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1.
“蛟龙”号是我国首台载人潜水器,也是全球下潜深度最大的作业型载人潜水器。为使“蛟龙”号具有更大的作业空间,其布放回收系统须满足三级海况下布放和四级海况下回收的作业需求。文章介绍“蛟龙”号布放回收系统的系统组成和关键技术,并对其实际应用情况进行分析和总结。研究结果表明:“蛟龙”号的布放回收系统主要包括A形架、拖曳绞车和升降轨道车;拖曳绞车和A形架主吊缆的恒张力控制系统实现布放回收系统的升沉补偿功能,可满足“蛟龙”号三级海况下布放和四级海况下回收的需求;升降轨道车同时可作为“蛟龙”号日常存放、保养和维修的载体。 相似文献
2.
基于重力地质法(GGM)采用卫星重力异常数据反演了中国南海112°E~119°E,16°N~20°N范围1'×1'的海底地形模型,通过船测水深数据的直接格网化结果和ETOP01模型的检核进行了精度评价。结果表明,GGM模型较船测水深的直接格网化结果更为精细,在船测控制点分布均匀的海域,GGM模型能获得比ETOP01模型更高的精度。为进一步验证GGM模型受海底地形特征影响的情况,采用GGM模型与ETOP01模型分别内插出9356个检核点处的水深,并统计得到两模型差值的较差结果平均值为19.560m,标准差为130.156m,相对精度为4.79%。经分析得出:GGM模型与ETOP01模型在坡度变化平缓深海区有着较好的一致性,随着水深的依次变浅,二者的差异逐渐显现,在多海山的海域差异达到最大。最后,为充分发挥重力地质法在海底地形反演中的优势总结了其最佳适用条件。 相似文献
3.
4.
基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1 C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。 相似文献
5.
使用测高卫星Jason-2传感器地球物理数据记录(sensor geophysical data record,SGDR)的近海海面高观测数据,基于最大似然估计4参数法,对波形数据进行重跟踪。考虑到星下点沿轨方向前后相邻海面高观测值中高频改正信号具有相关性的特征,提出了确定海面高的最优高斯低通滤波半径选择的技术方法,即对星下点沿轨方向观测值进行差分计算,形成差分数据序列,根据序列的相关系数性来确定滤波半径。对于SGDR数据,若对其进行低通滤波,建议滤波半径选为2 km,既可抑制沿轨海面高数据的高频误差,又可保证该数据没有被过度平滑。研究成果可为充分利用卫星测高数据建立高精度近海海面高模型提供参考,进而促进高精度陆海无缝垂直基准的技术体系建设。 相似文献
6.
利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。 相似文献
7.
8.
高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法(权重函数法、概率统计法和多种混合法)中具有代表性的4个模型:STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、RASTFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、BSFM(Bayesian Spatiotemporal Fusion Model) (STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法),选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的数据源选择、研究区的地形及景观空间异质性、融合模型、以及薄云和雾霾等大气条件等影响因素进行分析,研究结果表明:① 数据融合精度随输入影像之间的时间间隔及其相对变化量增加而降低;融合中输入的高、低空间分辨率数据光谱匹配度越高,融合精度越高(OLI优于Sentinel-2; MODIS优于VIIRS);经过BRDF校正的数据能够有效提高各模型的融合精度;② 地形及空间异质性对融合结果精度影响显著,融合精度与空间异质性呈负相关,本研究中融合精度随着坡度的增大而减小,但坡向对融合精度的影响较小;地形对RASTFM的影响较其他模型低;③ 融合模型中输入的高质量影像越多,模型的融合精度往往越高;④ 薄云和雾霾会对融合精度产生显著负面影响。本研究的结果对于改进热带山地地区的高时空数据融合模型,生产热带山区复杂地理环境的高精度高时空分辨率NDVI数据集具有重要的参考价值。 相似文献
9.
根据“中国大陆构造环境监测网络”基准站2011~2020年的连续观测资料,对新疆境内天山中段、南天山西段和西昆仑的47条GPS基线时间序列变化进行分析,讨论这些基线的趋势性变化运动特征,总结2016年11月25日阿克陶MS6.7地震、2016年12月8日呼图壁MS6.2地震、2017年8月9日精河MS6.6地震和2020年1月19日伽师MS6.4地震震中300 km范围内不同方向的GPS基线时间序列的异常变化特征和周边构造活动情况,通过对GPS基线异常特征变化的差异性分析,初步得出结论:地震前后基线变化的幅度和趋势跟地震的破裂方向有一定的关系。或许可为新疆未来MS≥6.0强震可能发生地点提供一定的依据。 相似文献
10.
本文以南宁轨道交通1号线广西大学站深基坑为工程背景,对圆砾地层深基坑工程进行离心机模型试验,并采用Plaxis数值模拟进行对比分析,分别获取了围护墙体变形、侧向土压力数据。基于以上数据,根据基坑弹性地基反力法基本原理,进一步对圆砾地层深基坑围护结构弹性地基主动区、被动区的计算模式进行了分析研究,结果表明:圆砾地层深基坑墙后土压力大小与墙体位移有关,达到主动土压力状态所需的墙体位移量S/h约为0.1%;主动区土压力分布形态为开挖面以上三角形、开挖面以下矩形,符合弹性地基反力法计算模式;被动区地基水平基床系数K随深度近似呈线性增长关系,即弹性地基模式符合m法的分布形态。 相似文献