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本目录中的地震参数来自"中国地震台站观测报告"(简称"月报").其中,国内及邻区给出M≥4.7的事件,全球给出M≥6的事件."月报"由中国地震台网中心按月做出. 相似文献
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在时移地震技术的实际应用过程中,限于观测条件及处理流程等因素的影响,不同时期所获得的地震数据的一致性往往是较差的.这些不一致通常表现为地震资料在振幅、时间延迟、频率、相位等方面的差异.为了消除这些差异带来的影响,通常使用的方法就是进行时移地震的互均化处理,本文讨论了一种有效的时移地震互均化质量监控方法,用来评定时移资料的优劣,互均化结果的好坏,能够为时移地震可行性分析及互均化处理流程带来一定的帮助,同时可以起到很好的指导意义. 相似文献
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Combining a linear regression and a temperature budget formula, a multivariate regression model is proposed to parameterize and estimate sea surface temperature(SST) cooling induced by tropical cyclones(TCs). Three major dynamic and thermodynamic processes governing the TC-induced SST cooling(SSTC), vertical mixing, upwelling and heat flux, are parameterized empirically using a combination of multiple atmospheric and oceanic variables:sea surface height(SSH), wind speed, wind curl, TC translation speed and surface net heat flux. The regression model fits reasonably well with 10-year statistical observations/reanalysis data obtained from 100 selected TCs in the northwestern Pacific during 2001–2010, with an averaged fitting error of 0.07 and a mean absolute error of 0.72°C between diagnostic and observed SST cooling. The results reveal that the vertical mixing is overall the pre dominant process producing ocean SST cooling, accounting for 55% of the total cooling. The upwelling accounts for 18% of the total cooling and its maximum occurs near the TC center, associated with TC-induced Ekman pumping. The surface heat flux accounts for 26% of the total cooling, and its contribution increases towards the tropics and the continental shelf. The ocean thermal structures, represented by the SSH in the regression model,plays an important role in modulating the SST cooling pattern. The concept of the regression model can be applicable in TC weather prediction models to improve SST parameterization schemes. 相似文献