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海洋盐度在水循环、海洋环流、海洋生态系统、全球天气和气候变化等方面起着至关重要的作用。然而,受观测的限制,以往对海洋盐度的研究相对匮乏,对其进行预报的工作更为少见。本文采用线性马尔可夫模型对印度洋海表面盐度(sea surface salinity,SSS)开展初步的预报工作。根据混合层盐度收支方程,选择海表面高度(sea surface height,SSH)、海表面温度(sea surface temperature,SST)、SSS等物理量的异常值作为模型的组成部分,对印度洋SSS开展预报工作。结果表明,马尔可夫模型可提前9个月对印度洋SSS进行较好的预报。此外,南太平洋海表面温度异常(sea surface temperature anomaly,SSTA),海表面高度异常(sea surface height anomaly,SSHA)和印度洋偶极子(Indian Ocean dipole,IOD)系数等遥相关因素的加入可将线性马尔可夫预报对印度洋SSS的预报效果(相关系数)平均提高10%。利用改进的模型对印度洋SSS进行提前1~11个月的“实时”预测,得出预报的SSS时空变... 相似文献
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东昆仑造山带广泛出露三叠纪岩浆混合成因花岗岩,它们具有共同的特征:岩体成分变化大;花岗岩类岩石中富含镁铁质微粒包体(mafic microgranular enclave--MME);不同岩性之间常常呈渐变过渡关系。同时,这些岩体无一例外都和代表下地壳的深变质岩共生,暗示岩浆就位于地壳深部。此外,东昆仑地区广泛发育基性侵入体,它们产在深变质岩中,或者与岩浆混合成因花岗岩类共生,暗示下地壳物质的部分熔融和岩浆混合成因花岗岩的形成有可能与基性岩浆底侵作用有关。笔者选择东昆仑加鲁河这一典型的岩浆混合成因花岗岩体为例,对其岩石学、地球化学、同位素地球化学等特征进行了详细研究,认为幔源岩浆底侵作用是这类岩体形成的直接原因,并对幔源岩浆底侵作用和岩浆混合成因花岗岩之间的成因联系以及幔源岩浆底侵作用在东昆仑造山带三叠纪地壳生长和构造演化中所起的重要作用进行了讨论,构建了加厚陆壳背景下的断离-底侵-混合-拆沉作用模型。 相似文献
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1引言随着大气监测自动化建设在黑龙江省全面铺开,目前已经有82个台站和18个农垦行业台站和网络中心实现联网,正式向中心站上传自动气象站数据。自动站数据经过网络中心的中心站程序处理后,形成V P报文发往国家气象局。随着越来越多的台站开始上传数据,对数据的监控成为保障数据及时准确传输的重要手段。现在存在的主要问题是:以前是依靠传统的人工监视,中心站值班员发现问题逐个打电话通知,中心站值班员和台站的值班员工作强度大,而且很容易出错;一般站非24h守班,电话通知经常联系不到人,无法及时进行处理。因此,为了更加有效的提高自动站… 相似文献
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造山后脉岩组合的岩石成因——对岩石圈拆沉作用 总被引:12,自引:6,他引:12
造山后脉岩组合是在寄主岩基冷却之后形成的,可能是造山带应力场转换的标志.昆仑造山带早中生代末期以及太行山-燕山造山带晚中生代花岗质岩基中广泛出露这种类型的脉岩,可划分为煌斑岩质,玄武质,闪长质,花岗闪长质-花岗质和富硅花岗质等5组.主元素和痕量元素分析表明它们是不同的原生岩浆固结的产物,相互之间不存在重要的分离结晶,同化混染和岩浆混合作用的关系,因而要求软流圈/岩石圈系统不同圈层的源区岩石同时达到部分熔融的条件.结合已有的高温高压实验,区域岩石圈结构和地质事件序列的分析,认为岩石圈拆沉作用是造山后脉岩组合形成的最合理触发机制.简单热模拟表明,软流圈窗顶界埋深达到一定深度时(例如昆仑造山带为82km),可以满足处于不同深度位置的中性麻粒岩,基性榴辉岩和地幔橄榄岩同时发生部分熔融.这时,岩石圈/软流圈系统可以有6~8个产生岩浆的位置.热的软流圈物质快速涌入软流圈窗,不仅触发地幔岩的减压熔融,也可能导致区域构造应力场由挤压转换为伸展,为岩浆的快速侵位创造了条件.所提供的岩石成因模型可以更合理地解释造山后脉岩组合的地质特征,主元素和痕量元素特征,也可以满足同位素体系变异所要求的条件. 相似文献
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元胞空间分区及其对GeoCA模型模拟精度的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用双约束空间聚类方法对元胞空间进行分区,在此基础上对不同的分区分别求取元胞转换规则,从而提高
元胞自动机的模拟精度。以杭州市土地利用变化为例,采用本文提出的基于双约束空间聚类的分区元胞自动机模型对
研究区域2000年—2005年的土地利用变化进行模拟,并利用逐点对比法和Moran I指数对模拟结果进行精度评估。结果
表明:(1)采用双约束空间聚类算法对元胞空间进行分区,可以保证同一分区内的元胞既在空间上邻近,又具有相对一
致的非空间属性信息,分区效果较好;(2)与不分区元胞自动机模型和基于空间聚类的分区元胞自动机模型相比,双约
束空间聚类元胞自动机模型具有较高的模拟精度,尤其是在空间形态和整体结构上具有较好的模拟效果。 相似文献
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为了探索高效且能大区域应用的基岩填图方式,本文整合水系沉积物地球化学数据和局部空间Moran’s I指数、高程、坡度、坡向变率、高磁、断层、矿点、水系等多元地学数据作为附加特征,采用浅层机器学习决策树及其Bagging和Boosting集成算法,以及深度学习的图卷积网络,分别训练了不同的基岩判别模型。结果表明,相比浅层机器学习的决策树及其集成算法,深度学习的图卷积神经网络基岩判别模型仅使用20%带标签数据就获得了最高的78.31%判别精度。应用基于图卷积网络的基岩类型判别模型对察汗乌苏河地区第四系覆盖物下伏基岩填图,预测结果与其周边基岩类型协调一致,该模型可用来探究更全面的区域基岩分布情况。 相似文献
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