不同测算方法下行程时间不确定性对可达性的影响分析     

肖中圣  许奇  毛保华  魏润斌  冯佳 《地球信息科学学报》2022,24(11):2102-2114

行程时间不确定性导致了可达性随时间的变化,相关研究表明忽略行程时间不确定性会高估可达性水平。既有可达性研究往往用行程时间可靠性表示行程时间不确定性,但未考虑不同可达性模型结果的差异以及行程时间可靠性价值。本文结合各OD之间的行程时间分布特征,构建方差型的行程时间可靠性来描述行程时间不确定性,并进一步将行程时间可靠性纳入到广义出行时间成本中,建立了时间距离模型、潜力模型、累计机会模型和高斯模型4种基于位置的可达性测算方法,以比较在不同测算方法下,行程时间不确定性对可达性的影响。深圳的案例研究表明：① 忽略行程时间不确定性会使全区域的可达性至少被高估5.04%,最大被高估95.04%。潜力模型、时间距离模型、累计机会模型和高斯模型的高估幅度由低到高;② 行程时间不确定性对可达性的影响存在阈值效应,阈值越高,可达性受影响的程度越小;③ 从空间分布来看,行程时间不确定性对可达性水平高和低的区域都有一定影响。若不考虑行程时间不确定性,可达性高的区域高估值大,而在可达性低的区域,可达性高估的百分比较大,高估百分比中位数的差异程度最大可达77.1%;④ 行程时间不确定性对潜力模型可达性分类的影响最小,对累计机会模型差异的影响最大。可达性使用者应充分考虑研究区域实际情况,结合可解释性与理论性偏好,进而选择合适的可达性模型和评判标准。  相似文献   

考虑软弱夹层控滑机制及其空间不确定性的顺层岩质滑坡易发性评价: 万州区铁峰乡应用研究          下载免费PDF全文

冯霄  王禹  刘洋  刘庆丽  杜娟  柴波 《地质科技通报》2022,41(2):254-266

顺层岩质滑坡突发性强, 破坏性大, 是危害山区城镇安全的重要灾害类型之一。发育软弱夹层的顺向斜坡是顺层岩质滑坡的高发区, 区域顺层岩质滑坡易发性评价应融入软弱夹层的控滑机制和空间分布不确定性分析。以万州区铁峰乡为研究区, 在软弱夹层物质结构及空间分布详细调查的基础上, 分析了原生沉积、构造变形和表生改造作用下区内页岩和泥岩两类软弱夹层发展为滑动面的演化机理, 总结了顺层岩质滑坡的变形破坏机理。考虑软弱夹层空间分布的不确定性, 提出了软弱夹层垂向分布和有效控滑深度范围内软弱夹层控滑贡献度的计算模型。提取了软弱夹层类型和控滑贡献度等表征顺层岩质滑坡控滑结构的关键指标, 结合地形地貌、斜坡结构、水文地质及人类工程活动4类要素, 构建了顺层岩质滑坡易发性评价指标体系。针对万州区铁峰乡河谷南侧的顺向坡区段, 以斜坡为评价单元, 采用层次分析法对研究区顺层岩质滑坡开展了易发性评价。结果显示研究区内侏罗系珍珠冲组泥化夹层和自流井组页岩层是顺层岩质滑坡的主要控滑层位, 极高易发区和高易发区占比分别为9.7%和25.8%, 岩质斜坡单元下伏软弱夹层分布情况和斜坡前缘开挖情况是影响滑坡灾害易发性的主要因素, 建房和道路开挖等人类工程活动极易诱发顺层岩质滑坡灾害。与不考虑软弱夹层相关指标的易发性评价结果相比, 本文方法的结果更符合实际情况。   相似文献   

油藏产量预测的不确定性     

Lia  O 王桥 《海洋地质译丛》1998,(2):10-24

  相似文献   

位置不确定性与属性不确定性的场模型   总被引：23，自引：2，他引：21  

张景雄  杜道生 《测绘学报》1999,28(3):244-250

不确定性是自地理信息系统发展与应用以来一个引起关注的课题。位置不确定性与属性不确定常常不加区分地被看作是可以单个讨论的问题。本文将借助场的概念和模型使二者得以统一的描述和分析;对于明确定义的离散目标,二者虽然可分别讨论,但却在数学上有着联合的基础;对于非明确定义的地理现象,二者以连续体的形式而存在,位置不确定性可以作为属性不确定性的空间映射而提取出来。  相似文献   

