南海西沙海槽地区的海底热流测量

为了解南海西沙海槽区的地热特征,利用Ewing型地热探针在该区开展了地热测量,并利用TK04热导率仪测量了相关站位表层沉积物样品的热导率,获得了7个站位的热流数据。结果表明,研究区7个站位的热导率变化范围为0.88~1.06 W/m.K,平均为0.96 W/m.K,地温梯度变化范围为85~120℃/km,热流值变化范围为83~112 mW/m2,平均达到95 mW/m2。分析表明测量结果与20世纪80年代中美合作在西沙海槽的地热测量结果一致性较好,说明研究区仍具有高热流特征,推测高热流特征可能与本区高热背景、莫霍面埋深较浅、断裂发育、晚期岩浆活动和基底起伏等有关。     

基于模板匹配方法的微震自动检测在河源M4.3地震中的应用研究

基于广东新丰江水库区密集的测震台网,利用波形匹配定位方法对库区内2018—2019年期间的地震波形进行分析,发现在新丰江河源地区,存在有大量未被记录的微震事件,匹配定位方法适用于新丰江地区的微震事件检测。通过分析本地区地震事件的主要波形特征,初步建立新丰江地区的微震模板事件库,利用脚本实现地震事件文件与地震模板的自动转换,达到对新丰江地区地震模板库的实时扩充的要求,借助JOPENS的波形导出功能,实现对地震连续波形文件的自动预处理,基本达到基于模板匹配定位方法的自动检测功能的要求,可将其应用于台网的地震目录完善工作。     

珠穆朗玛峰自然保护区植被变化分析

利用1981～2001 年美国NASA Pathfinder NOAA/NDVI 数据, 以1∶100 万植被图为基础, 结 合气温降水资料、DEM数据和2000 年人口空间化数据, 研究了珠穆朗玛峰自然保护区植被变化 空间格局和海拔梯度特征及其影响因素。结果表明: ①1981～2001 年珠峰自然保护区植被变化以 稳定为主, 有5.09%的区域发生严重退化, 13.34%的区域发生退化, 54.31%的区域保持稳定, 26.31%的区域变好以及0.95%的区域植被显著变好。退化和严重退化区域主要分布在保护区南 部, 国境沿线; 植被变好地区集中分布在保护区北部, 雅鲁藏布江南岸。稳定区域位于退化区域和 变好区域之间。植被退化区域主要分布在海拔2400m ~ 4000m 带上。②针叶林、针阔混交林和灌 丛构成了区域植被退化的主体。③从空间上看, 主要是气温变化对植被变化有影响。在海拔梯度 上, 气温变化和坡度共同影响植被变化。④在珠峰自然保护区内, 人类不合理的资源利用方式造 成了部分地区的植被退化。     

基于卫-卫跟踪观测技术利用能量守恒法恢复地球重力场的数值模拟研究

根据卫－卫跟踪观测技术的测量原理,基于能量守恒法建立了一种新的双星相互跟踪和三星相互跟踪的卫星观测方程. 通过数值模拟,采用预处理共轭梯度法恢复120阶地球重力场. 模拟结果表明：第一,双星相互跟踪恢复地球重力场的精度和美国喷气动力实验室公布的EIGEN GRACE02S的结果相符合;第二,三星相互跟踪恢复地球重力场的精度较双星提高约2倍.     

在SeisDps实时系统中用零点、极点计算ML的过程

在SeisDps地震处理软件的实时系统中,不是用系统的幅频特性计算震级ML,而是利用台站的零点、极点和增益,将记录的数字地震波形仿真成伍德-安德森地震仪记录的波形,计算具有3 大优点的ML震级,本文主要介绍用零点、极点和增益计算ML的过程。     

首都圈数字地震台网地震事件波形的管理与服务

介绍了首都圈数字地震台网地震事件波形数据的管理和服务系统的基本功能及使用方法,该系统利用GMT,SAC作为后台处理软件,通过perl,Unix Shell程序实现首都圈地震事件波形数据的网络发布。     

周期-频度谱在小爆破自动识别研究中的应用

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     

海洋测高卫星三频体制设计及电离层误差分析

针对海洋测高卫星未来发展趋势,提出了Ku/Ka/C三频高度计进行组合测距的设想。给出了高度计相位中心至海面距离的随机误差模型,分析表明电离层延迟改正是影响海面高测量分辨率和精度的重要因素。其次利用典型电离层参数计算表明电离层2阶以上项对高度计测距的影响在毫米级以下,可忽略其影响。通过计算分析,在1Hz采样且不滤波条件下,Ka/C组合改正电离层1阶项精度可优于3mm,基本消除电离层的影响,测距总精度达到3.5cm。通过Ku/C/Ka三频组合测距误差分析,三频电离层改正残余误差比双频改正更大,因此如果采用三频组合测距体制,则建议在数据处理中采取Ku/C、Ka/C组合形式改正电离层,这种体制可充分利用各频段特点,进一步提高宽阔海域、冰区、近海区域的海面测量精度和有效数据比例。     

基于极端梯度提升算法的西安市逐小时PM2.5浓度预报研究

利用西安市2016—2021年逐小时PM_2.5浓度监测数据和气象观测数据,基于极端梯度提升机器学习算法模型(extreme Gradient Boosting, XGBoost),选择气象因子和时间因子作为特征变量,对西安市逐小时PM_2.5浓度进行预报试验。结果表明：西安市PM_2.5浓度与平均气温和能见度显著负相关,冬季PM_2.5浓度与相对湿度和露点温度显著正相关,偏东风更易诱发重污染天气。西安市12月底至翌年1月初空气污染频发,但PM_2.5浓度总体逐年降低。冬季PM_2.5浓度的双峰形日变化最明显,最高值分别出现在凌晨和11时。西安市PM_2.5浓度变化存在“周末效应”。模型能够较为真实地反映PM_2.5浓度量级和演变趋势的变化,预报值与实况值之间的决定系数为0.77、平均绝对误差为12.79μg·m^-3、均方根误差为18.68μg·m^-3。模型秋冬季表现较为稳定,预报效果...     

利用多元回归分析反演西南印度洋区域海底地形

针对海底地形与重力异常和重力异常垂直梯度在相应频段呈现强线性相关的特点,引入多元回归分析技术,提出并详细推导了联合多元重力数据的海底地形建模方法。然后,在西南印度洋SWIR(Southwest India Ridge)所在部分海域开展了海底地形反演试验及地形地貌分析研究。试验结果表明:6种海深模型中,基于多元回归分析技术构建的海深模型(BDVG模型)检核精度最高,相较于S&S V18.1模型和ETOPO1模型精度分别提高了11.51%和57.81%左右;2000 m以上水深海域,各个海深模型的检核精度较高,相对误差波动较小,反映了深海海域具有良好的反演效果;地形起伏剧烈海域或者浅海海域,BDVG海深模型,相较于以重力异常和重力异常垂直梯度作为单一输入源建立的BDG模型和BVGG模型相对误差及相对误差波动变化较小,反映了BDVG模型拥有更好的稳定性,从而体现了联合反演的必要性和优势。Indomed FZ—Gallieni FZ上唯一轴部缺失裂谷洋脊段(27洋脊段)目前属于岩浆供应充足阶段,构造作用的海底扩张对其影响较小;同时由于对称裂离方式影响,27洋脊段沿轴南北对称分布有地形隆起。