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黄河口及其邻近海域大型底栖动物的初步研究——(二)生物与沉积环境的关系 总被引:1,自引:3,他引:1
1985年5—6月对黄河口及其邻近海域的27个站进行了大型底栖动物的首航次定量调查。分别对18种环境因子和68个优势种和习见种所做的聚类分析显示了黄河口水下三角洲与邻近海域的某些差异,并联系沉积环境将所研究海域划分为四个区:黄河口水下三角洲、莱州湾、渤海中部和渤海湾东部。对大型底栖动物与沉积速率的关系也做了初步探讨。 相似文献
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针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于局部回波幅值统计的方法来检测海杂波背景下小目标.该算法基于数学统计思想:计算不同距离单元海杂波的幅值的最大值和标准偏差,分析发现距离单元含有小目标回波的最大幅值明显小于其它距离单元只含有海杂波回波的最大幅值,距离单元含有小目标回波的幅值的标准偏差明显大于距离单元只含有海杂波回波的幅值的标准偏差,因此可以在对小目标没有任何先验知识条件下,较准确地检测出海杂波背景下的小目标.实验证明,该算法是有效的. 相似文献
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渗透率是储层评价和油气藏开发的关键参数.传统测井方法与常规机器学习方法估算的渗透率都是固定值.但由于测井数据本身存在噪声, 渗透率的预测结果可能受到噪声的影响出现测量性的随机误差(即任意不确定性); 同时, 当测试数据与训练数据存在差异时, 机器学习模型在预测渗透率时可能出现模型参数的不确定性(即认知不确定性).为实现渗透率的准确预测并量化两种不确定性对结果的影响, 本文提出基于数据分布域变换和贝叶斯神经网络同时实现渗透率预测及其不确定性的估计.提出方法主要包括两个部分: 一部分是不同域数据分布的相互转换, 另一部分是基于贝叶斯理论的神经网络渗透率建模预测和不确定性估计.由于贝叶斯神经网络存在数据分布的假设, 当标签的概率分布与网络的分布保持一致时, 贝叶斯神经网络可以更好的学习到数据之间的关系.因此通过寻找一个函数将一个原始域的渗透率标签转换为目标域的与渗透率有关的变量(我们称为目标域渗透率), 使得该变量符合贝叶斯神经网络的分布假设.我们使用贝叶斯神经网络预测目标域渗透率以及任意不确定性和认知不确定性.随后, 通过分布域的逆变换, 我们将目标域渗透率还原回原始域渗透率.应用本文方法到某油田的18口井的测井数据中, 使用16口井的数据进行训练, 2口井进行测试.测试井的预测渗透率与真实渗透率基本一致.同时, 任意不确定性的预测结果提供了渗透率预测值受到的测井数据噪声影响的位置.认知不确定的预测结果说明数据量少的位置具有更高的认知不确定性.我们提出的这一流程不仅显示了在储层表征方面的巨大潜力, 同时可以降低测井解释时的风险.
相似文献26.
通常认为海底扇的发育出现于低海面时期。在陆生地体中 ,相对海平面的降低导致从河流和陆架向深海盆搬运的沉积物增加 ,从而促使扇体发育。在一般情况下 ,这是由于三角洲向陆架边缘迁移和陆坡不稳定的增强 ,在陆架上形成下切水道和峡谷 ,从而使河流梯度增加所致。在相对海平面上升时期 ,沉积物圈闭在近岸带 ,阻止了沉积物向深海搬运。然而 ,在海平面上升和高海位时期 ,在陆架边缘的三角洲前缘或与河谷相连的陆架峡谷体系中也发现了浊流沉积作用。在这些研究中 ,海平面信号没有揭示气候和构造背景的影响。这里我们研究了在地貌上存在差异的两… 相似文献
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太阳活动周期及其数学描述 总被引:1,自引:0,他引:1
概述和分析了太阳活动周期的研究进展,太阳活动呈现非常复杂的周期性,其周期性范围从几天至上百年,11年周期意义比较大,也比较明显;几天至几个月的周期性可能发生在太阳活动高峰期,155天或更短的周期存在,对中期预报有帮助;几年左右的周期对气象学的研究有作用;"蒙德极小期"是否存在至今还没有定论.对太阳活动11年周期的数学描述虽然很多,从效果上看,一般情况下,参数较多的函数计算量很大,误差相对较小;参数少的函数相比参数多的函数误差大,但计算量小;目前还没有一个非常理想的函数.能够对每个活动周都能很好的描述且误差很小. 相似文献
28.
我国矿产资源耗竭特点与供应安全保障 总被引:1,自引:0,他引:1
矿产资源是有限的、可耗竭的。我国矿产资源的耗竭特点突出表现为单位国民产出的资源消耗强度大,随着工业化进程的推进,大宗主导型矿产的需求缺口也呈增大的趋势:同时重要矿产储量的消耗与增长也越来越不协调。为此,在调整产业结构的基础上,我们应当建立可持续的资源开发利用体系与资源集约型的国民经济体系,实行有效的区域资源政策,加大资源的综合勘查力度,提高资源利用效率,促进矿产资源的二次开发与循环利用;充分利用海外资源与市场,在全球范围优化配置资源,建立稳定、可靠、高效的矿产资源保障机制。 相似文献
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袁开先 《地球科学与环境学报》1986,(4)
本文扼要地介绍了邓聚龙教授创立的灰色理论的某些基本概念,并试图用该理论中的动态预测模型(DM(1.1))来进行地下水动态预测。文中对所引用的河北保定地下水长期观测资料进行了预测演算,并将演算结果同实测值做了对比。结果表明,DM(1.1)模型对系统的趋势性预测效果良好,本区地下水动态总的水位趋势是逐年降低的。 相似文献