“太阳对地球的影响”一节课标要求的把握

一、分析把握“太阳对地球的影响”的学习要求 首先,还是先看看现行四套版本教材是如何体现“太阳对地球的影响”这一标准的。 人教版安排在第一章“行星地球”第二节“太阳对地球的影响”,分为“为地球提供能量”和“太阳活动影响地球”两部分,共有六段课文、一个阅读、一个案例、两个活动和七幅（组）图组成。主要介绍了太阳概况、太阳辐射定义和能量来源、太阳辐射的重要影响、太阳大气分层、太阳活动主要类型、太阳活动对地球的影响。     

Using Array Methods to Identify and Process Weak Signals Generated by the Brightlight(Ⅰ) 50t Explosion

Waveforms generated by the 50t explosion of project Brightlight(Ⅰ) were recorded by HILR array.Using array techniques,the author performed identification,f-k analysis,velocity spectrum analysis,etc.of the weak signals.The analysis results show that the signal-to-noise ratio after beamforming was obviously enhanced,and the signal could be clearly shown.The energy from this explosion was mainly concentrated in the 1 ～ 8Hz range from f-k analysis.The velocity spectrum gave clear positions of event phases,which could not be seen in the original weak signals.The maximum energy distribution obtained by the Beaman method is close to the theoretical value in the azimuth-slowness domain.     

K-means算法复杂度的能量分析方法

传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定.用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法K-means进行分析,并从算法的本质上推导出其复杂度下限,推导出该算法能优化到的极限值.     

2014年云南景谷6.6级地震前后活动能量场分析

本文将地震释放能量作为地震活动场的基本要素, 采用自然正交函数展开方法, 系统研究2014年景谷6.6级地震震中区域地震活动能量场的时空特征。 结果表明, 景谷6.6级地震前能量场的前4个主要特征值对应的典型能量场时间因子都出现明显上升变或下降异常, 空间等值线形成局部能量高值异常危险区, 可能是景谷 6.6级地震空间异常的中短期特征。 我们还进一步研究了景谷6.6级地震前后空间异常随时间的演变, 给出了异常发展变化模式, 最后应用研究地震资料的累积次数从物理角度解释异常形成的机制。     

2015年尼泊尔8.1级地震前后拉萨地电场观测数据变化分析*

2015年4月25日尼泊尔8.1级强烈地震前后,拉萨地磁台(以下简称“拉萨台”)地电场观测数据出现了长时间、大幅度异常变化。在对拉萨台地电场观测条件、观测系统以及观测结果进行初步讨论的基础上,利用“能量合成累加”和“MSA功率谱分析”等数据处理方法,从“时间域”和“频率域”两个方面,对该异常变化的主要特征和演化过程进行了分析。结果显示,尼泊尔8.1级地震前后,拉萨台的地电场观测数据异常变化,经历了“趋势变化-扰动变化-发震期-恢复期”等发展阶段,以及“低频变化-高频变化-平稳变化-高频变化”等演化过程。综合分析认为,拉萨台地电场观测异常变化特征和演化过程,与相关现象和机理研究结果基本吻合,能够完整反映强烈地震孕育、发生和发展全过程,是具有一定客观性、典型性和代表性的珍贵资料。     

塔克拉玛干沙漠腹地地表辐射与能量平衡

利用2013年塔克拉玛干沙漠塔中流动沙面地表辐射、土壤热通量、土壤温湿度和湍流通量观测资料,分析了沙漠腹地地表辐射和能量收支特征及闭合状况。结果表明：除潜热通量外,其余地表辐射各分量和能量平衡分量的月平均日变化结果整体均表现为标准的单峰型日循环形态,其中R_s↓与R_s↑变化同步,R_l↑、R_l↓滞后R_s↓0.5 ~ 1 h。各分量均表现出夏季高、春秋季次之、冬季低的季节波动性。干旱和极低的植被覆盖造成沙漠腹地全年潜热通量始终较为微弱,约占净辐射的2.8%,感热通量成为能量的主要消耗形式,约占净辐射的49%。偶尔的降水会刺激潜热通量突然增加。地表反照率相对较高且稳定,日变化呈早晚大、正午小的“U”型趋势,并具有明显的冬季高、夏季低的季节波动性,年均值0.28,月均值0.25~0.32。能量残差各月的日变化也均呈单峰曲线,日出后和日落前能量闭合程度最佳,并出现过闭合现象,全年夏季小,春秋季次之,冬季较大,月平均日峰值5.1~99.9 W·m^-2。土壤表层热储存是影响该地区能量平衡的重要因子之一,考虑表层土壤热存储后,地表能量闭合率达75.3%,能量闭合率夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,白天相比夜间有大幅提升。     

大地震前区域能量场的时间因子异常特征

本文采用自然正交函数展开方法,讨论了我国大陆发生的30次6.0级以上地震前的震中附近地区地震活动能量场的时间因子变化特征.结果表明,在大地震发生前,几个主要特征值所对应的典型场的时间因子均出现了明显的突升或突降变化,显示出与未来强地震有较好的对应关系.时间因子异常一般出现在震前1～3年,多数情况下小于2年,表现出异常的中短期特点;有些地震前异常出现时间小于3个月,显示出异常的短临性质.笔者认为,地震能量场时间因子可能是强地震前的一种有效的异常观测量和中短期异常指标.     

一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法

高光谱遥感影像较低的空间分辨率使得混合像元大量存在于影像中,不仅影响了基于高光谱影像的地物要素识别能力,而且还降低了高光谱影像的分类精度。本文提出了一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法。该方法主要利用约束能量最小化法设计的FIR线性滤波器,使得影像通过滤波器后输出与每类地物类别相关的"丰度图",其维数等于类别数;最后利用类中心匹配分类法实现高光谱影像的分类。实验结果表明,提出的分类方法与直接利用类中心匹配分类法相比,提高了影像的分类精度。     

团体粒子群与最大能量串行融合算法转换波静校正

估计转换波的静校正量是一个复杂的非线性问题,常规的线性静校正方法无法取得好的效果.粒子群算法是一种很好的非线性全局最优化方法,但其缺点是"早熟"现象严重.最大能量法是一种常规求取静校正量的方法,局部寻优能力强且收敛速度快是其优点,但是当地震记录含有大的静校正量时易收敛于局部极值.本文在标准粒子群算法的基础上发展出了一种改进的粒子群算法:团体粒子群算法.并且通过对Rastrigin函数的寻优实验证明了其全局寻优能力优于标准粒子群算法.同时为了解决转换波静校正问题串行融合了团体粒子群算法和最大能量法.最后,建立了含一个水平反射层的模型并合成地震记录,加入随机值作为检波点静校正量.对合成的地震数据分别利用团体粒子群和最大能量的串行融合算法、标准粒子群算法和最大能量法求取静校正量并进行静校正.结果证明串行融合算法得到的静校正量与理论值误差很小,静校正后的叠加剖面连续性较好.