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1 INTRODUCTION In southern high latitudes, recent observations have shown a standing mode of ACW (Antarctic Circumpolar Wave) with eastward propagation across the Southern Ocean of the Antarctic in co- varying SST (sea surface temperature) and SLP (sea le…
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通过对nino3指数和DMI序列的分析,发现两种物理现象都有4a左右的主要周期,而且印度洋偶极子事件还存在有2a左右的振荡周期,而厄尔尼诺事件在2a时间尺度上周期性不明显;对nino3指数和DMI进行年际时间尺度滤波,结果表明,在年际时间尺度上,两者的相关性比未滤波时有了一定的提高;对年际滤波之后的偶极子事件和ELNINO事件的相关分析可以发现,ELNINO对于印度洋偶极子事件的影响要大于IOD对于太平洋ENSO事件,显示了两者物理现象的影响不对称。
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本文融合SIO(Scripps Institution of Oceanography)发布的垂线偏差、重力异常和垂直重力梯度数据及NCEI(National Centers for Environmental Information)发布的船载测深数据, 利用多层感知机神经网络(Multi-Layer Perceptron, MLP)建立南海海域(108°E—121°E, 6°N—23°N)分辨率为1'×1'的海底地形模型(MLP_Depth).首先, 将642716个船载测深控制点的位置信息与周围4'×4'格网点处的地球重力信息(垂线偏差、重力异常、垂直重力梯度)作为输入数据, 将船载测深控制点处实测水深值作为输出数据, 训练MLP神经网络模型, 训练结束时决定系数R 2 为99%, 平均绝对误差MAE为39.33 m.然后, 将研究区域内1'×1'格网正中心点处的输入数据输入于MLP模型中, 可得格网正中心点处的预测海深值.最后, 根据预测海深值建立研究区域范围内分辨率为1'×1'的MLP_Depth模型.将MLP_Depth模型预测水深与160679个检核点处实测水深对比, 其差值的标准差STD(75.38 m)、平均绝对百分比误差MAPE(5.89%)与平均绝对误差MAE(42.91 m)皆优于GEBCO_2021模型、topo_23.1模型、ETOPO1模型与检核点实测水深差值的STD(108.88 m、113.41 m、229.67 m)、MAPE(6.11%、6.94%、18.37%)与MAE(47.33 m、52.24 m、130.08 m).同时, 为了研究不同区域内利用该方法建立的海底地形模型的精度, 本文在研究区域内分别建立了A、B区域的海底地形模型(MLP_Depth_A、MLP_Depth_B).经过验证得: MLP_Depth_A、MLP_Depth_B相比于MLP_Depth模型具有更高的精度, 更能反应海底地形的变化趋势.
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常规化探异常信息识别通常都是通过对比观测值与某一异常阈值的高低来判定某样品是否为异常样品,很多方法或者建立在经典统计学基础之上,要求数据符合一定的分布形式,或者面向整个研究区计算异常阈值,而无法顾及实际的地质环境。根据常规方法以数值大小计算异常阈值的原则,并且关注化探数据分布特征信息的分析和挖掘,提出了晕状特征提取方法,该方法能够有效识别局部异常及低缓异常。将此方法用于克拉玛依地区对金矿预测具有指示意义的化探数据的异常信息识别工作,结果表明:该方法能够有效识别化探异常信息,这些异常信息与研究区内已知金矿具有很好的对应关系。晕状特征提取方法在新疆东部的应用案例也显示出较好的结果。该方法可以作为一种有效的化探异常信息识别方法应用于成矿预测实际工作中。
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依据地质、航磁等资料,结合实测岩石物性资料,以1:250000重力资料为基础对祁连山地区(张掖、刚察地区)进行综合研究.研究地质构造与地球物理特征,划分了大地构造单元,探讨了隐伏与半隐伏岩体分布.该区域经多年的重力工作,勘探面积已近3万多km2,根据重力资料研究布格重力场特征并进行分区;对地质构造单元重新划分,对主要断裂进行探讨;圈定隐伏与半隐伏岩体,推断其空间展布特征,并对其解释.结果表明:祁连山地区地壳密度结构横向分区、纵向分层明显,布格重力异常场的分区特征与地质构造分区特征基本一致.结合2.5D重力剖面反演印证了新的推测结果,为综合地质、地球物理找矿提供参考.
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应用西藏1952~1995年温度序列资料, 对其基本气候特征、年代变化、气候突变、振荡周期、异常冷暖、变化趋势等进行了分析.结果表明:年与各季气温大都具有3个暖期和2个冷期, 60年代是最冷的10年, 以秋季降温最明显, 80年代中后期至90年代气温偏高. 22年、11年、3~4年是年与各季气温较为显著的周期.气候突变出现在60年代初和80年代初. 60年代、70年代多异常偏冷年, 80年代多异常偏暖年, 多发生在夏季和冬季, 90年代, 大多数年份发生气温异常. 40年来, 西藏年平均气温以0.065 ℃/10a的倾向率上升, 近10年春秋季增温率最大.
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根据波茨坦地磁场模型(POMME6.2),研究喜马拉雅东构造结周围地区地壳磁异常的空间分布、磁异常随高度的衰减特征.利用二维小波变换方法对地表磁异常进行分解,分析小波细节组合和逼近信号的异常特点.讨论磁异常与地质构造的联系.结果表明,研究区内地壳磁异常分布相当不均匀.喜马拉雅—东构造结—龙门山—大巴山地区分布着较强的负磁异常;四川盆地为正磁异常,其他地区磁异常较弱.东构造结对周围地区磁异常有重要影响,它及其周围地区的地壳磁异常都是在负磁或弱磁异常背景上,叠加着中短波长的正负磁异常.这些中小尺度磁异常由中、上层地壳磁性物质产生,走向与地质构造基本一致.沿金沙江、红河断裂带分布着清晰的弱磁异常带.龙门山断裂带、丽江—小金河断裂带和红河断裂带是磁异常强弱过渡带.青蒇高原中部东西向的磁异常,在东构造结弧顶地区呈弧形分布.青藏高原中部和滇中地块带状、团状磁异常具有相同的衰减规律.
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油气地表化探数据的失真(特别是数据中的高值失真点)直接影响到化探异常圈定。本文根据油气地表化探数据的分布特点,利用概率统计原理,提出一种适合油气化探资料前期处理的失真数据的概率判定方法和处理手段,在对实际资料的应用中,取得了良好的效果。
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动态追踪了云南地区第4 强震活跃期6 .3 级以上强震前波速比异常图像,显示出明显的南北差异:滇西南的1988 年11 月6 日澜沧- 耿马7 .6 、7 . 2 级和1993 年1 月27 日普洱6 .3 级强震发生在低波速比异常区内; 中缅边境上的1992 年4 月23 日6 .7 、6 .8 级和1995 年7 月12 日孟连西7 .2 级强震发生在低波速比异常区边缘;而滇西北的1996 年2 月3 日丽江7 .0 级、1976 年11 月7 日、12 月14 日宁蒗6 .7 、6 .4 级和滇东的1995 年10 月24 日武定6 .5 级强震却都发生在高波速比异常区内.强震前近震震级 ML 与持续时间震级 MD 的震级差的南北差异也进一步证实了波速比异常的差别.
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