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1.
元素丰度与星系演化(Stellar Abundance and Galactic Evolution,SAGE)是自主设计的能够准确计算恒星大气参数以及消光的新测光系统。对北天除银盘外共计约12 000 deg2的天区开展了SAGE系统测光巡天,计划获取约5亿颗恒星的高精度测光数据。单次曝光条件下100σ完备星等uSC~17. 3,vSAGE~16. 8(AB星等),这些为研究银河系提供宝贵的测光资料。介绍了巡天专用的数据处理程序的研究和开发,主要研究了针对单幅图像的快速自动化处理过程,重点介绍数据改正、天体测量校正、测光和流量定标过程,以及数据结果和数据质量检测等。 相似文献
2.
近年来随着城市化的发展,许多城市已经开始对地下空间进行调查和研究,充分发挥地下空间的利用效率,支撑城市更好地发展.如何准确评价地下空间调查成果质量,目前还没有相关技术规范和标准.本文结合武汉市建成区地下空间调查成果,根据成果质量表现形式及特征,总结了现有调查成果的质量评价内容和检验方法,并通过实践加以验证,确保成果质量评价科学准确.检验方法操作性强,能真实地反映成果质量. 相似文献
3.
4.
5.
开展省级测绘成果质量监督检查对测绘行政主管部门摸清省内测绘质量现状,行使质量管理决策具有重要意义。通过对2010年度检查结果的统计分析,结合省内测绘质量现状,提出几点建议,旨在督促测绘资质单位进一步提高成果质量水平和增强质量意识,促进提升我省测绘服务保障能力。 相似文献
6.
SAGE(Stellar Abundance and Galactic Evolution)巡天采用一套对恒星大气参数敏感的独特测光系统,包括uSC,vSAGE,g,r,i,Hα_n,Hα_w和λ_(DDO51)(David Dunlap Observatory,DDO)共8个波段。该系统对恒星大气参数(有效温度T_(eff)、表面重力lg g和金属丰度[Fe/H])和星际消光的测量比传统的uvbyβ系统(Str?mgren-Crawford,SC)更敏感。由于g,r,i波段带宽较宽,因而观测效率较高,对恒星大气参数的测量精度和观测效率均超过uvbyβ系统和宽带测光系统。利用美国亚利桑那大学Steward天文台2.3 m Bok望远镜、新疆天文台南山1 m望远镜和乌兹别克斯坦MAO(Maidanak Astronomical Observatory)1 m望远镜已展开巡天观测。项目计划在约4年时间内完成所有的巡天观测,北天天区覆盖面积约12000(~?)~2,高精度测光(信噪比为100σ)深度约15 mag(V波段);5σ探测极限可深至约20 mag(V波段)。最终将探测约5×108颗恒星,并得出其恒星大气参数以及星际消光。该样本比之前的u,v,b,y,β测光巡天,如GCS(Geneva-Copenhagen Survey)巡天和HM(Hauck and Mermilliod 1998)巡天,扩展到更深的区域,即深度达到7~8 mag(V波段)。利用观测得到的大样本恒星测光星表,可以开展如下课题的研究:(1)得到银河系约5×10~8颗恒星大样本的金属丰度分布,并根据恒星演化模型得到其年龄分布;(2)预期搜寻到一批贫金属星候选体,并利用其他望远镜进行下一步观测;(3)结合高质量的uSC波段数据,预期可以找到一批白矮星;(4)结合其他星表,预期找到一批长周期变源以及移动天体;(5)结合uSC波段数据和其他星表,预期可以找到一批类星体。 相似文献
7.
传统的海冰检测手段都存在着受天气影响或实时检测成本太高的缺点,为了更实时有效的检测海冰,减轻海冰灾害对于我国的影响,并达到防灾减灾的目的,本文研究了GPS反射信号(GPS-R)技术检测海冰的可能性。通过对2013年2月下旬在中国天津渤海湾的岸基架设GPS信号接收机所接收的观测数据进行分析,使用不同特性的反射海域(几乎全为海水或是海冰)的数据进行比对分析,其结果显示极化比值(反射左旋信号与直射右旋信号的比值)能够明显反演海冰密集度。本文首次将GPS-R技术应用于国内自主设计的渤海海冰检测实验中。 相似文献
8.
本文根据华北南部地震活动性的一些特征,指出北纬30°到34°之间存在一个走向近北东东的地震活动区,称为长江中下游地震区。该区的地震活动性和震源机制解与华北地震区基本一致。 相似文献
9.
用地震活动非均匀度CL值作参数,使用1971~2000年期间川滇地区M≥2.5级地震资料进行了GL值的空间扫描.结果表明,川滇地区72%的M≥6级地震前1~2 a,在未来震中周围均有GL值异常出现,用R值对其进行评分,可以通过检验.由典型震例图像给出了异常的主要特征. 相似文献
10.
Introduction Data mining (SHAO and YU, 2003) is a new kind of technique developed with database and artificial intelligence in recent years, which processes the data in the database to abstract the im- plied and pre-unknown, but potentially useful information and knowledge from large amounts of incomplete, noisy, blurring and stochastic data. For data mining, data purging is an important link beforehand that includes eliminating noise, making up lost domain, and deleting ineffective data, as… 相似文献