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西昆仑-塔西南坳陷晚古生代以来的沉积构造演化 总被引:4,自引:2,他引:4
自柯克亚深层油气勘探取得突破以来,塔西南坳陷一直受到各类地质学家的广泛关注,有关该盆地的形成和演化历史及其油气资源评价近年来更是成为人们的研究热点.本文在总结前人资料的基础上,探讨塔西南和西昆仑地区自晚古生代以来所经历的构造及沉积格架的演变过程,对塔西南坳陷性质及其演化阶段划分所存在的争议进行了归纳,分析了塔西南-西昆仑这一盆山体系形成和演化中的构造变形和沉积记录.总体来说,根据现有沉积和构造变形资料,中生代之前西昆仑和塔西南坳陷分别处于同一构造背景下的不同沉积单元;二者之间盆山体系的形成主要自晚侏罗世-早白垩世,中-上新世是造盆造山作用机制发生重大转折的时期,或者说早更新世末的构造运动基本上奠定了西昆仑.塔里木盆地南缘现今的盆-山构造格架. 相似文献
12.
基于CPU和GPU协同处理的光学卫星遥感影像正射校正方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文系统地探讨了基于CPU和GPU协同处理的光学卫星遥感影像正射校正方法。首先使用“层次性分块”策略设计了基于CPU和GPU协同处理的正射校正方法,然后通过配置选择优化和存储层次性访问等手段进一步提高了方法执行效率。在Tesla M2050 GPU上对资源三号卫星下视全色影像进行正射校正的实验结果表明,本文方法大幅提高了光学卫星遥感影像正射校正效率,与传统串行正射校正算法相比,加速比最高达到110倍以上,相应的处理时间压缩至5s以内,可满足对大数据量光学卫星遥感影像进行快速正射校正的要求。 相似文献
13.
随着城市环境问题的日益突出,建立宁波市绿地空间分布信息系统有重要的意义。本文应用RS与GIS等现代技术最新理论和方法对宁波市绿地空间分布进行分析,提出宁波市绿地空间分布GIS的体系结构,详细设计了系统的实现技术路线和途径。 相似文献
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15.
确定边坡最危险滑动面并计算与之相对应的安全系数是边坡支护的重要任务。本文结合简化Bishop法,用一种新的智能优化算法混沌优化算法来搜索全局最优解。该方法利用混沌运动本身具有遍历性、随机性、规律性等内在特点,能在一定范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态,易于跳出局部最优解,具有很强的全局搜索能力。通过坡高为12.3m的某电厂三层土质边坡的典型算例分析,并和遗传算法、枚举法计算结果对比可知,计算结果超于一致,其差值接近于0,因此混沌优化算法能在很高精度下搜索到全局最优解,能很好地解决边坡稳定性分析中的优化问题。 相似文献
16.
以四川盆地东部再生稻高温伏旱区为研究区,基于气象条件对腋芽萌发期再生稻生长发育的影响机理,采用结构方程模型探明了腋芽萌发的影响因素、影响路径及影响强度。进一步结合隶属函数和层次分析法,构建了再生稻腋芽萌发气象适宜度模型,并分析了1981—2021年研究区腋芽萌发期气象影响因素及气象适宜度的变化特征。结果表明:气温、空气湿度、降水是四川盆地东部再生稻高温伏旱区腋芽萌发的关键影响因素,基于以上因素的气象适宜度模型能较好地评价再生稻腋芽萌发期的气象影响。1981—2021年研究区气温适宜度、空气湿度适宜度及综合气象适宜度均呈下降趋势,降水适宜度没有表现出明显的变化趋势。气温适宜度、空气湿度适宜度及综合气象适宜度总体呈“西高东低”的空间分布特征,降水适宜度则表现为“东西高、中部低”。1981—2021年研究区气温上升趋势与空气湿度下降趋势显著,导致致害高温(日平均气温≥32℃)积温和致害低湿(日平均相对湿度≤65%)日数明显增加,这是再生稻腋芽萌发期气象适宜度总体呈下降趋势的诱因。 相似文献
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使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0~72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。 相似文献
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20.
经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果.
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