地球去气作用   总被引：3，自引：3，他引：0       下载免费PDF全文

廖永岩 《地球物理学进展》2006,21(4):1145-1154

利用地质学、天文学、地球物理学、古生物学资料进行约束,对地球的去气作用进行研究发现：太阳系的部分冷物质,通过吸积作用形成早期地球.在碰撞动能转变的热能作用下,造成了早期地球的表面熔融.在熔融状态的高温高压作用下,构成地球表面物质的结晶水排出地表进入原始大气;在高温高压下分解的碳酸盐、硫酸盐、卤化物等产生的二氧化碳、硫化氢、二氧化硫、氯化氢、氟化氢等气体进入原始大气,和水蒸汽一道共同组成原始大气.当地球内部在重力势能和放射能的作用下继续熔融时,地球表面固化为原始岩石圈.后来,地球除表面岩石圈外,整个地球完全熔融.地球内部物质熔融形成的水和二氧化碳等气体,被岩石圈圈闭.只有当冰川形成和消融,引起造海和造陆作用,导致火山喷发和地震时,这些气体才可能排出地表.这些气体的排出,受地球内部的熔融状态、冰川形成的位置（是在海洋或是在陆地）、生物的演化、太阳光的强度等因素的综合影响.  相似文献   

基于深度卷积自编码网络地震数据去噪方法     

滑世辉  韩立国 《地球物理学进展》2023,(2):654-661

在采集得到地震数据中,随机噪声常常与有效信号混合在一起,并且毫无规律,使用常规去噪方法不能够达到理想的效果,影响后续的地震数据处理工作.为有效压制地震数据中的随机噪声,本文根据深度学习的相关理论,提出了一种基于深度卷积自编码网络的数据驱动的去噪方法,可以解决随机噪声难以去除的问题.在卷积自编码器的基础之上,网络使用了较多的层数并加入跳跃连接构造,从而增加了网络的深度,能够提取并结合数据中深层与浅层特征,增强对随机噪声的处理能力,更好地恢复有效信号的细节.经过实验证明该方法对于不同水平的随机噪声的压制均有优异的表现,在去噪的效果上远超中值滤波、小波变换等传统去噪方法,同时也比经典的DnCNN网络更加优秀,能够完整地保留有效信号,极大提升地震数据的质量.  相似文献   

上海及邻区微震检测与定位     

张雅楠  李红谊  张盛中  李炎臻  黄雅芬  钟卫星 《地球物理学报》2023,(3):1113-1124

本文利用基于图像处理器加速的模板匹配定位法(Graphics Processing Unit-based Match&Locate, GPU-M&L)和双差定位法(HypoDD),对上海及邻区13个台站记录的2011年至2020年共10年的连续地震数据资料进行分析.首先从中国地震台网中心提供的146个地震事件目录中挑选了136个地震事件作为模板事件,使用模板匹配定位技术对上海及邻区10年的连续资料进行遗漏地震事件的扫描和检测,共识别出824个地震事件,约为台网中心提供地震目录事件数量的5.5倍.然后对识别出的地震事件通过深度去噪方法(DeepDenoiser)将信号与噪声分离,并对去噪后地震波形的频率和振幅特性分析来进一步确认识别出的地震事件.同时利用基于机器学习的震相拾取技术(PhaseNet),对去噪后的333个地震事件进行了震相拾取.检测后的地震目录完备震级由台网目录的M_c1.0降为M_c0.8.最后利用双差定位法对479个地震事件进行精定位,精定位的结果显示,上海地区整体地震活动性较弱,地震的空间分布相对较为分散,定位后...  相似文献   

