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九十年代以来,地质学家又把恢复古海水表层温度作为一项研究热点,并且标度了几种地质温度计,本文对它们作一简单介绍。 相似文献
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本文利用本世纪以来所出现的埃尔-尼诺现象和太阳活动资料,分析了太阳活动11年周期单周和双周内埃尔-尼诺现象的发生频数及其差异,并分析了单周和双周内埃尔-尼诺现象的形成与太阳活动11年周期位相的关系,以期对埃尔-尼诺现象的预测提供太阳活动的背景。 相似文献
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现代爆破理论及其新进展 总被引:1,自引:0,他引:1
爆破理论的研究历史,经历了三个不同的发展阶段,各阶段均有其代表性理论。文章介绍和分析了各爆破理论的要点人优缺点以及最新进展情况,对工程爆破实践起着重要的指导意义。 相似文献
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为了及时有效地应对各种突发性环境污染事故,有必要开发一种简单实用、适于各类型污染物的场地污染数学模型。通过污染事故发生后污染物在包气带、饱和带迁移转化的概化,建立了污染物运移的自由入渗模型以及降雨入渗模型并给出各自相应的解析解。无降雨时,考虑污染物在重力作用下随包气带向下渗透的作用,建立一维垂直入渗模型。有降雨时,考虑污染场地(包气带)中污染物迁移和转化的对流作用、扩散作用及挥发、生物降解、吸附、根系吸收等作用,建立包气带剖面二维溶质运移模型和饱和带平面二维溶质运移数学模型。建模过程中,假定降雨量的平均分布及土壤质地、水力参数以及有机物成分、种类均相同,同时假定污染物与多孔介质间的作用为线性吸附,植物根系对污染物的吸附遵循一级动力学。基于模型的解析解,实现案例的模拟计算。模拟结果表明:该模型具有适用范围广、模拟高效快捷等优点,能够较准确预测污染发生后污染物在土壤中的动向、到达饱和带的时间以及饱和带中污染物的迁移情况。 相似文献
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基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用GRNN(Generalized Regression Neural Network)和RF(Random Forest)2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则(Minimization of the Mean of the Shortest Distances)抽稀为8种不同采样密度的样本(分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本),分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
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曾新福汤兰荣曾先进戴文浩曾文敬江春亮范卫星赵璇陈建龙王雨辰 《大地测量与地球动力学》2023,(9):919-923
采用Snoke方法对2018-07-02江西浮梁M_(L)4.1地震的震源机制进行求解。结果显示,浮梁M_(L)4.1地震的最佳震源机制解为:节面Ⅰ走向140°、倾角87°、滑动角4°,节面Ⅱ走向50°、倾角86°、滑动角177°,P轴方位为275°,为走滑型破裂方式。节面Ⅱ结果与CAP方法计算结果比较一致,并且P轴方位均与区域应力场相一致。露头地质剖面特征显示,NE向宜丰-景德镇断裂为早中更新世断裂,具备中强地震发震能力,断裂产状与节面Ⅱ走向和倾角相一致。综合分析认为,宜丰-景德镇断裂为此次地震的发震构造。 相似文献