Measurement of Ocean Surface Currents by the CRL HF Ocean Surface Radar of FMCW Type. Part 2. Current Vector

The Communications Research Laboratory (CRL) has been developing high-frequency ocean surface radars (HFOSRs). The CRL dual-site HFOSR system can clarify the distribution of surface currents with a nominal range of 50 km. This paper presents a theoretical and experimental analysis of the measurement error of the current vector obtained by the CRL HFOSR system, using a comparison of instantaneous current vectors acquired by the HFOSR system and current meters moored at a depth of 2 m, taking account of the vertical current shear. The theoretical analysis shows that the probability distribution of the measurement error of the current vector forms concentric ellipses at a spatial scale that depends on the RMS measurement error of radial current velocity and with an aspect ratio that depends only on the azimuthal difference of the radar beams. When the azimuthal difference is a right angle, the measurement error of the current vector is at a minimum. A comparison between instantaneous current vectors measured by the CRL HFOSR system and moored current meters shows that the distribution of the difference vector between the radar current and the meter current agrees well with the theoretical measurement error of the current vector and that the RMS of difference vector length is about 10 cm s^–1 while the azimuthal difference between two radar beams is between 45 and 135 degrees. The accuracy of current measurement by the dual-site HFOSR system is therefore considered to be less than 10 cm s^–1 in this range of azimuthal difference. The theoretical analysis will be applicable for a wider range of the azimuthal difference of the radar beams.     

基于IMERG卫星遥感数据的华南地区近20年汛期强降雨气候特征分析

利用20年(2001—2020年)多卫星联合反演的IMERG降水资料,分析华南地区强降雨区域气候差异,对比了南海夏季风爆发前的前汛期、夏季风爆发时期和后汛期三个阶段强降雨的时空分布特征和极端强降雨的日变化。结果表明：(1)华南地区多雨中心由不同时期的天气系统造成,前后汛期占全年雨量比值呈反相分布,两广沿岸暴雨占比明显高于其他区域,强降雨是华南地区多雨中心雨量的主要贡献。(2)广东近海强降雨有6月和8月双峰现象,海南强降雨单峰值在10月,两广其他区域的6月单峰态势与南海夏季风爆发密不可分。偏强夏季风在夏季风爆发时期只对两广沿岸Ⅰ区（北部湾）、Ⅱ区（阳江附近）和Ⅲ区（珠江三角洲）强降雨起到增幅作用,而在后汛期有利于整个两广沿岸和海南强降雨增多。6月上旬广东沿岸Ⅲ区和Ⅳ区（汕尾及其以东）是西南夏季风导致暖区暴雨的高频时期和多发地带。(3)海南强降雨在华南地区属极端性最高,并以午后时段极端强降雨为主,广东次之,广西最低。极端强降雨日变化又以两广沿岸晨雨特点最为突出,尤其凌晨至上午(5—11时)为Ⅱ区和Ⅲ区高发时段;广东内陆仅在夏季风爆发时期存在傍晚高峰时段。     

利用地震高低频信息预测油气富集区

钻井揭示下三叠统嘉陵江组二段和飞仙关组三段是HCL 地区的主要产气层段。利用地震高低频信息预测油气的方法是应用基于小波变化的时频分析技术,针对含油气储层引起地震波高频能量衰减和低频能量相对增强的现象,有效提取地震高频信息和低频信息进行油气预测。在HCL 探区应用该方法,预测含油气区与钻井勘探有很好的吻合度。     

天体物理中的重力波和磁重力波

本文简要综述重力波和磁重力波在各种天体物理场合中的应用 ,我们描述在具有开放径向磁场的恒星大气各种磁流体波之间的相互转换过程 ,强调磁重力波被束缚在恒星冕内的可能性 ,并探讨恒星内部高频的声波模 (p -模 )被低频的重力波模 (g -模 )所调制的过程 ,一旦有了足够长时间未间断高质量的日震数据 ,太阳内部的重力波模对声波模的调制效应—即每一个分立声波模的频率精细结构—则可被用来寻找深陷于太阳内部的重力波模或进一步独立地约束重力波模的振幅上限     

电导率分块线性变化的二维高频大地电磁法有限元正演模拟

为了适应电性参数在水平方向和垂直方向是连续变化的实际需要,这里采用矩形剖分,线性插值的有限元法研究了电导率分块线性变化的高频大地电磁高精度,快速正演模拟。首先给出了二维高频大地电磁测深的变分问题以及电导率分块线性变化时的有限元数值解法,编制了相应的有限元程序。利用该程序对层状模型进行了计算,并与解析解的结果做了对比分析,证明了程序的正确性和有效性,然后对典型电导率随深度线性变化的模型和典型地堑模型进行了正演模拟,结果表明能够有效地解决电导率在水平和垂直方向分块线性变化的高频大地电磁正演问题。     

中原地区ML 3.0地震高频异常与ML 4.5以上地震时空特征分析

选取中原地区1970—2020年发生的983次M_L≥3.0地震,按季度、半年和全年统计地震频次,回溯检验各时段M_L≥3.0地震高频次异常与周边地区M_L 4.5地震的对应关系,得到以下结果：按照季度、半年和全年统计,3级地震高频次异常定量指标分别为5次、9次和18次,高频异常后1年内发生M_L≥4.5地震的概率分别为0.65、0.63和0.64,且R值计算结果表明,使用该方法预测地震具有一定可信度。将研究区以不同形式划分多种小区,进行3级地震高频次与M_L≥4.5地震震中空间相关性研究,发现在19次震例中,18次震例均可预估M_L≥4.5地震的发震区域,认为预测范围可由42平方度减小到21平方度,在少震弱震地区地震预测预报日常工作中,具有一定实用价值。     

Representation of microscale ocean wavenumber spectrum correct to the second order

Up to now the finest synthetic aperture radar(SAR) sea surface image is still the state-of-art oceanimage provided by the satellite microwave remotesensing due to its high spatial resolution and dynamicremote sensing mechanism. Early in 1978, Valenzueladerived the analytical representation of SAR image(backscaterring cross section distribution) on the tem-porally stationary and locally homogeneous assump-tion[1] σ0 (θ)IJ = 4πkm cos4θ gIJ (θ) E0(k,0), (1) (1) …     

高频熔样等离子体发射光谱标准加入法测定刚玉中硅钛

以Li2B4O7 为熔剂高频电感熔样,等离子体发射光谱标准加入法测定了刚玉中的硅和钛。方法的检出限Si为0. 05mg/L,Ti为0. 02mg/L;线性浓度上限Si为40mg/L,Ti为80mg/L;回收率为95. 2% ~104. 3%;RSD(n=6)为0. 88% ~1. 36%。