基于3MNet去噪网络的快速EPRI成像          下载免费PDF全文

钱佩璋  乔志伟  杜聪聪 《CT理论与应用研究》2023,32(1):55-66

电子顺磁共振成像（EPRI）是一种先进的氧成像技术。当前EPRI的瓶颈问题是扫描速度过慢,其原因是每个角度下的投影信号需要被重复采集几千次,以压制随机噪声。一种实现快速扫描的方法是减少投影信号的重复采集次数,然而这又使得投影信号信噪比降低,重建出来的图像噪声较大。为有效压制重建图像中的噪声,本文提出一种基于多通道、多尺度、多拼接的（3MNet）图像去噪网络,以实现高精度快速EPRI成像。该网络由3个子网络构成。第1个子网络是基于注意力机制的卷积网络,其输出的特征图像与输入图像拼接以构成后端网络的输入;第2个子网络是3通道卷积网络;第3个子网络是多尺度卷积网络。实验结果表明,本文提出的3MNet网络可以实现EPRI图像的高精度去噪,进而实现快速成像。  相似文献   

基于深度卷积神经网络的2021年5月21-22日云南漾濞地震和青海玛多地震震级估算     

朱景宝  宋晋东  李山有 《地球物理学报》2022,65(2):594-603

以探索深度卷积神经网络震级估算模型对2021年5月21日云南漾濞和5月22日青海玛多地震预警震级估算的可行性为目标,本文使用P波到达后不同时间窗下的特征参数作为深度卷积神经网络输入进行训练和验证,构建了1～40 s内不同时间窗下的深度卷积神经网络单台震级估算模型,并采用多台加权平均方法对玛多地震主震以及漾濞地震主震、前...  相似文献   

基于深度卷积嵌入式聚类(DCEC)的海洋环境特征提取对渔情预报模型的改进研究——以西南印度洋大眼金枪鱼为例     

《海洋学报》2021,43(8)

为提高大眼金枪鱼(Thunnus obesus)延绳钓渔情预报模型的预测能力,本研究提出了一种基于深度卷积嵌入式聚类(DCEC)的海洋环境时空特征提取方法,结合广义可加模型(GAM)对西南印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔场进行预报。采用2018年1-12月0.041 6°×0.041 6°的MODIS-Aqua和MODISTerra海表面温度三级反演图像数据(以日为单位)构建DCEC模型,基于Davies-Bouldi指数(DBI)确定最佳聚类数,在此基础上提取各月海表温度(SST)的类别特征值F M;采用美国国家海洋和大气管理局网站2018年1-12月1°×1°的Chl a浓度月平均值作为辅助环境特征因子;采用印度洋金枪鱼委员会2018年1-12月1°×1°的大眼金枪鱼延绳钓渔业数据(以月为单位),计算单位捕捞努力量渔获量(CPUE);将SST月类别特征值F M、Chl a浓度月平均值与CPUE数据进行时空匹配,构建改进GAM;采用SST月平均值、Chl a浓度月平均值与CPUE数据构建基础GAM;采用联合假设检验(F检验)验证模型解释变量对响应变量的影响;采用赤池信息准则(AIC)、均方误差(MSE)、绘制实测值和预测值的散点图并计算相关系数r,分析改进GAM相比于基础GAM的提升效果。实验结果表明:(1)基于DCEC模型提取的F M能够较好地反映西南印度洋海表温度的时空动态特征与规律,并与西南印度洋的气候条件、季风状况和水文特征等相互耦合;(2) F M相比SST平均值的因子解释率更高,对大眼金枪鱼CPUE影响更为显著,高渔获率集中在暖冷流交汇区域;(3)改进GAM相比基础GAM的AIC值降低了9.17%,MSE降低了26.7%,散点图显示改进GAM预测的CPUE对数值与实测CPUE对数值的相关性较显著,r为0.60。本研究证明了DCEC模型在海洋环境特征提取方面的有效性,可为后序大眼金枪鱼延绳钓渔情预报模型的改进研究提供参考。  相似文献   

海面太阳耀斑区的溢油光学遥感CNN检测方法研究     

杜凯  马毅  姜宗辰  杨俊芳 《海洋科学》2021,45(4):22-30

海面发生大面积溢油事故时,由于太阳耀斑区的存在,海面的油膜在遥感影像上会发生明暗的变化。这对溢油的检测会产生严重的干扰。如何在海面太阳耀斑区准确地检测出溢油是目前溢油检测的难题。针对这一问题,本文利用Landsat7 ETM+多光谱影像数据,开展了基于卷积神经网络(CNN)的海面太阳耀斑区溢油检测方法研究。通过设置对照实验,对比支持向量机、最大似然、随机森林等分类方法,我们发现在相同实验条件下CNN模型的分类精度为95%～99%, Kappa系数为0.92～1,均高于其他三种分类方法,表明了CNN模型在海面太阳耀斑区溢油的检测具有更高的精度与一致性。  相似文献   

