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991.
本文介绍了模糊综合评判法在铀矿成矿预测中的应用。该法可定量地分析预测区的地质信息,综合多种成矿因素的作用,以达到分析预测区成矿远景的目的。其步骤是:将整个预测区划分为若干子区单元,作为评判对象;根据预测区的特殊性及地质成矿过程的一般性,确定出影响成矿的主要因素,组成评判因素集;计算每个子区单元在每个因素上对“成矿”的隶属度,确定评判矩阵;选用加权平均等3个评判函数,用二次评判的方法进行模糊综合评判,得到评判结果,最后对评判结果择优,划分出三级成矿远景区。 相似文献
992.
~(218)Po法寻找隐伏铀矿体初见成效 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了一种寻找隐伏铀矿体的快速测氡方法,即~(218)Po法。作者叙述了该法的工作原理、特点以及找矿效果,并阐述了~(218)Po法寻找隐伏铀矿体的可能性。最后着重叙述了~(218)Po法测量结果的解释方法。通过野外试验,作者认为:~(218)Po法不仅可以寻找隐伏铀矿体,而且能够定量预测盲矿体的埋藏深度与规模。 相似文献
993.
热带太平洋海表温度年际变化对降水季节内振荡的影响 总被引:6,自引:0,他引:6
根据 1982—1992年期间的日平均 MSU(Spencer, 1993)海洋降水和 5天平均的CMAP(Xie& Arkin, 1997)降水观测资料,分析了热带太平洋大气季节内振荡(MJO)的年际变化特征。在太平洋海表温度(SST)年际变化的正常年份(1982—83年, 1986—88年, 1991—92年),均有明显的MJO信号传到日界线以东并在中、东太平洋维持数月。热带MJO活动强度的年际变化与局地SST的变化存在正相关。中、东太平洋降水的季节内振荡的年际变化与热带太平洋SST的最强正相关在Nino3区附近。以观测SST场强迫CCM3大气模式的数值试验基本上真实地再现了11年期间热带太平洋降水季节内振荡的年际变化总趋势,但模拟季节内振荡的强度较观测平均偏弱。对比分别采用周平均和月平均SST强迫场的积分结果,发现在中、东太平洋,二个积分模拟的降水季节内振荡强度的年际变化接近并且趋势与观测基本一致,而在西太平洋二个积分的模拟结果差别较大。这表明在热带中、东太平洋,SST强迫的年际变化对MJO强度的变化有强的制约。而在MJO总体活跃的热带西太平洋,SST强迫场的季节变化对模拟MJO活动也有较大影响。CCM3模拟 相似文献
994.
云南月气候变化的一种多时间序列预测模型 总被引:2,自引:2,他引:0
为了充分利用过去和现在对气候系统进行定时观测而积累的大量数据 ,本文提出了月气候变化的一种多时间序列逐月滚动预测模型 ,并从与云南月气候变化有某种物理关系的 2 0多个时间序列出发 ,实际建立了一个云南月气候变化的多时间序列逐月滚动预测模型。在提前预测的时间尺度为 2个月的条件下 ,该模型对云南 80个气象观测站点 1995年 1月— 1999年 10月的逐月雨量和气温预测结果检验的最新业务标准评分平均可分别达到 6 6 .7%和 79.0 %。该评分成绩已明显高于云南省气象台目前的实际业务预测水平 ,并达到了“九五”攻关的目标要求 ,因此该模型的建立具有重要的实际意义 相似文献
995.
996.
论述一种GIS支持下的基于"单元簇”概念和遗传建模的多源地学信息综合分析方法及在多目标矿产预测中的应用.在以往矿产定量预测中,根据随机抽样思想进行单元划分,对空间信息利用不够充分.用单元的空间组合("单元簇”)代替单元作为定量类比的基本单位,从而能较好实现地质变量值及其所反映的局部地质空间结构的定量类比;将单元作为GIS区图元,利用GIS空间分析功能实现对单元及单元簇的管理和操作;以已知样品判对率最大为适应值计算准则,用遗传算法建立线性判别函数,可快速有效地实现多目标矿产定位预测.以新疆康古尔塔格地区金矿预测实例说明了其应用效果. 相似文献
997.
998.
为了发展我国短期气候预测工作,改善我国中、长期天气预报方法,提高短期气候预测准确率,经“普适线性模式——关于概率分布的模拟和气候数值研究暨气候研究的统计方法学术讨论会”商议,并征得普适线性模式研制者的同意,拟将英国伦敦大学学院统计科学系的“普适线性模式”在我国气象部门推广应用。该模式容纳参数量大, 相似文献
999.
2月10日,省气象台邀请中国科学院寒区旱区环境与工程研究所研究员汤懋苍、李栋梁为省局科技人员作题为《青海省春季降水预测的地气图方法》、《青藏高原气候变化及其对太阳黑子同期长度和CO2的响应》的学术报告。 相似文献
1000.
本通过对青海省海北地区土壤水分变化规律的初步分析,利用土壤水分基本观测数据,采用统计学方法,进行了可能影响土壤水分变化的因子筛选,分析了青海省海北地区土壤水分含量的年际及季节内的变化,并建立了该地区春季解冻时土壤水分预测模式、土壤解冻后-5月下旬土壤水分预测模式、夏季土壤水分预测模式,经业务应用检验,具有较好的应用价值。 相似文献