巴里坤地震台SQ-70DSi水平摆观测数据干扰分析

基于2018—2021年巴里坤地震台水平摆观测资料,选取典型受干扰曲线,分析其变化趋势,总结仪器运行中存在的各类干扰因素。研究发现,干扰主要包括自然干扰(降雨、气压、雷击)、人为干扰(进洞巡检、调零标定、仪器维修)、仪器自身故障(数采故障、光源灯故障)等。     

濮阳小震集中区地震重定位及发震构造分析

利用濮阳周边数字地震台网近十年的震相观测报告数据及3级以上地震事件的波形记录,基于人工地震宽角反射/折射剖面的速度模型,采用Hypo2000地震定位法对研究区内1级以上287次地震事件进行绝对定位.同时,以Hypo2000绝对定位结果为初始位置,对濮城镇附近约25 km范围内的153个一级以上地震进行双差相对定位,获得...     

基于正演模拟的煤层采空区地震响应特征

上组煤采空区对于下组煤的成像和安全回采有着重要影响,有必要研究矿区上组煤采空区精准成像技术.对于实际采空区及其下组煤的地震响应特征预测来说,建立和实际地质情况相吻合的正演模型是基础.根据搜集到的研究矿区钻孔测井资料,获取建模所需的等效地层物性参数、采空区垮落带等效模量、裂隙带等效模量等数据,建立与研究矿区地质情况比较接...     

2020年1月16日库车MS5.6地震前库尔勒地震台部分资料异常特征

2020年1月16日新疆库车县发生MS5.6地震,地震发生后对库尔勒地震台部分资料出现的中短期异常进行识别分析.得出,地震发生前"库米什地震窗"ML≥1.0级地震月频次出现高值异常,库尔勒台尾波持续时间比值、尾波衰减系数、周期比值出现低值异常,库尔勒台时间扫描计算AC值、A(b)值、P(b)值、最小二乘法b值等4个参数...     

长江下游江段铜鱼肌肉营养成分分析

对采自长江下游江段的铜鱼(Coreius heterodom)肌肉营养成分进行了测定和分析。结果表明,铜鱼肌肉水分、粗蛋白质、粗脂肪和粗灰分占鲜样的比例分别为:70.03%、20.54%、6.82%和1.38%;按照氨基酸评分(Amino Acid Score,AAS)和化学评分(Chemical Score,CS)标准,铜鱼限制性氨基酸为缬氨酸和异亮氨酸,必需氨基酸指数(EAAI)为81.52;不饱和脂肪酸和ω-3多不饱和脂肪酸含量分别为63.03%和2.0%;肌肉中常、微量元素含量最高分别为钾(3135μg/g)和铁(5.46μg/g),锌铜比和锌铁比分别为8.85和0.65。     

2006年夏季珠江口外海域船基海气通量观测资料质量评估

2006年夏季在珠江口外海域进行了143个站位的海气通量船基观测.设计了一个剔除船速的滤波器及资料处理程序,对观测资料进行了处理.通过对垂向观测风速的平均值、湍流功率谱、观测通量值的计算,得出该次观测方法是不可取的.设备安置在船舷外,气流绕过船体时形成上升气流并干扰了湍流场,测得的垂向平均风速不为零,一般存在0.2-1.0m·s-1的垂向平均风速,无量纲湍流功率谱在惯性次区不符合f-2/3次律,通过涡动相关法计算的动量通量远大于块体动力学公式的计算结果.今后的船基通量观测需要选取好设备安装位置及安装高度.     

无人机航空像片绝对定向非迭代解算方法研究

利用无人机航空像片的模型点重心化坐标和地面重心化坐标构成单位四元数,通过最优化求解绝对定向旋转矩阵,并基于旋转矩阵解算平移参数和比例参数,实现绝对定向的非迭代解算。与传统方法相比,这种方法具有无需初始值、可靠性高等优点。实验结果表明,方法可以得到较高的解算精度,能够满足无人机航空像片定位的需要。     

基于MicroStation的地图符号库的制作

地形图符号是地图的语言,是空间信息的载体和传输工具.随着计算机技术和电子地图的广泛应用,传统的纸质地图生产方式正向数字制图的方式转变,现在地图的生产完全可以在计算机上进行.地图符号是一种专用的图解符号,它采用便于空间定位的形式来表示各种地物与现象的性质与相互关系.在1:500,1:1 000,1:2 000等大比例尺地形图中,地图的符号呈现多样性.许多的符号需要我们在作项目以前必须统一确定和完成符号的样式.本文主要介绍了在MicroStation图形编辑功能环境下如何制作地图符号.     

土壤粒径的光谱响应特性研究

以实验室制备的5个不同粒径水平的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理并进行单因素方差分析、相关性分析和回归分析,探讨土壤粒径的高光谱特性,建立了光谱数据预测土壤粒径的校正模型。结果表明,土壤粒径对反射光谱有显著的影响,波长越长影响越大;在全波段范围内土壤粒径和光谱数据都呈负相关关系,对原始光谱数据进行微分变换能增加其与土壤粒径的相关性;以反射率一阶微分建立的回归模型为反演土壤粒径的最佳模型,其建模决定系数■、预测决定系数■、预测相对偏差RPD分别为0.666,0.653,2.043,预测均方根误差RMSE为0.175。     

基于GIS与地理探测器的岩溶槽谷石漠化空间分布及驱动因素分析

岩溶区土地石漠化已成为中国西部继沙漠化和水土流失后的第三大生态问题,近年来岩溶槽谷区石漠化表现出增加趋势。通过获取槽谷区石漠化、岩性、坡度、海拔、降雨量、土地利用、人口密度和第一产业生产总值等数据,利用GIS空间分析功能和地理探测器模型,探讨了岩溶槽谷区石漠化空间分布特征及驱动因子。主要结论为：① 岩溶槽谷区总石漠化面积为21323.7 km ²,占研究区土地面积的8.3%,其中轻度、中度和重度石漠化面积分别是11894.8 km ²、8615.8 km ²和813.1 km ²,分别占石漠化面积的55.8%、40.4%和3.8%;② 从石漠化的空间分布来看,槽谷区石漠化主要发生在连续性灰岩中,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的22.1%、22.4%和1.9%;槽谷区石漠化主要发生在15°~25°的坡度范围,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的27.1%、18.2%和2.3%;从海拔来看,主要分布于400~800 m范围内,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的24.9%、18.4%和0.2%;从土地利用类型来看,主要发生于山地旱地中;从人口密度来看,集中分布于100~200人/km ²中;从第一产业生产总值来看,集中分布于25亿~50亿元中;③ 地理探测器的因子探测器揭示了岩性（q = 0.58）、土地利用（q = 0.48）和坡度（q = 0.42）3个因子是槽谷区石漠化形成的主要驱动因子,交互式探测器进一步揭示了岩性与土地利用类型（q = 0.85）、坡度与土地利用类型的组合（q = 0.75）共同驱动槽谷区石漠化的形成。