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101.
基于无结构网格有限体积法的正模型和伴随数据同化模型,建立了风应力系数反演表达式,将风应力系数的确定变成依赖于区域内观测值的数值迭代过程,实现了风应力系数确定的自动化,并成功进行了概化河口一系列风应力系数反演的伴随同化实验,反演得到的结果精度较高,实验结果表明:1)伴随法反演风应力系数是合理可行的;2)充分的观测数据能够提高反演的精度;3)风速在10 m/s或15 m/s的情况下,对于风应力系数反演的结果影响不大。 相似文献
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103.
104.
与全球定位系统(GPS)不同的是全球导航卫星系统(GLONASS)的P码未加密,向所有用户开放,更有利于时间比对.结合国内外需求,中国科学院国家授时中心研制了GPS/GLONASS时间传递接收机NTSCGNSS-2.介绍了GLONASS信号特点和对NTSCGNSS-2的初步测试结果. 相似文献
105.
在地下煤田的开发中,工作面内的小构造、异常体、煤层厚度变化等是需要解决的关键问题,而槽波探测则为这些问题的解决提供了重要的物探方法.本文对河南义马矿区11061工作面进行槽波透射法测量,在巷道显示的煤层厚度变化为1.5~8 m,从理论频散曲线分析速度与厚度关系,确定125 Hz频率槽波主要用于观测厚度约为2~5 m的煤层厚度变化;有效提取了684个频散曲线,并分别拾取了125 Hz时槽波群速度与走时,采用走时层析成像方法获得工作面内煤层速度、厚度以及高应力区分布特征,回采验证了结果的正确性. 相似文献
106.
ZHANG Jisheng GAO Rui ZENG Lingsen LI Qiusheng GUAN Ye HE Rizheng WANG Haiyan LU Zhanwu 《《地质学报》英文版》2009,83(4):740-745
Abstract: This paper presents the 3D density structure of crust in the Longmenshan range and adjacent areas, with constraints from seismic and density data. The density structure of crust shows that the immense boundary plane of density distribution in relation to the Longmeshan fault belt is extended downward to ~80 km deep. This density boundary plane dips towards the northwest and crosses the Moho. With the proximity to the Longmenshan fault belt, it has a larger magnitude of undulation in the upper and middle crust levels. Density changes abruptly across Longmeshan fault belt. Seismic data show that most of the earthquakes in the Longmenshan area after the 2008 Ms8.0 Wenchuan Earthquake occurred within the upper to middle crust. These earthquakes are clearly distributed in the uplifted region of the basement. A few of them occurs in the transitional zone between the uplifted and subsided areas. But most of the earthquakes distributes in transitional zone from subsided to uplifted areas in the upper and middle crust where relatively large density changes occurr The 3D density structure of crust in the Longmenshan and adjacent areas can thus help us to understand the pattern of overthrusting from the standpoint of deep crust and where the earthquakes occurred. 相似文献
107.
108.
基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用GRNN(Generalized Regression Neural Network)和RF(Random Forest)2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则(Minimization of the Mean of the Shortest Distances)抽稀为8种不同采样密度的样本(分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本),分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
109.
旅游小镇增长的时空模拟是城镇化影响下的土地利用/覆盖变化研究的重要手段。近年来旅游小镇的城镇化以其旅游业发展带动城镇发展的独特模式引起国内外学者的高度关注。论文以元胞自动机模型为基础,运用旅游小镇旅游城镇化增长模型,对河北省三坡镇的旅游城镇化发展进行模拟与预测。模拟结果显示:①2005-2010年研究区城镇增长主要围绕现有镇区范围扩展,全域年均增速为0.015 km2/年;②2010-2015年主要城镇增长区位于镇内距离景区较近的苟各庄村附近,全域年均增速为0.040 km2/年,其他区域则保持相对较为平稳的状态。研究表明元胞自动机模型在模拟旅游小镇演化具有较高的可靠性,为研究城镇化条件下区域生态景观格局变化提供前提保证,对于提高土地资源利用效率,保障小镇健康有序发展具有十分重要的意义。 相似文献
110.
尽管南海已进行深入的调查与研究,提出多种成因模型,包括挤出模型、弧后扩张模型、古南海俯冲拖曳模型等,但因其所处构造位置特殊,周边构造环境经历了复杂的改造,所有成因模式均未能得到广泛的认可。本文从三大板块相互作用入手,结合南海实测数据,提出南海形成的弧后扩张—左旋剪切模型。认为南海是古南海往北俯冲的弧后盆地,菲律宾海板块往北漂移形成的大规模左旋走滑是南海扩张的触发因素。印度—欧亚碰撞产生中南半岛挤出主要影响西南海盆扩张方向,使得扩张轴从近东西向转为北东向。南海及邻区晚中生代以来的演化可以分为以下阶段:1)早白垩世开始澳大利亚板块往北漂移,新特提斯洋往北俯冲消亡,导致弧后扩张,形成古南海;2)晚白垩世末—始新世,古南海往北俯冲,导致弧后拉张形成陆缘裂谷;3)早渐新世,受菲律宾海板块西缘大型左旋走滑影响,在原有裂谷的基础上从东往西海底扩张,形成南海;4)渐新世末,受俯冲后撤的影响,扩张中心往南跃迁,同时受西缘断裂左旋活动的影响,扩张轴从近东西西逐步转为北东向;5)早中新世晚期,南沙地块—北巴拉望地块与卡加延脊碰撞,南海扩张停止。 相似文献