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82.
周期-频度谱在小爆破自动识别研究中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
历年来在所开展小爆破识别与判据研究的基础上,进行了计算机易于实现爆炸事件自动识别判据的研究,通过对近震、爆破、矿塌和远震事件的周期-频度谱、波形不规则指数、卓越周期开展的研究,确定了切实可行的爆破事件自动识别方法和判据,达到了77%以上的正确自动识别概率。关键词爆破;自动识别;周期-频度谱;波形不规则指数;卓越周期 相似文献
83.
为了进一步提高棉花生产中吐絮收获期连阴雨灾害的应对处置能力和水平,采用陕西关中棉区42个气象站1970—2010年的8月下旬至10月中旬逐日降水资料,同期的棉花灾情资料,经济资料和地理信息资料,基于GIS技术,针对影响陕西棉花吐絮成熟收获期的主要灾害——连阴雨进行风险区划研究,以期充分利用气候资源,避开不利气候条件,提高应对连阴雨灾害能力。结果表明:陕西关中棉花吐絮成熟收获期连阴雨灾害的高风险区和中等风险区在宝鸡市和西安南部沿秦岭北麓的周至、户县、长安和蓝田,不利于大面积种植棉花。关中东部渭南市、咸阳大部分区县,西安的临潼、阎良、高陵县,处于棉花种植的低风险区,能够保证棉花正常吐絮成熟收获。 相似文献
84.
采用太原市1951~2003年冬季采暖期逐日气温资料,应用气候方法分析了采暖期平均气温以及与能耗相关的采暖初日、终日、采暖度日等要素的变化特征.结果表明:采暖期气温存在明显升高趋势.而且在20世纪80年代末发生跃变;采暖初日在逐年推后,采暖终日的年代际变化振荡较大,90年代以来有明显提前趋势,采暖期在逐年缩短;采暖度日存在明显减少趋势.结合供暖指标,分别从平均气温升高、采暖期缩短及采暖度日减少等方面进行节能效应分析,指出有必要改变传统的采暖模式.城市采暖具有很大的节能潜力. 相似文献
85.
86.
泥河湾盆地东部的洞沟剖面出露一套以湖相为主的地层,其顶部覆盖了末次间冰期古土壤与末次冰期黄土。测量了该剖面的光谱光度和磁化率,结果显示,亮度(L*)随深度的变化趋势基本与色度a*、色度b*相反,即低亮度值对应高色度值。砂层的亮度值相对低,而质量磁化率高。亮度记录可以与洛川黄土剖面的磁化率记录对比,即亮度低值段可与磁化率高值段对比,这可能源于两者都受东亚季风的控制。对比后获得了30个时间控制点,在此基础上,建立了洞沟剖面测量参数的时间序列。谱分析表明,各参数的时间序列显示了主要的米兰科维奇周期,这显示泥河湾古湖沉积物对古气候的周期性变化敏感。 相似文献
87.
Longuet-Higgins(1983)[1]导出了波高与周期的联合分布函数,此分布函数虽然与实际数据符合良好,但存在很大的缺陷,如:由此分布函数得出的波高分布为形式较为复杂的非Rayleigh分布,很难应用于工程计算中。孙孚(1988a)[2]应用射线理论导出了一种波高与周期联合分布,虽然弥补了Longuet-Higgins的一些缺陷,但推导过程过于复杂。本文在窄谱假定下通过应用Hilbert变换方法得出新的分布函数并与前两者比较,表明Hilbert变换的方法不但简便,而且完全克服Longuet-Higgins的不足,可以方便的应用于工程计算中。本文也为Hilbert变换的方法在工程中的应用提供了理论依据。 相似文献
88.
孟加拉湾与其他热带海盆不同,在季风影响下,该地区热带气旋具有双气旋季的独特结构(4—5月的春季转换期和10—11月的秋季转换期)。虽然孟加拉湾气旋频数在10—11月较多,但是4—5月超强气旋(Saffir-Simpson 4,5级)的生成率却远高于10—11月。1981—2016年,春季转换期内孟加拉湾超强气旋都与第一支北传季节内振荡(First Northward-propagating Intra-Seasonal Oscillation,FNISO)相应而生,然而并不是所有伴随FNISO发生的气旋都能发展成为超强气旋。因此本研究以气旋生成指数为基础,利用气旋最佳轨道数据以及NCEP的海气参量数据,诊断指出孟加拉湾夏季风形成的强垂直风速剪切配合低层大气旋度和气旋潜在强度抵消夏季风期间水汽对气旋生成的促进作用,造成双峰分布,而中层大气相对湿度差异双峰不对称的主因。FNISO强度的不同与深对流中心与气旋中心的相对位置的差异,使得部分气旋受季节内振荡影响更大,强深对流的超越作用导致更显著的高低层大气温差,促使气旋具有且达到更大的潜在强度。在年际尺度上大气高低层温差的不同也是引起气旋潜在强度不同的主要原因。当季节内尺度和年际尺度共同作用,使得部分气旋发展成为超强气旋。 相似文献
89.
90.
This study used the synthetic running correlation coefficient calculation method to calculate the running correlation coefficients between the daily sea ice concentration(SIC) and sea surface air temperature(SSAT) in the Beaufort-Chukchi-East Siberian-Laptev Sea(BCEL Sea), Kara Sea and southern Chukchi Sea, with an aim to understand and measure the seasonally occurring changes in the Arctic climate system. The similarities and differences among these three regions were also discussed. There are periods in spring and autumn when the changes in SIC and SSAT are not synchronized, which is a result of the seasonally occurring variation in the climate system. These periods are referred to as transition periods. Spring transition periods can be found in all three regions, and the start and end dates of these periods have advancing trends. The multiyear average duration of the spring transition periods in the BCEL Sea, Kara Sea and southern Chukchi Sea is 74 days, 57 days and 34 days, respectively. In autumn, transition periods exist in only the southern Chukchi Sea, with a multiyear average duration of only 16 days. Moreover, in the Kara Sea, positive correlation events can be found in some years, which are caused by weather time scale processes. 相似文献