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401.
402.
利用标定后的TDR100系统原位监测太行山前深厚包气带(30.3 m)的土壤水热动态,根据2011、2012年2 a的监测结果,真实准确透析全剖面土壤水热运移规律。结果表明:厚度大、非均质并受控于多重外界条件的深厚包气带的水热运移,必然是相对滞后的复杂往复运动,水分补给滞后时间为2~3个月;粗颗粒层是良好的输水通道,而细颗粒层(如黏土层)才是决定入渗能力的关键层,对土壤体积含水量变化影响可达15%;浅层水热运移取决于降水蒸发和地表温度,5.0 m以下中深层水热运移常态取决于岩性和地下水位,而强降水入渗和人类活动产生瞬态关键效应。 相似文献
403.
随着高采样率GPS接收机的出现、高精度的定轨以及数据处理技术的发展, 利用GPS观测高频率、瞬态的地震波信号成为可能.但如何消除混叠在地震波信号中的多路径、随机噪声等误差, 有效地提取地震波信号, 仍然是制约高采样率GPS及其地球物理应用的重要因素.提出一种基于小波包分解的方法, 对动态位移序列中的多路径误差进行消除, 同时去除高频率随机噪声, 提取地震波信号.通过结合SCIGN的19个GPS测站的1Hz采样GPS观测数据, 对2010年墨西哥M7.2地震的地震波引起的地表动态位移进行解算, 采用小波包分解有效地提取地震波信号并对其进行谱分析.结果表明, 该方法提取的地震波信号能较好地反映出地震波的传播及其特性, 具有无需多天重复观测、处理精度高等特点. 相似文献
404.
406.
GPS观测环境愈来愈复杂,动态观测值包含的影响因素较多,函数关系复杂,影响特征信息的提取和参数模型的解释能力.小波包具有良好的时频分析能力,利用小波包理论对GPS数据序列进行分解与重构过程中有三个基本运算:与小波滤波器卷积、隔点采样、隔点插零,该三项运算产生频率交错和频率折叠等频率混淆现象.为消除频率混淆现象,分解与重构时,每作一次信号与小波卷积后,将其结果作一次快速傅立叶变换,频谱中多余的频率成分的谱值置零,再对置零后的频谱进行傅立叶逆变换,然后继续进行小波包的分解与重构,从而实现单子带重构提取GPS数据序列特征项.通过实例验证了小波包单子带重构提取GPS特征信息的有效性. 相似文献
407.
研究了如何从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出有效、适用的波形特征,以用于对爆破事件的识别.首先对波形记录进行了4层小波包变换;然后对变换得到的最后一层小波包系数提取3种波形特征:能量比特征、香农熵特征及对数能量熵特征;最后利用upsilon;-SVC支持向量分类机对这3种特征的分类能力进行了外推检验.通过选用不同地区、不同台站、不同震级的天然地震与人工爆破的波形记录,力求提取的特征量能尽可能地反映天然地震与人工爆破波形的本质区别,尽量弱化震中距、震级等因素对识别效果的影响.结果表明,上述3种特征中以香农熵特征的识别效果最好,能反映天然地震与人工爆破的本质区别,可作为识别天然地震与人工爆破的一个有效判据. 相似文献
408.
水城地区包磨山组地层比较发育,岩性主要由一套碳酸盐岩夹细碎屑岩组成,碳酸盐岩横向结构变化较大。文章对水城地区自西向东实测7条相关剖面,通过系统采样300余件,室内制作岩石薄片鉴定,碳酸盐岩归纳为6个微相:有丰富有孔虫或藻类的颗粒灰岩/灰泥质颗粒石灰岩(SMF18)、有骨骼颗粒的生屑灰泥质颗粒石灰岩/颗粒质灰泥石灰岩(SMF10)、核形石砾屑碳酸盐岩/颗粒灰岩(SMF13)、海百合富集的石灰岩(SMF12-CRIN)、包壳的生屑颗粒(SMF11)、藻粘结灰岩(SMF7)。通过对比不同剖面碳酸盐岩结构特征、生物组合特征及水动力能量特征,总体反映了水城地区包磨山组时期沉积环境横向上自南西向北东由开阔台地→局限台地过渡,垂向上经历了至少3次向上变浅的海平面变化。与水城西北向槽盆萎缩期的沉积效应一致。 相似文献
409.
《地学前缘》2017,(6):68-79
氟是岩浆-热液作用过程中常见的矿化剂元素,对成矿过程的理解至关重要。新疆西准噶尔包古图地区产出斑岩型铜矿床,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ-1号岩体矿化程度差,金属矿物体积分数1%,表现为浸染状分布的黄铜矿、黄铁矿和磁黄铁矿;Ⅲ-2号岩体矿化中等,金属矿物体积分数1%~5%,主要为黄铜矿、黄铁矿和磁黄铁矿,少量毒砂、辉钼矿、斑铜矿、黝铜矿、闪锌矿和银金矿。V号岩体产出大型斑岩铜矿床,矿石样品金属矿物体积分数15%,浸染状和硫化物脉体常见。样品氟含量测试结果显示,弱矿化花岗闪长岩的氟含量为(300~512)×10~(-6),平均为394×10~(-6),中等矿化花岗闪长岩和石英闪长岩的氟含量为(287~573)×10~(-6),平均为427×10~(-6),斑岩铜矿矿石样品的氟含量为(466~811)×10~(-6),平均为639×10~(-6),明显高于弱矿化和中等矿化样品。随氟含量升高,样品的铜含量逐渐升高,指示氟对铜在流体中的迁移有利。 相似文献
410.
基于小波与遗传算法的特征提取与特征选择 总被引:5,自引:0,他引:5
高维遥感数据的分类与识别与传统的多光谱遥感分类技术具有明显的区别。本文提出了一种基于遗传算法和小波/小波包分析相结合的特征提取方法用于高维遥感数据降维与分类。该方法综合了遗传算法的全局优化和小波/小波包分析的多尺度、多分辨率的特点。首先,通过离散的小波变换(DWT)或小波包变换(WP)将高光谱信号变换到特征域进行光谱分解。由于DWT变换是一种线性变换,不同尺度的DWT系数可作为线性光谱特征。然后,对这些线性光谱特征利用遗传算法结合训练样本计算类内/类间距离搜索最优分类子集,其具体染色体编码取可能的特征号,适应度函数基于样本平均Jeffries-Matusita距离计算。所用的分类器采用最大似然分类器。试验结果表明该方法与常规特征提取算法如主成分变换(PCA)、判别分析特征提取(DAFE)、决策边界特征提取(DBFE)相比,能提高分类精度约1.1%-6.5%。 相似文献