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981.
982.
共和盆地位于青藏高原东北缘,处于秦岭—祁连—昆仑造山带的交汇部位。盆地的平均热流值明显高于中国大陆地区热流平均值,也明显高于周边构造单元,表现为高热异常区域。笔者等结合区域地质、地球物理探测资料及近年来新获的热学参数测试数据,对共和盆地开展了热演化数值模拟,分析了共和盆地的高热异常机制。结果显示,如果将新生界地层作为一个整体考虑,实测的热导率参数不足以形成共和盆地的高热,必然有深部热源,如中—下地壳熔融体的影响。而结合地温曲线,对新生界地层进行分层数值计算分析,显示盆地高热异常形成的主要控制因素是浅表层松散的新生界沉积层的极低热导率,同时岩石圈以下的深部过程影响为共和盆地高热异常提供一定程度的区域热异常背景。 相似文献
983.
984.
在分析大汶河流域防洪特点的基础上,提出了人与水和谐共处、提高防洪标准、建设防洪非工程体系、搞好防守抢护等防洪对策。 相似文献
986.
针对多体相互作用体系的非连续变形分析问题和接触问题,采用Mohr-Coulomb屈服准则和关联流动法则以及接触界面上的非线性应力分布模式,考虑接触界面特性提出了非线性接触力元模型,以结点位移和界面相互接触应力同时作为独立未知变量,建立了离散系统的总体控制方程.进而,通过数值求解能够直接确定变形体内的应力与变形、界面上的接触应力与离散体的位移与运动.将这种以接触力元为基础的多体系统分析方法具体应用于基础与地基相互作用分析,通过数值计算与分析探讨了地基与基础的相对刚度、荷载大小及其偏心距、地基与基础间界面力学参数对接触界面的应力分布和地基变形的影响,所得结果为工程中考虑基础与地基相互作用影响的设计与分析提供了参考依据. 相似文献
987.
浮游植物是河流生态系统能量流动与信息传递的关键环节。浮游植物及其功能性状对于水体水文条件、理化特征及气候变化敏感,因此被广泛应用于水体环境监测。拉林河流域是我国北方重要稻米基地和商品粮基地,受农业面源污染严重。然而,拉林河流域浮游植物群落演替规律尚不明确,基于不同生态属性的功能群对拉林河环境的指示意义仍不清晰。于2021年春季和夏季在拉林河流域设置23个采样点对浮游植物群落进行定性定量分析。基于浮游植物功能群(functional group,FG)、生态功能群(morpho-functional group,MFG)和形态功能群(morphology-based functional group,MBFG)分析浮游植物群落演替特征。通过冗余分析(redundancy analysis,RDA)揭示驱动浮游植物群落演替的关键环境因子。结果显示,研究期间拉林河流域浮游植物群落演替明显,划分FG功能群25个,MFG功能群24个,MBFG功能群7个。FG、MFG和MBFG功能群的演替受多种环境因素共同影响,其中水温(water temperature,WT)和总氮(total nitroge... 相似文献
988.
地表与井下地电阻率观测数据分析 总被引:3,自引:0,他引:3
本文介绍了目前中国运行时间超过2年以上的4个同场地地表和井下地电阻率观测台站的基本情况, 通过分析观测曲线动态变化、 观测精度以及映震能力, 得到以下初步结果: ① 井下地电阻率观测对风、 降雨以及杂散电流干扰的抑制能力要优于地表观测; ② 井下地电阻率观测年变化与地表有较大的差别, 且井下观测大大削弱了年变化幅度; ③ 井下垂直方向地电阻率观测数据相对水平方向来说阶跃及突跳较频繁; ④ 天水、 河源、 海安台井下观测对其附近地震有一定的映震能力。 相似文献
989.
用一个带有地形项的β平面准地转正压涡度方程,进行2组积分时间长度为48h的试验,分析旋转大气中地形对多涡自组织的影响。地球旋转作用的引入主要会引起以下的差别:无旋转大气中,多涡自组织的特征是准终态涡将初始多涡全部吸收或全部组织起来;旋转大气中,多涡自组织的特征是准终态涡将初始多涡部分吸收或部分组织起来,差别较明显。中尺度地形对准终态涡位置的影响不同。无旋转大气中,中尺度地形对准终态涡位置的影响较小,有无地形的两个准终态涡中心之间的距离约100km;旋转大气中,中尺度地形对准终态涡位置的影响较大,有无地形的两个准终态涡中心之间的距离约200km,两者相差一倍左右。 相似文献
990.
随着雷达成像技术和高分辨率光栅显示技术的发展和应用,基于船载雷达图像的船只检测成为可能.海上船只检测的主要困难之一是雷达图像中包含固有的海面背景杂波.传统的雷达船只检测方法,如恒虚警率法(CFAR),以杂波分布模型为基础,计算待检测窗口中的信号统计分布来确定自适应阈值,取得了一些成果.但是,当海面背景杂波和船只目标的回波强度在同一数量级,甚至船只目标淹没在海面背景杂波中时,就难以确定一个有效的阈值将船只目标从雷达图像中提取出来.在分析海面背景杂波和船只目标的相关差异性基础上,提出了一种基于船载雷达序列图像的海上船只快速检测方法.该方法首先对相邻两幅图像进行互相关性分析,在两幅图像中的同一位置提取一定尺寸的移动窗口,计算其互相关函数值,窗口移动一个步长,重复操作直至遍布整幅图像,形成一幅由灰度图像互相关函数值组成的相关图像.然后使用概率神经网络模型(PNN模型)来估计相关图像背景杂波的灰度概率密度分布函数(PDF),应用CFAR技术,使用二分法求解一个区分船只和背景噪声的自适应整体阈值,并根据阈值将相关图像二值化,其中大于阈值的像元作为候选的船只目标信息,小于阈值的像元则为海面背景杂波.最后使用连通性8-邻域准则统计各个候选船只目标区域的像元数,并与预先定义的最小船只目标像元数进行比较,偏小的候选船只目标区域作为虚警去除,保留下来的候选船只目标区域即为船只检测结果.研究显示,如果图像序列中没有船只目标信息,则三维相关图像比较平整.相反,如果图像序列中含有船只目标信息,则三维相关图像上有峰值被检测出,通过测量峰值的高度,就能判断存在可能的船只目标.运用X波段船载雷达序列图像对本文提出的海上船只检测方法进行了测试.测试结果表明,该检测方法具有很好的船只检测效果,得到的船只检测结果与目视判别的结果一致.而且该检测算法原理简单,计算速度快,易于实时处理,具有广阔的应用前景. 相似文献