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基于1980年、2005年和2015年3期区域精密水准网观测资料,利用线性动态平差模型计算获取大别山地区水准网长期垂直运动速度场图像。研究发现,淮河平原地表下沉较为严重,大别山呈现弱隆升趋势运动,长江谷地边缘地区较大别山区呈现明显的隆升运动。跨郯庐断裂带水准剖面结果显示,垂直运动与地形呈负相关和弱相关。 相似文献
112.
113.
泛北极是中国"一带一路"倡议的主要合作示范区域,已有的重大线性工程及新的基础设施建设均面临着与多年冻土相关的冻融灾害及工程病害问题.在全球气候变暖及人类活动增强的背景下,泛北极多年冻土主要呈现地温升高、活动层厚度增加趋势,且低温多年冻土地温升高更加明显,20世纪70年代以来年平均地温(MAGT)升温最高可达3℃;自北向... 相似文献
114.
115.
The Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) radiometer is a useful tool for monitoring snow wetness on a large scale because water content has a significant effect on the microwave emissions at the snowpack surface. To date, SSM/I snow wetness algorithms, based on statistical regression analysis, have been developed only for specific regions. Inadequate ground-based snow wetness measurements and the non-linearity between SSM/I brightness temperatures (TBs) and snow wetness over varied vegetation covered terrain has impeded the development of a general model. In this study, we used a previously developed linear relationship between snowpack surface wetness (% by volume) and concurrent air temperature (°C) to estimate the snow wetness at ground weather stations. The snow condition (snow free, dry, wet or refrozen snow) of each SSM/I pixel (a 37 × 29 km area at 37.0 GHz) was determined from ground-measured weather data and the TB signature. SSM/I TBs of wet snow were then linked with the snow wetness estimates as an input/output relationship. A single-hidden-layer back-propagation (backprop) artificial neural network (ANN) was designed to learn the relationships. After training, the snow wetness values estimated by the ANN were compared with those derived by regression models. Results show that the ANN performed better than the existing regression models in estimating snow wetness from SSM/I data over terrain with different amounts of vegetation cover. 相似文献
116.
117.
研究了管线的一系列电磁场特征,介绍了特深管线探测应用状况,通过实例分析了从1 m到21 m了不同埋深直线电流及强电流3~21 m情况下的电磁场Hx、Hz、ΔHx 〖WTBZ〗的归一化异常的分布特征 , 提出了对特深管线探测的对策,即频率、电流、远端接地等提高信噪比的技术对策,提出了确定地下金属管线平面位置、埋深的方法,利用水平磁场分量70%法确定管线深度的适用条件,分析了特深管线探测的干扰因素,广州市3个特深管线的探测成功实例,说明了方法的良好效果. 相似文献
118.
基于ANSYS软件benchmark模型耗能减振控制分析 总被引:1,自引:1,他引:0
本文系统介绍了当前国际结构振动控制的公共平台———Benchm ark模型,首次给出使用通用有限元软件ANSYS对第3阶段20层非线性钢框架抗震结构的有限元建模,结果表明,模态、无控地震反应分析结果和ASCE给出的MATLAB结果相同。利用粘滞阻尼器对此模型的耗能减振数值仿真分析的结果表明:粘滞阻尼器是一种性能很好的阻尼器,使用本文给出ANSYS的Benchm ark有限元模型来进行耗能减振控制分析是方便的、可行的。 相似文献
119.
In this study, sea surface salinity(SSS) Level 3(L3) daily product derived from soil moisture active passive(SMAP)during the year 2016, was validated and compared with SSS daily products derived from soil Moisture and ocean salinity(SMOS) and in-situ measurements. Generally, the root mean square error(RMSE) of the daily SSS products is larger along the coastal areas and at high latitudes and is smaller in the tropical regions and open oceans. Comparisons between the two types of daily satellite SSS product revealed that the RMSE was higher in the daily SMOS product than in the SMAP, whereas the bias of the daily SMOS was observed to be less than that of the SMAP when compared with Argo floats data. In addition, the latitude-dependent bias and RMSE of the SMAP SSS were found to be primarily influenced by the precipitation and the sea surface temperature(SST). Then, a regression analysis method which has adopted the precipitation and SST data was used to correct the larger bias of the daily SMAP product. It was confirmed that the corrected daily SMAP product could be used for assimilation in high-resolution forecast models, due to the fact that it was demonstrated to be unbiased and much closer to the in-situ measurements than the original uncorrected SMAP product. 相似文献
120.
2010-2018年北极夏季中国北极科学考察航行期间被动微波遥感海冰密集度与船基目视观测资料的比较 总被引:2,自引:0,他引:2
为了更有效地将卫星数据应用于北极航行导航,被动微波(PM)产品的海冰密集度(SIC)与从中国北极科学考察中收集到的船基目视观测(OBS)资料进行了比较。在2010、2012、2014、2016和2018年的北极夏季总共收集了3667组目测数据。PM SIC取自基于SSMIS传感器的NASA-Team(NT)、Bootstrap(BT)以及Climate Data Record(CDR)算法和基于AMSR-E/AMSR-2传感器的BT、enhanced NT(NT2)以及ARTIST Sea Ice(ASI)算法。使用PM SIC的日算术平均值和OBS SIC的日加权平均值进行比较。比较了PM SIC和OBS SIC之间的相关系数,偏差和均方根偏差,包括总体趋势以及在轻度/普通/严重冰况下的情况。使用OBS数据,浮冰尺寸和冰厚对不同PM产品SIC反演的影响可以通过计算浮冰尺寸编码和冰厚的日加权平均值来评估。我们的结果显示相关系数的范围为0.89(AMSR-E/AMSR-2 NT2)到0.95(SSMIS NT),偏差的范围为-3.96%(SSMIS NT)到12.05%(AMSR-E/AMSR-2),均方根偏差的范围为10.81%(SSMIS NT)到20.15%(AMSR-E/AMSR-2 NT2)。浮冰尺寸对PM产品的SIC反演有显著的影响,大多数PM产品倾向于在小浮冰尺寸情况下低估SIC,而在大浮冰尺寸情况下高估SIC。超过30 cm的冰厚对于PM产品的SIC反演没有明显影响。总体来看,在北极夏季,SSMIS NT SIC与OBS SIC之间有着最好的一致性,而AMSR-E/AMSR-2 NT2 SIC与OBS SIC的一致性最差。 相似文献