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815.
817.
首先对四川省地震局提供的1 017次地震进行重定位，并将重定位后的578次高信噪比地震作为模板，利用基于图像处理器加速的匹配定位技术(GPU-M&L)对紫坪铺水库地震台网7个台站2005—2008年记录的连续波形数据进行扫描；然后利用基于深度学习算法的去噪技术(DeepDenoiser)设计出的卷积神经网络模型来进一步验证这些新检测到的地震事件；最后利用双差定位法对检测到的地震事件进行精定位。最终识别到的地震事件多达1万6 836个，约为四川省地震局目录事件的13倍，地震目录的完备震级由ML1.4降为ML-0.1。定位结果显示，研究区的地震事件呈北东向线性分布，优势震源深度指示区域地壳内的滑脱层位置，结合b值和震源深度分析结果推测，研究区蓄水后的地震主要是构造应力积累导致的天然地震活动，并伴随水库触发地震混杂发生。 相似文献
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雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。 相似文献