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祁阳山字型构造质疑 总被引:5,自引:1,他引:4
结合区域构造演化背景及构造变形特征,对祁阳弧形构造的形成机制进行研究。分析表明,传统山字型构造机制难以解释祁阳弧形构造的诸多特征,且前人认为变形动力来源于东西向挤压应力场,也与印支期区域构造应力场实为NWW向的构造背景不符,因此祁阳弧形构造并不属典型山字型构造。基于研究区构造活动的客观实际,提出祁阳弧形构造的可能形成机制:NW向基底隐伏断裂和NNE-NE向主干断裂分别于印支期和燕山期产生强烈左旋走滑活动,从而使区域NNE向构造线在中段产生左旋偏转成为NNW向,从而形成S形的祁阳弧形构造。这一机制可较好解释祁阳弧形构造的若干特征,如关帝庙穹窿呈NWW走向、北反射弧构造形迹不显著、北弧弧顶脱位及内弧曲率大于外弧、南弧弧顶脱位、紫云-中田-高峰串珠状穹窿的形成等。上述认识对华南地区弧形构造研究具有一定启示意义:除山字型构造作用和砥柱作用外,还应注意断裂走滑等其他构造活动对弧形构造的制约,以及多次构造活动叠加对构造形迹可能造成的影响。 相似文献
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This article presents the application of a multivariate prediction technique for predicting universal time (UT1–UTC), length of day (LOD) and the axial component of atmospheric angular momentum (AAM χ 3). The multivariate predictions of LOD and UT1–UTC are generated by means of the combination of (1) least-squares (LS) extrapolation of models for annual, semiannual, 18.6-year, 9.3-year oscillations and for the linear trend, and (2) multivariate autoregressive (MAR) stochastic prediction of LS residuals (LS + MAR). The MAR technique enables the use of the AAM χ 3 time-series as the explanatory variable for the computation of LOD or UT1–UTC predictions. In order to evaluate the performance of this approach, two other prediction schemes are also applied: (1) LS extrapolation, (2) combination of LS extrapolation and univariate autoregressive (AR) prediction of LS residuals (LS + AR). The multivariate predictions of AAM χ 3 data, however, are computed as a combination of the extrapolation of the LS model for annual and semiannual oscillations and the LS + MAR. The AAM χ 3 predictions are also compared with LS extrapolation and LS + AR prediction. It is shown that the predictions of LOD and UT1–UTC based on LS + MAR taking into account the axial component of AAM are more accurate than the predictions of LOD and UT1–UTC based on LS extrapolation or on LS + AR. In particular, the UT1–UTC predictions based on LS + MAR during El Niño/La Niña events exhibit considerably smaller prediction errors than those calculated by means of LS or LS + AR. The AAM χ 3 time-series is predicted using LS + MAR with higher accuracy than applying LS extrapolation itself in the case of medium-term predictions (up to 100 days in the future). However, the predictions of AAM χ 3 reveal the best accuracy for LS + AR. 相似文献
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福鼎山后尖玄武岩位于福鼎一福清北东向断裂带北东段,呈岩筒状产于石帽山群下组下段火山沉积岩中,属钠质碱性玄武岩系列,由玄武质火山角砾岩、碧玄岩、橄榄辉长一玄武岩组合,经历火山爆发、喷溢、次火山侵入3个阶段而形成。 相似文献
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变形分析的神经网络技术应用实例 总被引:1,自引:0,他引:1
大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。 相似文献
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