卷积神经网络在SAR遥感海岛海岸带地物信息提取中的应用综述          下载免费PDF全文

刘鹏  谢春华  安文韬  崔艳荣  李良伟 《海洋开发与管理》2021,38(8):3-10

为满足科学管理海岛海岸带的需求,发掘合成孔径雷达（SAR）在海岛海岸带地物信息提取中的应用潜力,文章概述SAR和卷积神经网络的原理,分析卷积神经网络应用于SAR遥感海岛海岸带地物信息提取的可行性和优势。研究结果表明：通过卷积神经网络提取SAR数据中的海岛海岸带地物信息,无须预先提取图像特征,卷积神经网络能够自动提取图像中更本质和更抽象的特征,更好地应对地物目标的非线性混合;这种提取方法的精度更高,鲁棒性和泛化能力更强,可应用于海岛海岸带的精细化监测,为海岛海岸带的科学管理提供支撑。  相似文献   

基于土壤温、湿度记忆性的土壤湿度预测方法研究     

魏森涛  王澄海  张飞民  杨凯 《干旱气象》2023,(5):783-791

土壤温、湿度是陆面过程的重要参数,也是大气数值模式下边界条件的重要物理参量。由于土壤湿度的观测站点较少,土壤温湿度的空间资料较少,另外,土壤温湿度作为干旱预测的主要内容,需要知道未来时刻的土壤温湿度变化。因此,如何获得未来时刻土壤温湿度的时空变化具有重要意义。本文根据土壤湿度的记忆性特点,通过机器学习方法试图获得模式中土壤湿度的时空变化。采用卷积神经网络算法(Convolutional Neural Networks,CNN),考虑土壤温度对土壤湿度的影响,选取ERA5 0～7、7～28、28～100、100～289 cm深度层土壤温、湿度作为预测因子,对月、季尺度上土壤湿度变化进行预测。结果表明,本方法能提前6个月对土壤湿度进行可靠有效地预测;预测的浅层(0～28 cm)与深层(28～289 cm)土壤湿度平均偏差分别小于0.05、0.02 m³·m^-3;在湿润区,平均偏差基本在0.03 m³·m^-3以内,表现出较好的效果。本文的预测方法和结果,既可用于土壤干旱的预测,也可作为数值模式初边界场的形...  相似文献   

CNN影像输入尺寸和分辨率对川西针叶林植被分类精度的影响     

石伟博  廖小罕  王绍强  岳焕印  王东亮 《遥感学报》2023,(11):2640-2652

川西亚高山针叶林位于中国西南地区,受多云、多雨、多雾的影响,难以通过卫星影像进行植被分类的研究。为了解决这一难题,本研究选取川西亚高山针叶林的典型区域王朗自然保护区作为研究区,使用多旋翼无人机获取研究区域北部高分辨率RGB影像,结合卷积神经网络进行植被分类;为进一步挖掘卷积神经网络在无人机遥感影像上的潜力,选择语义分割方法 （U-Net）进行分类,并根据不同分辨率的无人机影像和不同尺寸下的样本集构建植被分类模型,建立森林指纹库。结果表明：（1）结合无人机可见光影像和CNN模型进行分类能够获得高精度分类结果。在空间分辨率为5 cm,尺寸为256×256像素的情况下达到最优,总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(2)选择合适的尺寸大小能够提高模型的分类精度。在5 cm的空间分辨率下,尺寸为128×128像素的模型总体精度为82.30%,Kappa系数为0.76;尺寸为256×256像素的模型总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(3)超高空间分辨率的升高对模型精度的提升是有限的。当空间分辨率从10 cm升到5 cm时,模型的总体精度提高了0.02,Kappa系数提...  相似文献