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991.
张正帅  周晨  郑建常  刘承雨 《地震》2022,42(1):85-98
采用高频截止(High-Cut)震源模型,以均方根误差最小原则稳健地求解震源谱参数,并由此推算震源尺度和静态应力降。实际应用显示,该模型的理论谱对观测谱有很好的拟合,可明显改善拐角频率识别准确度。计算了长岛震群内71次ML≥2.5地震事件的震源参数,结果表明:(1)拐角频率处于2~10 Hz范围,与震级大小存在一定的相关性,截止频率范围处于10~30 Hz之间,与地震大小的相关性不明显;(2)地震矩M0分布在1012~1014 N·m,与震级ML存在正相关关系:logM0=0.977ML+10.186;ML与矩震级MW之间的关系为:MW=0.651ML+0.766;(3)根据相对应力降时域演化发现,自2017年3月3日ML4.5地震之后应力快速释放,应力降水平在均值附近波动,而且多数ML≥3.5地震发生于...  相似文献   
992.

深地实验室的低噪声特性为高精度连续重力观测提供了理想的外部条件.为了揭示深地观测环境对重力观测精度的提升效果,本研究利用CG-5型和CG-6型各两台重力仪,在淮南煤矿的地下和地表同时开展重力观测.为减小仪器性能差异对结果的影响,先在淮北重力站进行同址观测.研究结果表明,相比于地表观测,地下观测可以减少1/3至1/2的线性漂移和1/3左右的非线性漂移,提取的潮汐因子精度也更高.地下非线性漂移的功率谱密度比地表低,二者差异在半日波频段最大可达15 dB.相比于地表和山洞,深地观测在次地震频段有明显的低噪声优势.地震位错理论计算结果表明,冲绳海沟7级左右的地震可在淮南深地试验场产生大约0.003 μGal的重力变化,超过0.001 μGal的超导重力静态观测精度.因此有望利用淮南深地实验室,在次地震频段的低噪声优势环境下开展超导连续重力观测,捕捉冲绳海沟可能存在的7级以上慢地震事件.

  相似文献   
993.

2008年MW7.9汶川地震导致龙门山断裂发生强烈地壳变形,同时引发的巨量同震滑坡加速了该地区的地表剥蚀和河流侵蚀.然而,目前尚缺少系统的数据定量研究滑坡物质的运移以及河流侵蚀速率随时间的演化规律,这些对理解龙门山前缘物质的再分配以及强震对活动造山带地形塑造的作用至关重要.为此,本研究在汶川地震后的6年间,对震区沱江上游3条支流湔江、石亭江、绵远河流域进行了多期次的定点现代河沙采样.通过系统测量河沙中的石英10Be浓度,并与震前已发表的数据进行对比,发现如下基本特点:(1)震后河沙10Be浓度均有明显降低,表明同震滑坡物质对河沙的稀释作用;(2)震后河流对河沙的运移量增加为震前的1.3~18.5倍,因此震后龙门山地区侵蚀速率短期显著增加;(3)初步估计得到汶川地震产生的滑坡物质被完全运移出造山带所需要的时间至少为100~4000年,接近龙门山地区强震复发周期;(4)震间和同震产生的构造变形和地表剥蚀在空间上具有互补性.考虑到地表剥蚀引起的地壳均衡反弹效应,认为类似汶川地震的强震有利于龙门山的隆升.认识震前、震时和震后的地壳变形及侵蚀过程有助于更好地理解单次强震事件对高原边界龙门山地形演化的作用.

  相似文献   
994.

岩相和储层物性参数是油藏表征的重要参数,地震反演是储层表征和油气藏勘探开发的重要手段.随机地震反演通常基于地质统计学理论,能够对不同类型的信息源进行综合,建立具有较高分辨率的储层模型,因而得到广泛关注.其中,概率扰动方法是一种高效的迭代随机反演策略,它能综合考虑多种约束信息,且只需要较少的迭代次数即可获得反演结果.在概率扰动的优化反演策略中,本文有效的联合多点地质统计学与序贯高斯模拟,并结合统计岩石物理理论实现随机反演.首先,通过多点地质统计学随机模拟,获得一系列等可能的岩相模型,扰动更新初始岩相模型后利用相控序贯高斯模拟建立多个储层物性参数模型;然后通过统计岩石物理理论,计算相应的弹性参数;最后,正演得到合成地震记录并与实际地震数据对比,通过概率扰动方法进行迭代,直到获得满足给定误差要求的反演结果.利用多点地质统计学,能够更好地表征储层空间特征.相控序贯高斯模拟的应用,能够有效反映不同岩相中储层物性参数的分布.提出的方法可在较少的迭代次数内同时获得具有较高分辨率的岩相和物性参数反演结果,模型测试和实际数据应用验证了方法的可行性和有效性.

