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101.
利用TOGA—TAO赤道次表层海流与海温观测资料,比较清楚地揭示了1997/1998年El Nino期间在赤道西太平洋暖池上空西风异常的驱动下,次表层异常海流的产生机制和向东传播过程中的变化特征。对比分析了海表、次表层异常海流的两种热力平流过程,即水平温度平流和因海流水平辐合辐散造成的垂直上翻(或下沉)运动对混合层及海表温度异常的贡献,结果证实了后一效应对ENSO发生发展的重要意义。最后还对文中的海流异常是否就是理论分析得到的Kelvin波在海流场上的反映进行了讨论。  相似文献   
102.
罗重阳  张玉洁 《地球物理学报》2022,65(12):4900-4913

磁异常反演是获取地下场源磁化率分布的重要手段之一,在地球勘探中扮演着重要角色.在磁异常反演中,对比光滑反演,稀疏反演的结果具有边界分明,物性参数分布集中的特点,更符合实际情况.针对稀疏反演,本文首先构建了具有代表性的基于L1范数目标函数,利用交替方向乘子算法可分离凸函数的特点,将极小化L1范数的优化问题分解为一系列的子问题,通过对子问题求解获得原问题的解;为了增强交替方向乘子算法的适应性,本文结合广义软阈值函数将交替方向乘子法推广于Lp(0 < p < 1)范数的反演中.为了验证本文提出的算法的有效性,采用了三种常规模型进行模拟实验.与基于L2范数的反演算法进行实验对比,结果表明,本文算法得到了边界清晰,磁化率分布更集中的反演结果.最后,将基于交替方向乘子算法的L1Lp(0 < p < 1)范数的反演应用到青海省尕林格铁矿保护区获得的实际磁异常数据中,获得了较为符合实际地质情况的稀疏反演结果.

  相似文献   
103.

地下密度异常体反演需要由二维数据反演三维结果,为了高效、高精度地反演地下异常体的位置及密度信息,本文提出2D-3D InvNet深度学习反演方法.方法的编-解码器结构,在编码阶段利用二维卷积网络结构提取地表重力异常及重力梯度异常数据信息,解码阶段利用三维卷积网络结构恢复异常体地下形态,实现了二维和三维网络结构的结合.为了精确地反演异常体密度,提出利用加权均方误差(WtdMSE)作为损失函数,同时为了更好地评估反演结果,引入核密度函数作为评价手段.与均方误差(MSE)相比,利用WtdMSE作为损失函数对异常体密度的反演结果更为准确,异常体所在区域的密度误差减少50%以上.对理论样本的反演结果表明,2D-3D InvNet在准确反演异常体地下位置的同时,也能给出准确的密度信息.应用此方法对西澳大利亚Kauring地区实测数据进行反演,我们成功获得了此区域地下异常体的密度分布.理论与实际应用结果表明,2D-3D InvNet深度学习方法稳定且具有较强的泛化性能,能在无需规定限制条件的情况下快速获得准确的反演结果.

  相似文献   
104.
针对2018年青海德令哈台尕海井水位破年变异常,系统梳理和分析该井相关资料,发现该井两套水位仪运行稳定、数据一致性非常好,而这段时期异常与降雨和气压不相关,以及井孔附近地区的视应力值较高,表明该地区地壳应力水平进一步增强。利用水位变幅、去趋势和一阶差分分析,结果显示,该项异常信度较高,反映该区域构造活动信息,是周边两次中等强度地震的共同前兆,属于中短期异常。  相似文献   
105.
位于中朝准地台的华北地区是由几个不同的断块组成的,重力异常场的分布具有很强的浅部效应、块状分布和深浅叠加场的特点。重力的高程效应很复杂,不同波长的起伏变化有不同的影响系数。本文对布格改正的有关问题进行了讨论,指出华北如区表浅层的密度值偏低(2520kg/m3),该区合理的布格改正公式为△g2=-0.0879H。将重力场的垂直导数和向上延拓结合起来,有利于揭示地壳上部构造特征。本文搜集整理了由第四系到寒武系的沉积层资料,给出了沉积层总厚度和视密度的分布。对深部重力异常的分析表明,华北沉积层的形成有深源性质,在均衡调节中起着一定的内载荷作用。  相似文献   
106.

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R2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.

  相似文献   
107.
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。  相似文献   
108.
基于阿拉斯加湾(Gulf of Alaska, GOA)2002—2020年的Argo浮标数据,本研究分析了该海湾逆温现象的时空变化特征,并探讨其年际变化与水体垂向位温异常的联系。结果显示,阿拉斯加湾逆温现象存在明显的时空变化。空间上,逆温幅度(ΔT)在湾北部最大,湾东南部次之,湾西南部最弱。逆温厚度(ΔD)在湾西南部最厚,湾北部和东南部依次变薄。在季节尺度上,湾北部逆温现象的季节变化最明显,冬季ΔT最大和ΔD最厚,随季节性的加热和混合作用,ΔT持续减弱,ΔD不断变薄。在湾东南部,ΔT分别在3月和9月具有0.46、0.40℃的峰值;ΔD在整个海湾中最薄,冬季最大为44 m,而秋季最小仅为23 m。在湾西南部,ΔT介于0.24~0.33℃之间,分别于4月和10月具有0.31、0.33℃的峰值;ΔD冬季最大超过100 m,秋季最薄约为57 m。年际变化上,ΔT在2002、2007—2009、2012、2017年表现为正异常,但在2003—2005、2010、2013—2016、2018—2020年表现为负异常;ΔD在2002、2007—2008、2012、2017—2020年主要偏厚,在2...  相似文献   
109.
黑潮延伸区的海平面异常和中尺度涡的统计分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用1993~2004年卫星高度计TP/Jason-1和 ERS/ENVISAT提供的海平面异常(SLA)融合数据,分析了黑潮延伸区12年来的平均海平面异常的变化特征及中尺度涡的分布规律.研究表明,在黑潮延伸区海平面异常(SLA)呈递增趋势,年平均上升率为8.89mm/a,显著性周期是1年、0.5年和6年;黑潮延伸区的海平面异常和海表面温度异常的低频分量与Nino3指数具有较高的相关性.这说明,黑潮延伸区的海平面变化和海表面温度与厄尔尼诺事件密切相关,都受到黑潮变化的密切影响.在日本东部的黑潮延伸区,中尺度涡自东向西移动,寿命约为1年,移动速度大约是10经度/年.气旋涡和反气旋涡的面积呈现几乎同步增减的规律,均呈年周期变化,上半年少,下半年多.在1997~1998年,黑潮延伸区内中尺度涡的面积显著减小,并且正好对应于Nino3指数极大值出现的年份.因此,黑潮延伸区内中尺度涡的数量和强度也与厄尔尼诺事件密切相关.  相似文献   
110.
顾延芬 《台湾海峡》1993,12(1):81-84
本文运用福建省沿海气象要素的异常变化,作台湾省的中、短期地震预报,取得了成功的效果。采用长乐历年各月14时最低气压的距平值,作台湾省未来4~7个月内出现强震的预报依据,并采用热异常进行短临跟踪。当秋冬季节连续4d 长乐、福州、台北的气温均比广州累计高出10℃时,预报未来1~5d 台湾省出现7级强震。又根据近百年来台湾发生的强震,统计其活动季节,得到近20年来7级地震发生的时间,绝大部分在9~12月。  相似文献   
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