简介:研究了RC3星系表中旋涡星系随倾角的分布。结果表明:在0°~80°之间,Sa,Sab,Scd和Sd星系随倾角的实际分布与Monte-Carlo随机分布在3σ内吻合较好;对Sb和Sbc星系几乎吻合;但对Sc星系却相差甚远。由以上的结果分析可知:在RC3星系表中,一些较侧向的旋涡星系,等光视短轴的值受核球的影响较大;同时,Sc星系的实际分布与Monte-Carlo随机分布相差甚远的一个原因可能是由于Hubble分类本身引起的,因为Hubble分类是在星系图像上进行,而旋臂的缠卷松紧程度却受倾角的影响。这样,一些较侧向的Sc星系就会被错分类到早型星系中。结果还直接表明:如果星系分类只是在图像上进行,则各类星系的光度函数就会出现偏差。
简介:提高地震资料分辨率的一个有效途径就是衰减补偿,通过对地震波的衰减和频散效应进行校正,提高地震资料的分辨率。常规衰减补偿方法都是基于波场延拓的反Q滤波方法。本文利用Futterman衰减模型,导出了一种衰减介质中合成地震记录的计算方法,在此基础上将衰减补偿问题归结为一个Fredholm积分方程反问题,利用反演方法来实现衰减补偿。针对衰减补偿问题的不稳定性,利用Tikhonov正则化方法提高反演过程的稳定性,数值模拟资料和实际资料处理结果验证了方法的有效性。
简介:传统Robinson褶积模型主要受缚于三种不合理的假设,即白噪反射系数、最小相位地震子波与稳态假设,而现代反射系数反演方法(如稀疏约束反褶积等)均在前两个假设上寻求突破的同时却忽视了一个重要事实:实际地震信号具有典型的非稳态特征,这直接冲击着反射系数反演中地震子波不随时间变化的这一基础性假设。本文首先通过实际反射系数测试证实,非稳态效应造成重要信息无法得到有效展现,且对深层影响尤为严重。为校正非稳态影响,本文从描述非稳态方面具有普适性的非稳态褶积模型出发,借助对数域的衰减曲线指导检测非稳态影响并以此实现对非稳态均衡与校正。与常规不同,本文利用对数域Gabor反褶积仅移除非稳态影响,而将分离震源子波和反射系数的任务交给具有更符合实际条件的稀疏约束反褶积处理,因此结合两种反褶积技术即可有效解决非稳态特征影响,又能避免反射系数和地震子波理想化假设的不利影响。海上地震资料的应用实际表明,校正非稳态影响有助于恢复更丰富的反射系数信息,使得与地质沉积和构造相关的细节特征得到更加清晰的展现。
简介:TheLoesspositiveandnegativeterrains(P-Nterrains),whicharewidelydistrib-utedontheLoessPlateau,arediscussedforthefirsttimebyintroducingitscharacteristic,demarcationaswellasextractionmethodfromhigh-resolutionDigitalElevationModels.Us-ing5m-resolutionDEMsasoriginaltestdata,P-Nterrainsof48geomorphologicalunitsindifferentpartsofShaanxiLoessPlateauareextractedaccurately.Thensixindicatorsforde-pictingthegeomorphologiclandscapeandspatialconfigurationcharacteristicofP-Nterrainsareproposed.ThespatialdistributionrulesoftheseindicatorsandtherelationshipbetweentheP-NterrainsandLoessreliefarediscussedforfurtherunderstandingofLoesslandforms.Finally,withtheintegrationofP-Nterrainsandtraditionalterrainindices,aseriesofun-supervisedclassificationmethodsareappliedtomakeaproperlandformclassificationinnorthernShaanxi.ResultsshowthatP-NterrainsareaneffectcluetorevealenergyandsubstancedistributionrulesontheLoessPlateau.AcontinuouschangeofP-NterrainsfromsouthtonorthinShaanxiLoessPlateaushowsanobviousspatialdifferenceofLoessland-formsandthepositiveterrainareaonlyaccountedfor60.5%inthisregion.TheP-Nterrainsparticipantlandformclassificationmethodincreasesvalidityoftheresult,especiallyintheLoesstableland,Loesstableland-ridgeandtheLoesslow-hillarea.ThisresearchissignificantonthestudyofLoesslandformswiththeDigitalTerrainsAnalysismethods.