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91.
通过对蓄水前后三峡库首区构造应力场进行三维数值模拟发现,相对于蓄水前,蓄水至135 m水位时,官渡口断裂-马鹿池断裂-牛口断裂围限区、秭归地理中心和九湾溪断裂带,出现了4个主应力下降区和共轭的主应力增长区,形成了差应力场;175 m水位与135 m水位相比,局部差应力场呈现逆向变化,即形成了加载效应与卸载效应的交替过程。这一过程,可能是水库诱发地震的诱震(或触震)因素。 相似文献
92.
土壤墒情遥感反演与旱情诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
土壤墒情与植被生长状况和地表温度之间存在密切联系?贑OST模型算法和单窗算法,开展了TM/ETM+多光谱数据的地表反射率、地表温度(LST)和土壤调整植被指数反演(MSAVI),分析了地表温度和植被指数的线性关系,提出了土壤墒情几何特征指数和旱情诊断函数,结合土壤含水量实测数据,建立了横山县土壤墒情遥感反演模型。实证结果表明,基于TM/ETM+数据反演的长度指数可进行旱情诊断;对土壤含水量的反演模型进行T检验,差异不显著,而基于地面温度的土壤墒情反演模型优于土壤调整植被指数反演模型。 相似文献
93.
94.
国产磁通门磁力仪稳定性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
国产磁通门磁力仪(GM-3磁通门磁力仪)在全国各地磁台站推广应用,两年来,该仪器在武汉地震台工作比较稳定。本文对该仪器的基线值进行了多层线性回归分析。结果表明仪器性能比较稳定。 相似文献
95.
基于GM(1,1)模型的塔里木盆地南缘孤立绿洲降水灾变预测 总被引:1,自引:0,他引:1
我们选取了具有一定代表性的塔里木盆地南缘的孤立绿洲民丰县作为研究区,在对数据有效性的验证之后,利用研究区1980~1999年的降水资料,运用灰色系统理论的季节灾变预测方法,对该地区未来年份的降水量进行预测,并建立灰色季节灾变GM(1,1)预测模型,预测未来旱季到来的年份,为预测未来降水趋势提供了信息。结果表明:该研究区下一个旱灾灾变年大致指向2006年至2007年左右。这对合理利用本地气候资源具有实际意义,并且能够为研究干旱区气候变化提供一定的帮助。 相似文献
96.
赵慧颖 《地质灾害与环境保护》2006,17(4):85-87
在分析呼伦贝尔市旱涝灾害的基础上,为了更好地减轻其损失,建立了“历史相似综合评估”和“气候背景统计评估”两个旱涝灾害经济损失评估模型。经5年的业务应用,效果很好。可以投入辅助决策服务使用。 相似文献
97.
98.
水文孔施工中洗井是管井成井工艺中的一个主要环节,各种洗井方法都有它的优点和一定的应用条件,其工作效果与含水层的类型、地下水压力、钻进泥浆的指标、井管材质、井身结构、以及井深浅程序有着密切的关系。要提高洗井效率,只有结合具体情况,选择合适的方法才能取得较好的洗井效果。 相似文献
99.
非平稳标准化降水蒸散指数构建及中国未来干旱时空格局 总被引:3,自引:0,他引:3
旱灾是一种致灾因子与成害机理均非常复杂的自然灾害,也是目前对其检测与风险防御最为困难的自然灾害种类之一。随着全球气候变化,干旱的变化逐渐趋于非平稳化,水文气象序列的非平稳性已有广泛研究,但在干旱检测指标中却鲜有考虑。基于标准化降水蒸散指数(SPEI)和非平稳性理论,构建非平稳性标准化降水蒸散指数(NSPEI)并进行适用性评价,利用NSPEI评估未来不同排放情景下中国气象干旱时空格局演变规律。结果表明:① 非平稳性站点集中在东北平原、黄淮海平原、长三角地区、青藏高原及周边区域,NSPEI拟合最优的站点占中国气象站点的88%(2177个站点)。② SPEI对温度较为敏感,在评估未来干旱变化时会高估干旱强度和持续时间性,而NSPEI能够克服这一弱点,较SPEI可更好的检测中国气象干旱,且能很好的刻画中国未来干旱变化。③ 低、高排放情景下中国北方干旱加剧,南方呈湿润化趋势;中排放情景下中国北方湿润化趋势明显,而中国南方则呈干旱化。基于NSPEI干旱检测结果,中高排放情景下中国未来极端干湿历时与发生频率均呈增加趋势。 相似文献
100.
开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)、长短时记忆神经网络模型(LSTM)和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明:ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。 相似文献