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澳门噪音污染损害价值的条件估值研究 总被引：3，自引：1，他引：3
条件价值评估法（Contingent Valuation Method, CVM）是评估环境污染的经济损失价值的有效方法之一。在CVM研究方法发展的同时，应用范围亦不断扩大。本次调查通过询问人们对环境质量改善的支付意愿(Willingness To Pay, WTP)或忍受环境损失的受偿意愿(Willingness To Accept, WTA)，探求澳门噪音污染的损害程度，为政府部门提供决策依据。试验以等距离随机抽样法访问了1 920人，回收样本956个。本研究对研究方法作了一些新的尝试:①对调查的误差进行了统计学分析；②在假设受访者是诚实和有信用的前提下，问卷采用双向投标卡博弈的问卷设计,对受访者同时进行WTA和WTP之引导试验,减少分开调查时可能出现的策略性偏差；③对影响噪音污染意愿调查结果的9项因素进行了统计学分析, 给出了回归方程。研究结果显示, 被访者的月收入、家庭规模和对噪音的关注程度影响其支付意愿和受偿意愿。2003年澳门噪音污染的年经济损失(以WTP方法试验的结果, 得到澳门噪音污染的最小损害)为5.32亿MOP/a(MOP为澳门元, 1美元=8.033MOP); 以WTA方法试验的结果,得到澳门噪音污染的最大损害为10.6亿MOP/a; 如果取CVM之中值,估算出澳门噪音污染的年损害值为7.98亿MOP/a。还对WTP与WTA之间的差异原因进行了讨论。 相似文献
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利用有限元大地电磁二维正演程序模拟了二层大地低阻静态效应的地电模型,研究了静态效应产生的原理及其影响,并利用小波变换方法对静态效应进行压制,相对于其他常规空间滤波法来说,取得了较好的压制效果,证实了小波变换方法在压制静态效应当中的可行性和有效性。用小波变换方法对某工区实测EH-4音频大地电磁资料数据进行分析、处理,从数学上识别和判断了静态效应,在较好地压制静态效应的同时又能较好地突出地层原本的地质异常。 相似文献
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根据目前岩石声发射确定Kaiser点存在的问题采用小波包分析研究方法,在单轴加载岩石声发射试验的基础上,首先提出了基于小波包变换的Kaiser点信号的信噪分离方法,其次确定了Kaiser点信号的频率范围,最后利用小波包分析对岩石声发射信号的能量分布特征进行研究,得到了砂岩Kaiser点信号的特征频带。结果表明,小波包分析是处理岩石声发射Kaiser点信号的一种有效的方法,进而为AE法测量地应力确定Kaiser点奠定了一定的试验基础。 相似文献
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基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声纳降噪问题。通过对船辐射噪声的建模和仿真,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。该研究在分析对比的基础上,进行小波包软阈值去噪并且取得了较好的效果,对被动声纳降噪提供了较好的应用前景。 相似文献
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本文运用小波断裂分析对研究区1:10000高精度磁法数据进行处理,较好地指示勘查区构造情况.采用二维小波断裂分析研究区磁异常,选择合适的尺度因子,获得水平细节磁异常、垂直细节磁异常和对角细节磁异常,磁异常边界对勘查区构造走向特性反映效果良好.根据对角细节磁异常,推测了研究区构造位置.因研究区已知的铅锌重晶石矿脉多见于构造附近,所以运用小波断裂分析推断构造对研究区找矿具重要意义. 相似文献
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在探地雷达探测工作中,为了尽可能多的获取回波信息,通常采用宽频带记录,这就不可避免地将各种干扰波也记录下来,其中随机噪声由于其频带较宽,分布于整个数据剖面,常规滤波方法对随机噪声的压制效果往往不佳。由于小波变换具有较强的分频和局部分析能力,根据需要选择合适的小波基函数和去噪方法,可较好地压制随机噪声,提高信噪比。基于二维小波变换理论,提出了采用自适应分层阈值法对探地雷达数据进行压制随机噪声的方法。通过不同模型、不同信噪比下正演模拟数据的验证以及对实测数据的处理,并与中值滤波法和全局阈值法的去噪效果进行了对比分析,结果表明自适应分层阈值法去噪效果更好,实用性更强。 相似文献
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卫星CCD图像的去云处理对遥感信息的增强与提取有重要的意义,尤其是在云覆盖严重的低纬度地区。为去除CBERS-02B卫星CCD图像中薄云的影响,分别使用Mallat和à trous 2种小波变换对图像进行分解;利用同态滤波对2种小波分解图像的低频系数进行处理,衰减其低频信息;将处理后的小波低频系数与分解的高频系数进行小波重构,从而达到去云的目的。定量分析基于Mallat和à trous小波变换结合同态滤波法的去云结果表明,经à trous小波变换结合同态滤波法的去云影像所包含信息量大,细节信息丰富,去云效果较好。 相似文献
