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以海河流域为研究区域,利用MK和F检验对站点的年最大日降雨序列进行趋势、突变和跳跃分析。基于水文气象分区线性矩法进行一致区的划分、最优分布的选择和降水极值的频率估计值计算,并分析其空间分布特征。结果表明:MK趋势和突变检验显示只有8个站点(22.9%)呈现显著下降趋势,通过了信度为0.1的显著性水平检验,特别是京津唐区域具有显著的下降趋势,突变时段主要发生在1980-1990年。均值和方差的跳跃性显示大部分站点都呈现出显著的向下跳跃,主要分布在流域的滦河子流域和北三河水系;趋势和跳跃的综合分析能够对降水极值有可能引起的旱涝灾害进行更全面合理的判断。不同重现期下的频率估计值的空间分布总体趋势一致,从东南到西北、从沿海到内陆逐渐减少,并与地形表现出很好的一致性;降水极值空间分布的中心主要集中在滦河子流域的遵化和青龙附近;大部分站点50 a一遇的估计值和AMP序列的最大观测值能够保持较好的一致性,间接反映了估计值的合理准确性。 相似文献
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地形是影响实际地震记录的一个重要因素,理论计算已证明地形影响地震波的走时、能量、震相、波形等特征,同时地形也是产生尾波信号的重要原因.复杂且具有多尺度成分的地形对地震波传播的影响不仅与地震信号的频率有关,与其自身尺度成分也表现出强烈的依赖关系. 本文利用局域离散波数法模拟计算了不同尺度地形SH波的频率响应,得到地形尺度与频率之间似共振的响应关系. 这一关系可以更好地解释复杂地形对不同频率地震波传播的影响方式,同时可以指导数值模拟模型的构建,在关注的频率范围内合理取舍构造尺度成分,达到以最小的计算量得到最大的计算效益. 相似文献
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在井间地震初至走时层析成像中,随着相邻地质体速度差的增大,使得射线分布不均匀,以及网格剖分不合适,导致层析成像结果不理想.物理和数值模型的井间走时层析成像表明:当速度差超过300%时,层析结果畸变较大;在300%~150%之间时,层析结果较好;低于150%时,层析结果好.在此基础上,提出了井间多尺度初至走时层析成像方法,即对同一模型采用多种网格剖分来同时进行层析成像,以获得研究区域的速度图像.数学和物理模型的井间多尺度走时层析结果表明:该方法很好地兼顾了层析成像的分辨率和精度,极大地改善了井间地震层析成像的质量.即使速度差超过30%,其多尺度的层析结果仍然较好.因此,这种方法具有实际应用的潜力. 相似文献
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地震属性分析技术一直是地震特殊处理和解释的主要研究内容.随着油气勘探开发的发展,地震属性分析技术已经成为油藏地球物理研究的核心内容,是勘探地震与开发地震之间纽带.本文针对鄂尔多斯盆地的低幅度构造、低孔隙、低渗透率、致密性隐蔽油气藏的特点,综合应用相干数据体分析、地震相自动分类定性识别砂体厚度、地震振幅属性分析、频谱分解、多井约束的储层叠后反演等叠后属性分析技术,探索了一套适合该区油气特征的储层横向预测及油气识别模式.为该区油气勘探开发,储量计算提供可靠依据.同时也为隐蔽性油气藏的勘探开发积累了经验. 相似文献
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华清4#泉水溶气体百分含量合计的强震远场前兆特征 总被引:3,自引:1,他引:2
华清4#泉水溶气体百分含量合计(QB)的取值范围为100±5.按4舍5入法取整数值,将其分为11个区段.以年为单位,统计QB落在每个区段内的频次.频率分布直方图显示,在QB取值区间内,分区段频率呈近似正态分布.将落入QB频率最高的区段称为轴,将轴在不同区段上位置的变化称为轴漂.研究表明,QB在不同区段上轴的漂移,反映了区域应力场的不同状态.轴落入99区段上,反映的是区域应力场的增强,与远场M≥7.0地震及伴生中强地震、鄂尔多斯块体周边后继中强地震有很好的相关性;轴落入98区段上,反映的是区域应力场的相对稳定;轴落入97区段上,反映的是巨大地震后,区域应力场的调整及中强地震活动格局的变化.文中还阐述了99区段轴值与地震对应关系的几个特征. 相似文献
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为获得海月水母不同频率下声学特征,在水池条件下,运用鱼探仪对海月水母开展目标强度(TS)测量实验。结果表明:伞径约为10 cm海月水母,姿态角在60°~90°时,单频(120 kHz)条件下,目标强度测量值为–66~–63 dB,接近高通液球模型;宽频(90 kHz~170 kHz)条件下,目标强度测量值为–61~–59 dB,接近Mutlu目标强度和伞径的关系式模型。并进一步分析了相同伞径水母目标强度测量值产生差异的原因,研究结果将为核电站冷源致灾生物的浅海宽频探测提供参考。 相似文献
140.
程文博 《数字海洋与水下攻防》2023,6(3):353-358
由于受到复杂水声信道影响,侧扫声呐生成图像一般存在分辨率低、细节模糊等问题,这给基于侧扫声呐图像的小目标检测与识别过程带来了一定难度。常见的图像超分辨率处理算法大致可以分为插值算法、稀疏表示的重建算法等。传统插值算法存在图像边缘模糊、细节不清楚的问题,因此提出了一种改进型超分辨率生成对抗网络(SRGAN)结构。该结构可在保留图像中的小目标细节的基础上提升细节特征显示度,并且可使目标边缘更加清晰,可为后续的小目标检测和识别在一定程度上提供技术支持。 相似文献