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电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射, 与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获取到的二维电离层对流速度对其进行建模研究.模型输入为行星际磁场三分量、太阳风速度、太阳风密度和地磁指数六个空间物理参数, 模型输出为二维对流速度.模型选择两种广泛应用于空间物理建模的浅层神经网络即广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络.实验结果显示, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为174.96 m·s-1和234.21 m·s-1, 速度方向角均方根误差分别达到62.30°和88.07°, 相比于对流速度最大值2000 m·s-1和360°的方向角范围来说, 其误差是可以接受的.外推性实验结果显示, 在第24个太阳周期时, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为305.35 m·s-1和738.15 m·s-1, 速度方向角均方根误差分别为82.01°和90.56°.实验结果表明, GRNN在时间外推性上的效果优于BP神经网络, 更适用于预测对流速度.我们发现在四种典型空间环境条件下, 利用GRNN模型预测的瞬时对流速度来构建的全域对流模式与现有统计模型构建的对流模式相似, 从而验证预测的对流速度可以用于分析瞬时极区电离层对流.
相似文献济阳坳陷沙四段湖相碳酸盐岩受湖盆内沉积环境和构造运动等因素控制, 储层厚度变化大, 非均质性强, 油气开发难度大.为了准确预测湖相碳酸盐岩储层的厚度, 本文提出一种基于二维散射变换和随机森林的储层厚度预测方法.首先, 引入二维散射变换提取地震时频属性, 该变换是在二维小波变换的基础上, 通过迭代小波分解和非线性操作来实现的.与传统的二维小波变换对比, 散射变换提取的时频属性具有局部形变稳定性以及对噪声鲁棒性的优点, 有助于提高储层厚度预测的准确率.在此基础上, 在有限测井数据的条件下, 利用随机森林算法建立多尺度时频属性与测井解释厚度之间的非线性关系, 实现湖相碳酸盐岩储层预测.模型数据的预测结果表明, 与基于传统地震振幅属性的厚度预测和基于二维小波变换的储层厚度预测对比, 本文所提的厚度预测方法具有最优的性能.叠后三维地震数据的预测结果表明, 与基于传统地震振幅属性的厚度预测和基于二维小波变换的储层厚度预测对比, 本文所提方法的厚度预测结果与实际钻井数据误差更小, 提高了储层厚度预测的精度, 清晰刻画了灰礁、灰滩与灰泥等三种沉积亚相的空间展布, 有利于后续井位部署和优化.
相似文献P波质点运动已经成为研究地震台站下方浅部地壳S波速度结构的一种重要手段.然而,现有研究主要基于水平层状各向同性介质的假设,对于各向异性和倾斜界面对P波质点运动的影响仍缺乏系统研究.本文通过理论模拟初步研究了各向异性和倾斜界面情况下的P波质点运动特征.模拟结果表明,各向异性和倾斜界面会使P波质点运动随反方位发生周期性变化,而且这种变化具有频率依赖性,反映了结构的垂向变化.四川盆地是研究青藏高原生长与物质外向逃逸的重要场所.本研究以盆地内部的宽频带流动地震台站S124为例,探讨利用P波质点运动研究浅部地壳各向异性和界面几何结构的可行性.研究结果显示,台站下方~4-5 km以浅的地壳具有明显各向异性(~20%),且其快轴方向(近东西向)与川中走滑断裂带走向一致.这表明研究区浅部地壳的变形模式可能主要受到断裂构造的控制.本研究的理论模拟和初步应用均表明,利用不同频率P波质点运动的反方位变化能够有效约束浅部地壳的各向异性和/或界面几何结构.
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