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991.
MERSI和MODIS卫星监测京津冀及周边地区PM2.5浓度 总被引:1,自引:0,他引:1
京津冀及周边地区是中国PM_(2.5)污染最重的区域之一,利用卫星遥感技术监测大范围的PM_(2.5)时空分布变化是一种先进的重要手段。本研究首先基于暗像元算法利用FY-3B/MERSI与AQUA/MODIS对京津冀及周边区域进行了遥感AOT反演和验证分析;然后,引入气象资料和地面观测资料利用GWR模型反演了区域PM_(2.5)浓度,并对遥感反演结果进行了交叉验证评估,综合对比分析了MERSI和MODIS的气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力;最后,利用MERSI数据对2017年第一季度京津冀及周边区域的PM_(2.5)月均浓度时空分布变化情况进行了初步探索分析。结果表明:FY-3B/MERSI在气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力方面略优于AQUA/MODIS,MERSI反演的1 km分辨率AOT和PM_(2.5)与地面站点实测结果的决定系数R2分别为0.76μg/m~3和0.79μg/m~3,均方根误差分别为0.26μg/m~3和28μg/m~3,平均绝对误差分别为0.16μg/m~3和15μg/m~3,能基本满足对京津冀及周边区域PM_(2.5)的精细化监测需要。2017年第一季度京津冀及周边区域PM_(2.5)月均浓度遥感监测结果表明该区域的PM_(2.5)空间分布格局与地形地貌关系密切,高值区整体上沿太行山脉成带成片;从时间变化来看,1—3月呈逐月下降的趋势,其中3月份PM_(2.5)区域浓度较1月和2月有大幅下降。这说明FY-3\MERSI遥感反演产品能为环境质量监测和环境管理工作效果评估提供有效参考,本研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有重要参考意义。 相似文献
992.
结合小波变换及字典学习提出了一种针对高光谱图像的压缩算法。该算法首先通过小波变换构建多尺度样本集,在小波域使用K-均值奇异值分解(K-SVD)方法学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,然后在稀疏表示的过程中,定义一个原子使用频次筛选因子,通过统计局部最优波段稀疏表示时原子使用情况,结合筛选因子对字典原子进行优化筛选,使用精简后的字典对其余波段进行稀疏求解,最后针对不同尺度的表示系数采用自适应的量化编码。实验结果表明,与目前常用的3D-SPIHT和其他的多尺度字典学习算法相比,本文算法在中低比特率下,具有更好的重建性能。 相似文献
993.
目前在地震勘探频带范围内通常假设品质因子Q与频率无关,且呈衰减各向同性.事实上,相比较速度各向异性,介质的衰减各向异性同样不可忽视.本文将衰减各向异性和速度各向异性二者与常Q模型相结合,建立了黏弹性衰减VTI介质模型,并基于分数阶时间导数理论,给出了对应的本构关系和波动方程.利用均匀平面波分析和Poynting定理,推导出准压缩波qP、准剪切波qSV和纯剪切波SH的复速度、相速度、能量速度以及品质因子的解析表达式.对模型的正确性进行了数值验证,并分析了qP,qSV和SH波在介质中的传播特性.数值试验结果表明:本模型能够实现理想的恒定Q行为,表现了品质因子和速度的各向异性特征,显示出黏弹性增强将导致能量速度和相速度的频散曲线变化剧烈;速度和衰减各向异性参数与传播角度之间的耦合效应对qP,qSV和SH波的速度和能量影响明显;qP,qSV和SH波的频散曲线和波前面随着衰减各向异性强度的改变发生显著变化,其中耦合在一起的qP和qSV波变化趋势相同,而SH波与它们呈现相反的变化规律.本研究为从常Q模型角度分析地震波在衰减各向异性黏弹性介质中的传播特征奠定了理论基础. 相似文献
994.
天然地震与非天然地震自动识别是地震自动编目系统的重要功能之一,是监测数据产出智能化的基础应用.从福建天然地震和人工爆破事件中,提取小波分析特征、P/S震相振幅比、波形能量分布特征,对以上特征组合联合支持向量机进行大批量数据测试分析,研究得出识别效果较好的事件类型判别算法,最优测试识别率为94.5%;采用最优算法研发基于支持向量机事件类型自动识别模块,将研制的自动识别软件模块应用于福建台网的日常地震编目工作,对2019年8月1日至2020年2月29日共计1531个日常触发事件进行准实时分类,自动识别软件模块分类的正确率为93.9%.另外,采用AMQ消息中间件为信息中介,从redis波形共享内存中获取事件波形,实现自动识别模块与自动编目系统对接. 相似文献
995.
996.
997.
怀4井水位观测一直存在取气样所造成的干扰,其表现为水位分钟值曲线每天出现有规律的向上脉冲式突跳且持续时间较长,这使得数据连续率及完整率降低。为改变怀4井长期存在的取气样影响水位观测的现状,减少水位观测数据突跳次数,提高观测质量精度,针对取气样方式进行改进,采用球胆排水真空脱气法进行溶解气样品的采集与脱气,避开直接在泄流口采样时的压力效应,从而解决了水位观测中遇到的实际问题。 相似文献
998.
1 研究背景
幂律奇异性是材料灾变破坏及地震发生时的一个典型前兆特征(Voight,1989;Xue et al,2018).在灾变破坏发生时,系统的响应函数R = du/dU发散到无穷大,表现出临界幂律奇异性(Xue et al,2018).其中,u是系统响应量,U是系统的加载控制量.响应函数R的临界幂律奇异性是灾变破坏能量准则的体现,对大理岩、花岗岩试样进行的准静态单轴压缩实验表明,响应函数幂律奇异性指数分布在-1/2到-1之间.利用灾变破坏点处响应函数的幂律奇异性以及幂指数的分布范围,可以建立对于灾变破坏时间的实时预测方法(Voight,1988;Xue et al,2018),但噪声对灾变破坏预测却会产生较大影响.因此,准确地从包含噪声的时间序列中提取幂律前兆并确定其幂指数,对于灾变预测至关重要.本文即是针对包含噪声的信号,提出一种提取幂律奇异性前兆的方法. 相似文献
999.
1000.
层位追踪是地震资料解释中基础且重要的工作.传统的层位追踪主要依靠人的主观性判断,是一项既要求专业知识经验,同时又费时费力的环节,为此本文提出了一种基于图像语义分割技术的层位自动追踪方法.图像语义分割是像素级别的分类技术,我们将地震剖面中的层位看作图像中的一个语义类别,借助分割网络进行层位的分类与追踪.本文选择了改进的Dense-UNet神经网络作为分割算法,该网络强调对特征的传递和复用,同时避免了梯度消失的问题,能够很好适应地震数据的分割任务.首先以实际地震数据制作实验所用数据集,应用数据扩充方法增大训练样本数量,再借助改进的Dense-UNet神经网络训练出最优的追踪模型,通过测试集在最优模型上的表现来评价追踪的效果.实验结果表明,改进的Dense-UNet网络能够准确且快速的自动完成层位追踪任务,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献