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根据国内外广泛采用的波阻抗随机反演理论,提出了多道小波波阻抗反演方法,消除了噪音对反演结果的影响。针对地震剖面上不同频带和时段上有不同的信噪比,以及相邻地震道反射波有效成分在波形和能量上有较强的相关性特点,运用多道记录同时进行波阻抗反演,在迭代过程中将实际记录与模型合成记录的残差道进行小波分解,形成残差道分频小波剖面,然后利用Ｋ－Ｌ变换提取分频剖面中的相干部分用于波阻抗变化量的计算,从而避免了噪音参与波阻抗反演。展示了理论模型与实际应用的例子。 相似文献
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The experimental variogram computed in the usual way by the method of moments and the Haar wavelet transform are similar in that they filter data and yield informative summaries that may be interpreted. The variogram filters out constant values; wavelets can filter variation at several spatial scales and thereby provide a richer repertoire for analysis and demand no assumptions other than that of finite variance. This paper compares the two functions, identifying that part of the Haar wavelet transform that gives it its advantages. It goes on to show that the generalized variogram of order k=1, 2, and 3 filters linear, quadratic, and cubic polynomials from the data, respectively, which correspond with more complex wavelets in Daubechies's family. The additional filter coefficients of the latter can reveal features of the data that are not evident in its usual form. Three examples in which data recorded at regular intervals on transects are analyzed illustrate the extended form of the variogram. The apparent periodicity of gilgais in Australia seems to be accentuated as filter coefficients are added, but otherwise the analysis provides no new insight. Analysis of hyerpsectral data with a strong linear trend showed that the wavelet-based variograms filtered it out. Adding filter coefficients in the analysis of the topsoil across the Jurassic scarplands of England changed the upper bound of the variogram; it then resembled the within-class variogram computed by the method of moments. To elucidate these results, we simulated several series of data to represent a random process with values fluctuating about a mean, data with long-range linear trend, data with local trend, and data with stepped transitions. The results suggest that the wavelet variogram can filter out the effects of long-range trend, but not local trend, and of transitions from one class to another, as across boundaries. 相似文献
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针对实际中所观测到的探地雷达信号时常会被噪声污染的问题,根据小波分析和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,从研究分数布朗运动小波系数的统计特性,分析信号和噪声对小波系数统计特性的影响,在探地雷达信号处理中引入小波分析和随机分形理论,提出了在小波域中,使用平滑因子恢复加性白噪背景下探地雷达信号。仿真实验表明,该方法能有效地恢复白噪背景下探地雷达信号,显著地提高了信噪比(由0 db提高到13.9 db)。 相似文献
