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基于2018年8月5日印度尼西亚地震震中(116.45°E,8.33°S)附近的澳大利亚达尔文站和位于震中磁力线共轭区域的武汉站的电离层测高仪观测数据,以及相同区域全球卫星导航系统接收机的观测数据,对该地震震前的电离层异常扰动特征进行了分析。结果显示,震前同时观测到了电离层F2层临界频率(foF2)和总电子含量(TEC)时间序列的异常。基于岩石圈-大气层-电离层直流电场耦合模式和美国国家大气研究中心的热层-电离层环流耦合模式(NCAR/HAO TIEGCM)对震前震中及其对应磁力线共轭点区域的电子密度异常进行了模拟,模拟结果表明,在地震异常电场的作用下,地震区域及其对应半球的磁共轭区域的TEC和电离层F2层峰值电子密度NmF2发生了明显扰动。 相似文献
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363.
网络的发展为电子地图提供了新的发展空间。电子地图自适应作为个性化移动位置服务的一个重要方面引起国内外的广泛关注和研究。对自适应地图的特征进行了总结,讨论了地图自适应的相关技术和系统框架构建的技术实现。 相似文献
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提出了一种适用于天基空间目标光学观测的初始轨道确定新方法. 通过对比地基和天基观测的几何构型, 分析了利用天基光学观测数据进行初轨确定时计算收敛到观测平台自身轨道的原因. 基于轨道半通径方程和改进Gauss方程, 推导出了斜距条件方程组的解析形式, 将天基光学观测的初轨确定问题转换为求解关于观测时刻斜距变量的非线性条件方程组的问题. 利用轨道能量约束减小了解的搜索区域, 消除了方程组的奇点. 最后利用天基实测数据验证并分析了非线性条件方程组根的性质, 利用低轨光学观测平台对低、中、高轨和大椭圆轨道空间目标的仿真观测数据验证了方法的有效性. 相似文献
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本文分析扬子地台西缘黑色页岩土壤(BSS)及其成土新鲜黑色页岩(FB)的主、微量元素的地球化学特征,探讨黑色页岩土壤成土地球化学作用机制。结果表明,黑色页岩土壤明显亏损MgO、CaO、Na2O、P2O5和LOI(有机质),而富集Al2O3和Fe2O3等主量组分;且明显亏损Ba、V、Ni、Cu、Zn和Sr等微量元素,但其他微量元素则不然。与成土母岩相比,黑色页岩土壤的化学组成相对均一。主量组分对黑色页岩与黑色页岩土壤之间化学组成有不同的影响,这种影响与CaO、Na2O和MgO等碱质组分、LOI所代表的有机质等的淋滤释出,及Fe2O3和Al2O3等氧化物的次生富集有关,其影响程度顺序为:CaO>Na2O>LOI>MgO>Al2O3>Fe2O3>MnO>K2O>SiO2>P2O5。推断黑色页岩风化-成土过程中有机质、黄铁矿、方解石、钠长石、斜绿泥石等不稳定矿物的化学蚀变分解和长石等硅酸盐矿物的水解导致CaO、LOI、Na2O、MgO、K2O和SiO2等主量组分,以及V、Cr、Ni、Cu、Zn、Ge、Ba、Sr等微量元素的淋滤释出;而黏土矿物、铁-锰氧化物等次生矿物的次生富集,导致Fe2O3、MnO和Al2O3等主量组分,以及Pb、Cs、Co、Th、Sc、Ga、Rb、REE等微量元素在土壤中形成次生富集。故而黑色页岩可为环境重金属污染源,而黑色页岩土壤本身也可存在重金属污染。 相似文献
