沉积物压实的一种校正方法

沉积物在埋藏过程中压实作用的定量计算 ,是盆地分析和模拟中涉及的基本问题之一。在进行压实校正时 ,一般采用多次迭代的方法进行求解。但前人采用的压实校正方法 (Ａｌｌｅｎ ,1990 ) ,有时并不收敛。为了解决这一问题 ,笔者从压实作用基本的数学模型和物理模型出发 ,设计了一套稳定收敛的压实校正方法 ,而且在精度上有所提高。以下就正演模型中的压实校正方法作简要的介绍。沉积层在受压实的过程中 ,骨架部分 (沉积物颗粒 )的体积不变 ,只有孔隙部分 (空气和水 )发生变化 ,骨架部分的厚度由以下公式给出 (石广仁 ,1994 ) :ｈｓ=(ｙ2 - ｙ…     

分区上异点校正法在干旱地区1:5万地球化学异常圈定中的应用:以我国西北某地区为例

我国西北地区具有独特的干旱荒漠戈壁残山景观,风成砂、黄土硬壳以及下伏的膏岩层与岩屑层共同构成了浅层地表土壤的基本结构.以西北某干旱地区为例,针对剥蚀程度高且元素富集不明显的干旱荒漠区,提出了分区上异点校正法.该方法是一种建立在非常规统计学基础上的数据处理方法,直接通过某种规则将各个分区的上异点调整到统一水平上,使得每个...     

动力方程求解的显式积分格式及其稳定性与适用性

文献（１）给出了一种求解有阻尼体系动力方程的显式积分格式,文中以数值表格的形式给出了格式的稳定性条件,本文对该格式的稳定性问题作了进一步的分析,并给出了其计算稳定性条件的表示式。本文还着重讨论了基于这一显式积分格式的推导过程而派生出的另一形式的积分格式的稳定性,并指出了该派生格式的适用性问题。     

四川盆地最大混合层厚度与大气污染物浓度的关系

基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO浓度均呈负相关,而与O₃浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。     

征订启事

正尊敬的读者:2017年期刊征订工作将于2016年10月开始,欢迎您订阅《物探与化探》杂志。本刊为双月刊,全年共6期。请您及时到全国各地邮局办理订阅事宜,如错过征订时间,请与本刊编辑部联系补订。《物探与化探》杂志的邮发代号:2-334;订价:45.00元/期,全年订价270.00元。     

逐步逼近曲化平方法研究

位场资料的常规处理解释方法是建立在平面数据理论之上的,然而实际的位场数据大多为曲面数据,若把曲面数据当成平面数据进行处理,必然导致很大的误差,因此有必要进行“曲化平”处理. 曲化平目前存在的主要问题是计算精度低、计算量大,因此,研究快速、精度高且适合大数据量处理的曲化平方法具有重要的价值. 本文在已有的泰勒级数曲化平方法基础上提出了逐步逼近技术和平均平面技术,使得曲面位场资料处理的精度得到了很大提高. 最后通过理论模型和实际资料的处理验证了该方法的应用效果.     

利用GRACE数据联合新型尺度因子校正法提高陆地水储量变化准确性

本文围绕GRACE数据在信号处理过程中存在泄露误差开展了探索性研究.第一,在传统尺度因子法的基础上,根据模型与CSR-SHc数据的均方根误差和相关性赋予权重,构建了新型尺度因子校正法.第二,以长江流域为例,评估该方法的校正效果,研究结果表明:新型尺度因子校正法校正结果综合GLDAS(Global Land Data A...     

手纲冲角近似值的计算方法

在假设手纲、空纲成直线状，浮纲、沉纲呈悬链线状的前提下，利用悬链线各因素与手纲冲角之间的相互制约关系，确立了计算单船底拖网作业手纲冲角近似值的逐步校正法。并推广应用于双船底拖网作业中的曳纲水平冲角、空纲的水平冲角、上袖端的内倾率、上片网衣在沉纲前上方的遮盖面积以及遮盖率等的近似值计算。     

基于分段层次聚类的中国强降水集合平均预报逐步订正方法研究

集合预报在数值天气预报中占有重要地位,如何有效地从集合成员中提取信息以提高降水的集合平均预报技巧是重要科学问题。采用2019—2022年夏季中国气象局全球集合预报业务模式（China Meteorological Administration Global Ensemble Prediction System,CMA-GEPS）的逐日累计降水量集合预报数据,发展了基于分段层次聚类的逐步订正方法（Stepwise correction method based on segmented Hierarchical Clustering, SHC）以改进该模式的强降水集合平均预报结果,并定量评估了SHC方法的性能,比较了其与集合平均（EM）和直接聚类法（HC）的订正效果差异。结果表明：SHC方法由于采取了分段聚类订正来有效引入更有价值的集合成员预报信息,进而修正集合平均预报结果,提升目前在短、中期天气集合预报中的强降水预报能力;该方法的逐日连续预报检验评分总体在降水预报订正方面有优势,相对于EM和HC方法预报技巧均有明显提升,证明其具有良好的适用性;对于2021年郑州7·20暴雨个例的应用显...