简介:中央东方的美国和中国对增加敏感分别地从密西西比河和长江盆泛滥。这份报纸用31CMIP5(联合模型intercomparison工程阶段5)在这二大河盆对比极端降水的历史、投射的spatialtemporal分发历史的模型和RCP8.5(代表性的集中小径)实验。结果显示出那(1)在两河盆上,当最轻的降水在频率减少了时,最重的降雨事件在最近的十年增加了。在密西西比河盆上,两最轻的降水(<2.5公里/天)并且最重(>50公里/天)当中间的事件更经常发生在未来时,将尤其是在mid-2020s以后在频率减少;而在长江盆上,降水的所有范畴被投射在来十年在频率增加。(2)尽管CMIP5模型的一致能复制域时间平均数和降水的甚至平均时间的空间分发很好,他们没能在空间分发和时间工具两个都模仿降水趋势。以一种类似的方式,模型捕获了降水的统计很好,但是他们在代表不同降水紧张范畴的时间的变化有困难。(3)记录得好在二河盆上冷却的第20世纪表面夏天的第二一半在美国区域上与在他们之间的更高的反关联与降水趋势显示出不同协会,暗示贡献二河盆的冷却机制的不同过程。
简介:新的钻井工艺或钻井液体系的使用在保证钻井施工顺利进行的同时,也给录井岩屑的岩性识别带来了极大的挑战,其中以膏盐岩地层尤为突出。以塔里木油田大北X井为例,提出了主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的膏盐岩地层岩性识别方法,利用主成分分析法去除指标变量间的相关性,将原始指标变量重新线性组合为4项综合变量作为RBF神经网络的输入向量;最后建立适于识别膏盐岩地层岩性的RBF神经网络模型。实际识别结果表明,该PCA-RBF神经网络模型对于膏盐岩地层岩性的识别具有较高的准确性,完全可以满足实际应用的要求,具有进一步推广的价值。