预测模式

测定了养殖眼斑拟石首鱼肌肉及鱼体中的蛋白质、脂类、灰分和水分等生化组成。分析了肌肉蛋白质中17种常见氨基酸的含量。建立了以鱼体体重、体长、含水量与蛋白含量、脂肪含量、灰份、比能值的回归关系的预测模型。回归结果表明，眼斑拟石首鱼的鱼体组分与鱼体重、含水量间呈显著线性相关，而与全长则呈乘幂函数，基本呈立方关系，比能值与体重无相关性，其相关系数蛋白质＞水份＞灰分＞脂肪＞比能值。     

海上地震系统低频响应与电缆噪音

海上勘探地震采集的数据中低频率成分常常受到外部环境噪音的严重干扰。如何有效地剔除噪音 ,拾取更多的地震数据中低频成分。本文从分析地震仪器低频响应入手 ,得出了地震系统与电缆噪音的一些内在联系 ,就如何有效地压制外围环境噪音等问题 ,提供了有效的方法 ,为野外作业提供参考     

主成分分析与人工神经网络相结合反演一类水体叶绿素-a浓度

为了有效利用不同波段的光谱数据,改善反演一类水体叶绿素-a浓度的精度,文中提出了一种将主成分分析与BP神经网络相结合的反演方法。该方法利用主成分分析法对原输入空间进行重构,实现光谱数据压缩;利用BP神经网络实现压缩光谱数据与叶绿素-a浓度的自适应非线性映射。SeaBAM数据的实验研究表明,提出的方法与二次和三次经验算法相比,更具有普适性,且反演精度有所改善。