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西昆仑柳什塔格峰西侧火山岩的特征、时代及地质意义 总被引:1,自引:0,他引:1
在西昆仑麻扎-康西瓦-苏巴什结合带的柳什塔格一带发现了一套火山岩建造,主要由强蚀变玄武岩、绿帘阳起石岩、阳起石岩(原岩为玄武岩)组成,上覆少量深水沉积岩.火山岩的岩石地球化学特征表明其主要来源于富集地幔玄武岩浆,形成于洋岛环境,因此它是一个古结合带大洋洋壳的残留.采样作Rb-Sr等时线年龄分析,时代为震旦纪(563±48Ma),说明麻扎-康西瓦-苏巴什结合带所代表的洋盆在震旦纪就已经存在.这个发现对重新认识麻扎-康西瓦-苏巴什结合带的演化时限具有重要意义. 相似文献
72.
台风登陆衰减后造成降水加强的概况 总被引:1,自引:3,他引:1
对1965-2008年101例登陆台风衰减后3d内仍存在较强降水的天气过程,运用客观分离方法及其改进方案,分离提取了台风降水(Tropical Cyclone Precipitation;TCP),结果表明:即使登陆台风衰减为热带低压或停编后,因台风系统的存在而产生高强度降水是一种普遍现象,仍旧是预报服务中需要高度关注的问题.采用气候趋势系数和功率谱等方法得到TCP及台风的气候特征:台风衰减点的位置分布具有很强的区域性,与南岭、武夷山脉的走势大致吻合;台风衰减后降水并非单纯性减少,随着时间的推移,空间分布具有向北、向西扩散的特点,特别是中纬度地区的江汉一江淮一带,仍然是防灾减灾的重点.对于衰减后降水反而加强的台风,防御重点可以有针对性地对登陆华南类和登陆华东类两类路径的台风展开. 相似文献
73.
基于逐5 min地面气象要素观测数据、逐日气象观冰站电线覆冰观测数据、安庆站逐12 h探空观测资料以及逐6 h ERA-Interim再分析资料,对2018年初安徽省沿长江及跨江线路电线舞动过程中气象要素进行分析,并对导致电线覆冰和大风的天气成因进行探讨。结果表明:舞动位置附近出现不同程度冻雨导致的电线覆冰,并伴有较强的东北风,极大风速风向与舞动线路夹角多在45°以上,冻雨和大风是导致此次输电线路舞动的直接因素;此次输电线路舞动发生伴随的冻雨属于典型的"过冷暖雨";700 h Pa南支槽前西南气流为此次冻雨输送水汽的同时带来暖温度平流,维持暖层的存在; 925 h Pa大陆冷高压下东北气流带来的冷温度平流使近地面层降水处于过冷却状态;锋面后冷空气在华北地区上空堆积致使冷高压加强是导致安徽沿江地区较强东北风形成的主要因素。 相似文献
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75.
76.
利用江苏省70个县级气象基本站1991—2020年逐日降水、日照时数资料,筛选出不同等级的连阴雨事件,建立连阴雨事件库。分析了江苏省连阴雨事件的时空分布特征和典型连阴雨过程,构建了区域连阴雨指数。结果表明:1) 江苏省以强连阴雨事件为主,事件年均发生次数、日数和降水总量从北到南依次增多。2) 苏北、苏中、苏南地区连阴雨事件的年发生次数、日数和降水总量表现出较明显的年代际差异,年际波动从北到南逐渐增强。苏北地区的连阴雨事件集中于盛夏发生,苏中地区多发于初春和盛夏,苏南地区于春夏大部分时间均较为频繁,秋冬亦较常见。3) 综合考虑连阴雨事件发生日数、降水量以及事件分布面积,构建区域连阴雨指数,以反映某一区域的连阴雨强弱情况。该指数较好地反映了2020年苏北、苏中、苏南三地区的区域连阴雨过程和强度变化。 相似文献
77.
为了探究突发公共卫生事件期间人类活动减少对中国空气质量的影响,分析了气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD)、大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)和气温(temperature, T)的时空异常变化,揭示了人类活动对空气质量的影响。首先,与气溶胶自动观测网(aerosol robotic network, AERONET)提供的AOD和无线电探空仪提供的PWV和T数据对比,验证使用的AOD、PWV和T的精度。其次,分析周末与周内期间AOD、PWV和T的长时序变化趋势,发现人类活动对空气质量有一定影响。然后,研究突发公共卫生事件期间AOD、PWV和T的时空变化,证实人类活动与空气质量有较好的相关性。最后,选取中国184个不同等级的城市进行进一步分析,确定人口密度对AOD、PWV和T的影响程度,进一步揭示了人类活动与空气质量的具体响应关系。
相似文献78.
信息化时代的发展,新技术革命正逐步改变着传统工业化的发展格局,遥感数据在土地覆盖监测、森林覆盖监测、草地覆盖监测以及湿地资源监测等方面具有不可忽视的重要作用.信息时代,实现遥感数据存档、共享、资源开发利用是当前考虑的重点问题.本文主要阐述信息时代遥感数据存档的必要性,分析当前遥感数据存档面临的主要问题,并提出适应社会生... 相似文献
79.
针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹... 相似文献
80.