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本次工作利用X射线衍射仪、扫描电镜-能谱仪等技术手段,分析湘江下游河床沉积物的矿物组成,并结合元素地球化学分析结果探讨沉积物中重金属的赋存特征。结果表明,湘江下游沉积物矿物组成复杂。轻矿物以碎屑矿物(石英、钾长石、钠长石)、黏土矿物(云母、伊利石、高岭石、绿泥石等)和碳/硫酸盐矿物(方解石、白云石、石膏)为主,含量在95%以上;重矿物以铁矿物(赤铁矿、磁铁矿、针铁矿、钛铁矿)、稳定重矿物(锆石、金红石、磷灰石、石榴子石等)和不稳定重矿物(角闪石、辉石等)为主,含量低于5%。与其他河段沉积物相比,株洲霞湾段沉积物的碎屑矿物含量明显偏低,而黏土矿物、碳/硫酸盐矿物、铁矿物等的含量明显偏高。这与该河段沉积物重金属污染程度明显偏高的特征相对应。矿物含量与重金属的富集系数相关性分析显示,V、Th、Cr等主要赋存在伊利石等黏土矿物中,Cu、Zn、Pb、U、Co、Ni等主要赋存在铁矿物、碳/硫酸盐矿物中。赋存在黏土矿物中的重金属主要与岩石风化等自然因素有关,为自然来源。而赋存在铁矿物、碳/硫酸盐矿物等矿物中的重金属可能既有自然来源,又有人为来源。且赋存在铁氧化物矿物和碳、硫酸盐矿物中的重金属因环境条件变化,可释放转入水体而对环境产生危害,应引起重视。 相似文献
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利用气象大数据云平台中逐小时降水资料,基于目标对象检验法和邻域法,评估2019—2020年辽宁主汛期降水过程中中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)、中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)、中国气象局睿图东北数值预报模式系统(CMA-DB)的预报性能。结果表明:千米尺度或接近千米尺度的上述三个模式,在36 h时效内,对于累积强降水(12 h降水量≥50 mm)落区形态预报与实况有相似性,落区质心预报偏差一般在20 km左右。然而,预报落区与实况重叠的面积一般都在10%以下,个别情形下(如CMA-MESO对于气旋型降水过程)累积强降水落区预报与实况重叠度能够接近20%;位置偏离的直接结果是导致漏报率高(一般在75%左右,CMA-MESO模式漏报率略低,为10%~20%),其中高压后部型降水过程中累积强降水的漏报率超过80%,位置偏离也造成较高空报率。对于短时强降水(1 h降水量≥20 mm)预报,在方圆40 km内不计偏差情况下,各模式预报命中率平均在10%以下(最大值为9.2%),空报率平均为58.7%;三种降水类型中,模式对台风型降水过程的短时强降水预报性能最... 相似文献
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中国海岸带土地利用遥感制图及精度评价 总被引:1,自引:0,他引:1
土地利用遥感制图结果是支撑全球气候变化和区域可持续发展等领域科学研究不可或缺的重要基础数据,而制图精度方面的评价信息则决定土地利用遥感制图结果的完整性、可靠性、可用性、可控性和可传播性。本文概述2000、2005、2010和2015年多时相中国海岸带土地利用遥感制图的数据源和技术方法,针对2010年和2015年制图结果,基于Google Earth高分影像通过目视判读获得精度评价所需的参考数据,进而建立混淆矩阵并评估制图的精度。结果表明:① 2010和2015年中国海岸带土地利用遥感制图结果的总体精度分别为95.15%和93.98%,Kappa系数分别为0.9357和0.9229,表明2个时相遥感制图结果的精度总体较好;② 中国海岸带土地利用遥感制图结果的精度水平存在较为显著的区域差异,2010年时相江苏沿海区域的精度最高,2015年时相津冀沿海区域、上海市、海南省和台湾省的精度均比较高,2个时相均以福建省沿海区域的精度最低;③ 中国海岸带土地利用遥感制图结果的精度水平存在显著的类型差异,总体上,耕地、林地、草地和滨海湿地的分类精度较高,而建设用地、内陆水体和人工咸水湿地的分类精度则相对较低,未利用土地则是错分最严重的类型;④ 耕地与林地之间、建设用地与草地之间相互误分比较显著,内陆水体容易被错分为耕地、林地和建设用地,人工咸水湿地容易被误分为耕地和建设用地,未利用土地容易被误分为耕地,这些都是未来时期数据持续更新过程中应该重视的问题。本文有望为海岸带土地利用变化遥感监测和科学研究提供必要的支持。 相似文献
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