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431.
自2008年12月以来,泰安地震台的地磁观测数据在Z分量一直存在一种出现时间和持续时间长度均不规则的小幅度台阶干扰.分析此种干扰的特点,在泰安地震台的相对记录室、绝对观测室和山洞等不同场地进行实地对比观测试验,确定干扰仅出现在相对记录室,应属于供电干扰.通过排查分析,最终确定照明电路是导致该干扰的原因. 相似文献
432.
铬铁矿是金伯利岩型金刚石矿床含矿性重要指示矿物之一.通过对山东蒙阴金刚石矿区无矿、贫矿、中等含矿、富矿金伯利岩岩筒中的铬铁矿红外光谱系统采集,寻找不同金伯利岩岩筒中铬铁矿红外谱图参数特征与金伯利岩含矿性的关系,以达到判断金伯利岩体无矿、贫矿还是富矿的目的.不同含矿性金伯利岩岩筒中50个铬铁矿红外光谱参数特征统计显示:铬铁矿红外光谱A峰吸光度与高频峰吸光度平均比值从无矿、贫矿、中等含矿到富矿金伯利岩岩筒,数据依次为0.71、0.73、0.83~0.93、1.09,显示出明显的找矿指示意义. 相似文献
433.
434.
青藏高原土壤碳排放研究是评估国家区域碳排放量和预测气候变化所可能导致影响的关键. 首先对青藏高原土壤碳排放的关键性影响因子进行探讨, 并分析了土壤碳排放的时空分布格局变化. 目前青藏高原土壤碳排放研究主要是针对高寒草甸及高寒草地生态系统, 较少涉及高寒荒漠, 研究区域较为分散; 土壤碳排放受到气候环境因素、生物因素及人为因素等多重因素的影响, 其中温度、土壤湿度、土壤区系生物、人为因素及多年冻土退化是最关键的影响因素; 土壤碳排放具有明显的时空变异性, 空间变异性在生物群丛、景观、区域和生物群系四个尺度体现, 时间变异性在日、季、年上体现. 总体而言, 青藏高原土壤碳排放的研究较少, 尤其关于大尺度、长时间序列的研究以及土壤碳排放的机理等方面的研究十分缺乏, 有待于后续加强研究. 相似文献
435.
为高效开发利用海洋渔业资源,推动海洋经济可持续发展,文章依托综合型海洋牧场和景观规划设计的相关理论,针对鲅鱼圈润丰海洋牧场的发展状况,从多产业联动、生态环境保护和综合效益提高的角度,提出现代化综合型海洋牧场的景观规划设计方案。研究结果表明:以修复生态环境、打造属地景观、融合周边产业和促进经济发展为原则,将润丰海洋牧场划分为增养殖和科普区、滨水活动区、入口广场服务区、开放式休闲娱乐区以及私密式休闲娱乐区5个功能区,以道路设计和建筑小品造景设计为辅助,深入挖掘区域文化内涵和自然资源特色,陆海同向发力,建设以海洋渔业文化为主题以及集多重功能于一体的现代化综合型海洋牧场。 相似文献
436.
位场向下与向上延拓之间存在固有的内在联系,向上延拓解算具有稳定可靠的优良特性,本文据此提出了借助向上延拓信息实现航空重力向下延拓稳定解算的两种方法,分别建立了点对点向下解析延拓模型和最小二乘向下解析延拓模型.其核心思想是,依据泰勒级数展开模型,将位场向下延拓解算过程转换为向上延拓计算和垂向偏导数解算两个步骤,通过第一步的处理有效抑制数据观测噪声对解算结果的干扰,通过第二步的处理成功实现向下延拓反问题的稳定解算,较好地解决了向下延拓解算固有的不适定性问题.分析研究了两种解析延拓模型的计算精度及适用条件,利用超高阶位模型EGM2008建立的模拟标准场数据对两种模型解算结果的合理性和有效性进行了数值验证,证明本文新方法实用易行,具有较高的应用价值. 相似文献
437.
研究短期天气变化强度对湖北省流感发病的定量影响,对开展发病风险预警和制定防御对策具有重要意义。本文利用2009—2020年湖北省流感发病数据和气象站观测数据,通过建立一项衡量短期内相邻两周最低气温累积变化的短期天气变化强度(Short-term Weather Variability Intensity,SWVI)指数,基于分布滞后非线性模型(Distributed Lag Nonlinear Model,DLNM)定量评估SWVI指数与流感发病风险的关系,探讨流感发病风险预警等级划分方法。结果表明:湖北省流感样病例(Influenza-Like Illnesses,ILI)发病人数年内变化呈双峰型,峰值位于秋冬季,次高峰位于前夏;SWVI指数也呈双峰型,但峰值出现时间较ILI发病人数早。11月至次年3月,SWVI指数对ILI发病率的变化有较强的指示意义,该时段内当SWVI指数达到8.0℃时,同期至未来1周ILI发病的累积相对风险(Relative Risk, RR)达1.16(95%置信区间为:1.087~1.250);此外,SWVI还对滞后4—9周的ILI发病风险产生间接影响,相比... 相似文献
438.
结合了传统残差网络在数据样本小环境下分支卷积层特征的浪费问题,且考虑台风云图时空关联性强、特征复杂因素,参考日本国立情报学研究所在西北太平洋上空通过数个气象卫星拍摄的8 000多景高分辨率台风云图,编制了适应于残差神经网络的时序台风云图分类训练集和测试集。为满足数据集及台风特征,有效优化了原始残差网络的残差块,并得到了恒等映射残差块。经由增加卷积输出来促进分支通路更好的被利用,保留台风图像时序特性,提高网络性能。实验显示,W-ResNets模型在自建台风数据集上的训练精度达到99.60%,测试精度达到76.19%,相较于浅层卷积神经网络的测试精度高出8.48%,相比于使用传统的残差神经网络提高了2.87%,为进一步验证模型的泛化性能,采用MNIST通用数据集进行网络对比实验,宽残差网络得到98.786%的测试精度,优于传统残差网络。文中的W-ResNets预报模型可在小样本台风数据集推广使用。 相似文献