  相似文献   
995.
利用神经网络算法挖掘海量数据的规律已成为科技发展的一种趋势,本文针对卫星信号的天顶对流层延迟进行建模.对流层延迟是影响卫星定位精度的重要因素之一,建立精密区域对流层模型对高精度定位有着重要的意义.对区域测站对流层延迟数据的分析,考虑到实时建模中传统BP(Back Propagation)神经网络计算量大,易出现"过拟合"现象、不稳定等因素,通过改进的BP神经网络建立了区域精密对流层模型.详细介绍了新模型的建立过程,并与常用的对流层区域实时模型进行了对比.还讨论了建模测站数目对预报精度的影响.相比现有的其他对流层延迟模型,基于改进的BP神经网络构建的区域精密对流层延迟模型无论在拟合和预报方面都有较好的精度,且随着测站数目的增加模型精度趋于平稳.改进的模型参数较少,可以进行实时的区域精密对流层延迟改正;需要播发的信息量小,适用于连续运行参考站系统(Continuously Operating Reference Stations,CORS)的应用.研究表明:改进的BP神经网络模型能够更好的充分利用大规模历史数据描述卫星信号对流层延迟的空间分布情况,适用于实时大区域精密对流层建模.基于日本地区2005年近1000多个测站的NCAR(National Center Atmospheric Research)对流层数据进行区域对流层延迟建模,结果表明改进的BP神经网络模型在拟合和预报精度上都有较大提升,RMSE(Root Mean Square Error)分别为:7.83 mm和8.52 mm,而四参数模型拟合、预报RMSE分别18.03 mm和16.60 mm.  相似文献   
996.
调查发现山西北部农村地区农居窑洞多是独立式土坯窑洞,结构主要受力体系是土坯砌体砌筑拱结构,其建造无统一标准,外形样式存在差异。由于拱结构的内力分布对外形尺寸变化比较敏感,为研究窑洞外形特征对结构抗震性能影响,建立相应的有限元模型进行计算分析,对比不同外形特征窑洞在地震作用下的损伤情况,并结合历史震害,指出窑洞结构的薄弱位置。研究结果表明覆土较厚的窑洞容易损伤,连拱孔数较多窑洞的两侧位置更容易发生破坏,拱的曲线形状对结构抗震性能有一定影响,合理拱曲线窑洞的抗震性能优于一般形状窑洞。  相似文献   
997.
枝角类作为淡水湖泊生态系统中的初级消费者之一,对生存环境的改变极为敏感.本文分析了太湖西、中和东部等湖区的钻孔沉积物、表层沉积物以及春夏秋季活体枝角类的组成与丰度.结果表明:活体枝角类组成以象鼻溞(Bosmina spp.)为优势种,秋季枝角类属种数量最多.太湖不同生态型湖区表层沉积物枝角类组成均以象鼻溞为优势种,其中西部与中心湖区的枝角类组成与丰度较为相似,种类单一,枝角类绝对丰度高;东部湖区枝角类属种较为丰富,绝对丰度低,优势种由浮游种象鼻溞以及沿岸种圆形盘肠溞(Chydorus sphaericus sl)和西方笔纹溞(Graptoleberis testudinaria)等种属构成.百年以来,太湖枝角类组成与丰度随着营养水平增加而改变,富营养指示种(Bosmina longirostris)丰度的增加与贫营养指示种(Bosmina longispina)丰度的下降,响应了湖区生态环境的演变过程.1970s末期,太湖西部与中心湖区在进入富营养化阶段,枝角类组成单一,象鼻溞占有绝对优势,与东部湖区相比,沿岸种、底栖种稀少.东部湖区在1960s以后,枝角类属种数量增加,但丰度下降,响应了1960s以来该区域营养水平提高、沉水植被生物量增加以及沼泽化加剧的环境过程.  相似文献   
998.
基于广义模型约束的时间域航空电磁反演研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文

由于航空电磁具有海量数据,因此快速有效的成像和反演手段至关重要.本文针对层状介质模型推导与实现了广义模型约束条件下时间域航空电磁一维反演.从正则化反演的目标函数出发,通过改变模型约束项构造Lp范数反演和聚焦反演,进而通过改变模型求解域构造出基于小波变换的稀疏约束反演.针对不同反演方法目标函数的构建方式,本文进一步从数学原理上分析不同反演方法的预期效果,并通过理论模型和实测数据进行验证.结果表明L0.8范数反演、聚焦反演和基于小波变换的稀疏约束反演可以得到更符合地下层状介质陡变界面的反演结果.

  相似文献   
999.
Themanufactureofathree-dimensionaltransducerusedinlaboratoryXIAO-HONGLIU(刘晓红)(InstituteofGeophysics,StateSeismologicalBureau,...  相似文献   
1000.
从Rankine-Hugoniot关系出发,以激波切向磁场ξ、上游激波角θ和等离子体β值为参数研究各类激波解的特性及相互关系,阐明各类激波强度随介质β值的变化规律.结果指出:(1)在ξ<-1的Ⅰ型中间激波区和ξ>4的快激波区存在双解;(2)慢激波可以直接和中间激波连接,但不能和快激波直接连接;(3)各类激波强度(用激波密度比衡量)随β值均有变化:Ⅰ型中间激波上支随β值增加而下降,下支则上升;Ⅰ型中间激波和慢激波都随β值增加而下降;快激波双解区上支随β值增加而下降。下支上升;快激波在1<ξ<4区间的解随β值增加而上升。  相似文献   
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