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在地震记录中,随机噪声严重影响了有效信号的提取,为此必须进行消噪处理。这里首先使用小波包变换对不同频段的信号进行精细分离,有效信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同特性,然后根据这种不同特性进行去噪处理,对小波包分析法处理后的剩余地震信号再进行KL(Karhunen-Loeve)变换,提取相关有效信号,最后对提取的有效信号进行中值滤波处理,进一步去除剩余噪声。经合成地震剖面和实际地震剖面处理实验证明,小波包分析、KL变换和中值滤波联合去噪方法,能有效地消除较强的随机噪声,提高地震剖面信噪比和分辨率。 相似文献
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磁异常小波多尺度分解及危机矿山的深部找矿: 以大冶铁矿为例 总被引：22，自引：2，他引：20
大冶铁矿是多年开采老矿山, 浅部的铁矿已开采殆尽, 为了进一步挖潜, 利用小波多尺度分析方法, 将磁异常分解到不同尺度空间, 结合谱分析方法解释深部盲矿体.理论模型和19-1勘探线的实际资料的小波分解结果表明, 该方法比常规的空间延拓、高次导数、匹配滤波等方法要好.通过处理与解释指出了西段(尖林山、龙洞、铁门坎) 五阶小波细节已无剩余异常存在, 推测在1000m以下已没有大型的铁矿体存在.但在东段(尖山、犁头山) 五阶小波细节还有剩余异常, 推测1000m深部可能还有铁矿体.根据小波多尺度分析方法结合人机交互反演推断15~12线有铁矿体, 2005年9月布钻验证, 在15~1线打到30多米厚磁铁矿体. 相似文献
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针对矿集区大地电磁(MT)信号受环境噪声和人文噪声污染严重的问题,提出一种结合了经验模态分解(EMD)和数学形态学滤波的组合滤波方法,对矿集区大地电磁信号的时域信号进行滤波处理。介绍了方法原理和计算步骤,评估了该方法的去噪效果;在与小波变换去噪效果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可靠性,并对某矿集区的实测数据进行了去噪处理。结果表明,组合滤波方法充分利用了EMD多尺度分解及其可重构特性和数学形态学滤波方法的优点,在滤除噪声的同时为MT信号尽可能多地保留了有用信息。去噪后,估算的响应曲线方差减小到原来的一半,为进一步正确资料处理和地质解释提供了保障。 相似文献
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爆破震动测试得到的数据常常具有较大的离散性,采用剔除错误数据和小波降噪对爆破震动检测数据进行预处理,以标准残差平方和作为爆破振动实测数据与萨道夫斯基公式拟合值偏差大小的判断依据,应用小波降噪对实测数据进行处理的方法,优化了粒子群算法对萨道夫斯基公式中的k和 的回归分析。研究结果表明,小波降噪和粒子群优化算法结合使用,能够较真实地反映爆破震动测试的真实情况,从而提高了对爆破震动测试模拟的精度。研究结果对爆破振动测试理论和工程实践具有一定的参考价值。 相似文献
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小波变换可以将原始信号分解到不同的尺度上,从而得到信号在不同尺度上的分量值。用小波变换的ＭＡＬＬＡＴ算法通过尺度滤波器和镜像滤波器可方便地完成这种分解。实际上,一个在空间分布的物探数据包含着各种频率成分,由于大地滤波作用,使得低频主要反映深部地质信息,高频主要反映浅部地质信息,因此可以应用小波变换进行异常的分离。对川西北Ｓ工区激发极化（ＩＰ）实测资料的处理结果表明,应用小波变换可以方便地将局部异常和区域异常进行分离,是进行数据分析和资料解释的一种有效方法 相似文献
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Abdelkader Benaïssa Zahia Benaïssa Tahar Aïfa Amar Boudella 《Swiss Journal of Geoscience》2009,102(2):297-306
To improve the signal to noise ratio of the vertical seismic profile recordings, we used a filtering method based on pattern
recognition. It consists in recognizing along the seismic trace, corresponding to the arrivals of various events, the shape
of the P wavelet considered as the training signal. This recognition is made of projections which retain only the signals
similar in shape to the P wavelet, the others being attenuated according to their degree of resemblance to the training wavelet.
The study undertaken on synthetic and real data shows that this method acts as an effective filter. However, it still depends
on a training signal that must be well defined and identifiable. 相似文献