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印度大陆板块北向碰撞及俯冲导致的青藏高原快速隆升,使得青藏高原内部的物质组成及构造演化更为复杂,其中之一高原内部的低速层分布特征及其构造成因尚不明确.藏北高原中部的班公湖—怒江缝合带两侧宽频带地震观测程度较高,为调查班公湖—怒江缝合带两侧低速层分布特征提供了良好的客观条件.本文选取了INDEPTH-III项目布置在班公怒江缝合带两侧的宽频带地震台站记录的远震数据,开展接收函数分析,通过时频域相位滤波提高信噪比,并利用接收函数复谱比非线性反演方法得到了台站下方一维S波速度结构.反演结果表明班公湖—怒江缝合带两侧地壳中低速层广泛分布,且横向不连续,埋深在20~40 km之间,部分地区在0~15 km的上地壳也出现低速层.上地壳内的低速层分布特征主要与地表区域构造及沉积层分布相关;中下地壳内的低速层分布不仅受到了地体边界的约束,且可能与后期青藏高原整体隆升相关. 相似文献
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<正>太阳活动引起的电磁场变化会降低岩石强度,加强地震活动(叶民权,1987)。研究发现,地震发生频率与太阳活动有一定关系。太阳活动通常用太阳黑子相对数(简称太阳黑子数)来描述。云南地区地处印度板块和欧亚板块碰撞带东侧,新构造运动强烈,断裂发育,区内有小江断裂、红河断裂、曲江断裂、楚雄—建水断裂、普渡河断裂等活动断裂分布,地震活动频发,具有地震频次高、强度大的特点。以云南地区(97.30°—106.1°E,21.1°—29.2°N)范围内1954年1月1日至2019年12月31日发生的震源深度小于300 km的M≥5.0地震为例,统计并分析研究区中强地震与太阳活动即太阳黑子数的关系。 相似文献
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水鸟是指示湿地生态系统价值和健康状态的重要指标,更是一类国际性的自然资源。参考国际上对水鸟概念的界定,结合中国野生动物保护管理的实际情况,依据《中国鸟类分类与分布名录(第三版)》,在重新梳理中国水鸟名录的基础上,对中国水鸟的物种数进行了重新统计;采用层次分析法,选取种群大小、种群趋势、分布范围、《IUCN濒危物种红色名录》、《中国脊椎动物红色名录》、《濒危野生动植物国际贸易公约》附录6个指标,构建了物种保护优先性的指标体系,对中国水鸟的保护优先性进行了评估和分析。结果显示,中国现有水鸟共计296种,隶属于11目29科,以鸻形目鸟的物种数最多(131种,占44.26%),其次为雁形目鸟的物种数(54种,占18.24%);依据物种保护优先性指数,建议对中国47种水鸟的保护等级予以升级,36种水鸟的保护等级维持不变,将2种水鸟的保护等级予以降级。 相似文献
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高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致“维数灾难”。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入(WSCPE)的维数约简算法。首先采用加权均值滤波(WMF)方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离(WSCD)来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。 相似文献
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遥感影像常存在旋转和缩放等变化关系,这就要求检索时图像特征具有旋转和尺度不变等性质。目前,彩色遥感影像检索在提取这些特征时通常对色彩通道单独进行处理,导致3个通道之间的关系信息丢失,且没有充分利用数据本身所特有的几何特征,影响了检索精度。结合四元数与正交傅里叶-梅林矩的优点,提出了一种基于四元数变换的遥感影像检索方法。针对已有工作中存在的基于四元数傅里叶-梅林矩所提取的纹理特征只具有旋转不变性的问题,利用四元数正交傅里叶-梅林矩构造出具有旋转和尺度不变的纹理特征,并使用四其对图像进行边缘检测,得到边缘色彩图像并提取边缘色彩直方图,综合多种特征进行图像检索。实验结果表明,使用此方法进行遥感影像检索对于图像旋转和尺度变化具有良好的鲁棒性,检索性能明显提高。 相似文献
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为提高地图质量评价的科学性,减弱由评价者带来的主观不确定性,根据地图质量语言评价模式,将语言评价转化为三角模糊数,再按模糊理论进行地图质量评价,不仅考虑了地图质量的不确定性,而且考虑了地图质量属性的重要性。实例评价结果表明,采用该方法能将定性评价转化为定量评价,评价结果更具客观性和说服力,能为地图质量评价提供参考。 相似文献
50.
对紫金山天文台(简称紫台)自1954年至2011年共55 yr的手描黑子图进行了数字化.将紫台太阳黑子相对数(PRSN)和黑子群数(PGSN)与国际太阳影响数据分析中心(SIDC)中的对应数据(月平均太阳黑子相对数(IRSN)和月平均黑子群数(IGSN))进行对比研究,发现:(1)紫台黑子数据与SIDC黑子数据有很强的正相关性,说明紫台黑子数据的可靠性;(2) PRSN和IRSN、PGSN和IGSN的系统偏差分别处于7%左右、5%左右,紫台数据与SIDC数据在活动周的极小期的差异性显著大于极大期;(3)紫台的视宁度从1995年开始变差,直接导致了PRSN (PGSN)与IRSN (IGSN)的比值明显变大,表明视宁度的变化影响了紫台黑子的观测质量. 相似文献