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71.
2003年2月24日新疆巴楚—伽师交界地区发生了MS6.8地震。地震的发生除了对建筑物及构筑物与水利、交通、电力、电信设施造成了不同程度的破坏外,在地震烈度Ⅶ度以上(包括Ⅶ度)地区产生了不同程度的地震地质灾害。地震地质灾害主要为场地砂土液化、地裂缝与河流陡岸滑塌等类型。随后在新疆巴楚—伽师6.8级地震灾区开展了地震小区划工作,对Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ度区进行了场地工程地质条件勘测与综合评价,判定该地区未来可能产生的主要地震地质灾害为场地砂土液化、河流陡岸滑塌。 相似文献
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利用常规高空、地面观测资料、FY-2E卫星云图和NCEP再分析场,分析了2013年11月25日发生在中国东北东部的暴雪天气过程,并用HYSPLIT模式模拟了暴雪区上空气块的轨迹。结果表明:卫星云图显示暴雪发生在锢囚气旋的钩状云区中,且具有中尺度特征。钩状云区不同代表点、不同层次25日08时120 h气块的后向轨迹计算结果表明,在每个代表点的6条轨迹中,只有1条轨迹来自新疆以西地区的对流层上层,其他5条轨迹均来自蒙古国或我国北方地区的对流层中低层。几乎每条轨迹对应的气块在东移或南移时先以水平运动为主,伴有弱的下沉;中低层气块在72~24 h经过渤海湾和日本海;而中上层气块则主要经过黄海或东海,到达降雪区前几小时气块移速快并有明显的上升运动。对钩状云区不同代表点1500和3000 m上空120 h后向轨迹中气块湿度分析表明,来自东亚大陆的气块水汽含量并不大、相对湿度也小于60%,但在经过渤海湾和日本海时,海气交换使得气块的含水量和相对湿度均呈增加的趋势;特别是气块途径日本海的时间和距离越长,水汽含量越多。因此暴雪区的水汽主要来自日本海,其次是渤海湾。在降雪发生前几小时,气块随偏南风或东南风快速北移,相对湿度接近饱和并伴有上升运动,从而引起降雪。 相似文献
76.
面向空间数据挖掘的MCSs移动和传播影响因素分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用1998年6~8月青藏高原逐时红外遥感云图及青藏高原高分辨率有限区域数值预报值(HLAFS), 运用空间数据挖掘的相关分析技术对青藏高原MCSs的移动和传播与其周围环境场中物理量场之间的关系进行了研究.结果表明:它们东移出高原(105(E)与其东侧在400、500hPa上的高度(H)、涡度(VOR)、散度(DIV)、水汽通量散度(IFVQ)、垂直速度(W)、指数(K)等6个物理量的特征值,以及其自身形状密切相关.这对MCSs的移动和传播这一迄今的难题提供了研究思路和方法,同时对预报高原MCSs东移影响长江中下游地区的强降水也很有帮助. 相似文献
77.
海盐气溶胶影响酸碱气体及无机盐气溶胶的敏感性试验 总被引:1,自引:0,他引:1
利用热力学平衡模式ISORROPIA及与之耦合的气相化学模式,通过两类敏感性试验,探讨了海盐气溶胶、相对湿度、温度对3种无机盐(硫酸盐、硝酸盐、铵盐,包括液态和固态)和3种酸碱气体(氨气、气态硝酸、氯化氢)浓度的影响,以及不同海盐气溶胶浓度对热力学平衡的影响。试验结果表明,海盐浓度相对较低、相对湿度达到0.4~0.5以上、温度在-10~15℃之间时对各物种的平衡浓度影响比较显著。温度升高抑制硝酸盐、铵盐的生成,同时引起气态硝酸、氨气和氯化氢浓度的增加。而湿度升高时对硝酸盐、铵盐的生成有促进作用,反而造成气态硝酸、氨气和氯化氢浓度的降低。海盐气溶胶、相对湿度及温度的变化对硫酸盐气溶胶没有影响。在热力学平衡中如果考虑海盐气溶胶(主要成分NaGl)的作用会使得硝酸盐气溶胶、氨气浓度增加,而硝酸气体、铵盐气溶胶浓度减小,其中硝酸盐和气态硝酸的改变最为明显。由于海盐气溶胶和硫酸、硝酸的反应,产生了氯化氢气体,造成海盐气溶胶的氯亏损现象。 相似文献
78.
在数字城市的应用过程中,为了方便对矢量数据及影像数据的综合管理与分析,在分析ArcEngine组件及ArcSDE技术的基础上,以.NET为开发环境,利用C#开发语言,采用插件式开发技术,以Oracle作为数据库,设计与研发了一套基于ArcEngine的地理信息数据库管理系统。系统实现了栅格及矢量数据的入库管理、地图显示及图层管理、地图基本操作、数据自动入库、数据共享以及数据的属性与空间查询等功能。 相似文献
79.
天气情感地图是一种表达情感相关的专题地图。本文提出了一种基于微博语义的天气情感地图设计方法,基于程序获取了合肥市区2016年6月20日至2016年7月10日暴雨期间带有地理位置的新浪微博数据,通过数据清洗及标准化处理,利用情感词库,结合人工判读,将暴雨天气过程相关情感微博文本数据分为8种情感类别,设计了8种情感着色,结合GIS格网技术与核密度分析方法,制成暴雨天气过程前、中后期情感地图,并分析了暴雨天气过程3个阶段中微博用户多维情感变化。该研究可为政府相关部门在突发性天气灾害过程中制定救助与决策提供参考。 相似文献
80.
面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络(CNN)方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明:基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能. 相似文献