城市空气质量数值预报的不确定性与可预报性   总被引：1，自引：0，他引：1  

盛立芳  吴增茂  秦曾灏 《中国海洋大学学报(自然科学版)》1999,(4)

主要综述了数据误差、随机误差和模式物理误差所造成的城市空气质量数值预报的不确定性,简要介绍分析预报不确定性的统计方法。并对由内在随机性和外在误差引起的可预报性问题进行了分析讨论  相似文献   

基于数据分布域变换与贝叶斯神经网络的渗透率预测及不确定性估计     

李明轩  韩宏伟  刘浩杰  桑文镜  袁三一 《地球物理学报》2023,(4):1664-1680

渗透率是储层评价和油气藏开发的关键参数.传统测井方法与常规机器学习方法估算的渗透率都是固定值.但由于测井数据本身存在噪声,渗透率的预测结果可能受到噪声的影响出现测量性的随机误差(即任意不确定性);同时,当测试数据与训练数据存在差异时,机器学习模型在预测渗透率时可能出现模型参数的不确定性(即认知不确定性).为实现渗透率的准确预测并量化两种不确定性对结果的影响,本文提出基于数据分布域变换和贝叶斯神经网络同时实现渗透率预测及其不确定性的估计.提出方法主要包括两个部分：一部分是不同域数据分布的相互转换,另一部分是基于贝叶斯理论的神经网络渗透率建模预测和不确定性估计.由于贝叶斯神经网络存在数据分布的假设,当标签的概率分布与网络的分布保持一致时,贝叶斯神经网络可以更好的学习到数据之间的关系.因此通过寻找一个函数将一个原始域的渗透率标签转换为目标域的与渗透率有关的变量(我们称为目标域渗透率),使得该变量符合贝叶斯神经网络的分布假设.我们使用贝叶斯神经网络预测目标域渗透率以及任意不确定性和认知不确定性.随后,通过分布域的逆变换,我们将目标域渗透率还原回原始域渗透率.应用本文方法到某油田的18口井的测井...  相似文献   

核设施一维土层地震反应分析中的参数不确定性     

荆旭 《震灾防御技术》2017,12(2):266-275

本文概述了一维土层地震反应分析等效线性化方法评价结果不确定性研究的进展,比较了中美两国核设施土层地震反应分析中参数不确定性的处理方法。基于实测数据,令参数随机变化,建立土层剖面模型,采用随机振动理论方法,分析了土层动力特性、剪切波速、基岩地震动输入界面对评价结果的影响。结果表明,土层剪切波速的不确定性对评价结果影响最大,主要表现为加速度反应谱平台段的延长。对比参数随机变化模型和最佳估计模型的计算结果可知,随机振动理论反映了土层对基岩地震动的影响,将随机模型分析结果的中值加减1倍标准差基本可以包络最佳估计模型的分析结果。  相似文献   

考虑不确定性的地震灾害应急救援设备并行优化设计   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

刘航 《地震工程学报》2018,40(5):1118-1123

由于地震灾害的不确定性,使得应急救援设备运行速率及使用效率均受到影响,需要进行并行优化处理。对此,提出基于双向并行计算的地震灾害应急救援设备优化方法。以地震灾区灾情等级评估结果为基础,将地震等级及应急救援设备,设备及设备之间的关系进行标准化处理,转化为求解最优解问题;在考虑不确定性的情况下,通过通信时间与救援设备需求进行双向并行处理,优化地震灾害应急救援设备。实验结果表明,采用改进方法进行地震灾害应急救援设备并行优化,能够对地震灾害应急救援设备需求量进行准确预测,提高应急救援设备的运行速率,缩短通信时间,提高应急救援设备的使用效率,具有一定的优势。  相似文献   

利用广义三角帽方法评估GRACE反演中国大陆地区水储量变化的不确定性   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

姚朝龙  李琼  罗志才  王长委  张瑞  周波阳 《地球物理学报》2019,62(3):883-897

在无真实观测值的情况下,本文利用广义三角帽方法评估了五种GRACE时变重力场模型（CSR、GFZ、GRGS、HUST发布的球谐系数解和JPL发布的Mascon解）反演中国大陆地区2003-2013年水储量变化的不确定性.研究结果表明,CSR、GFZ、JPL、HUST和GRGS反演月水储量变化不确定性的区域平均RMS分别为14.4 mm、26.3 mm、25.3 mm、26.6 mm和56.1 mm,其中GRGS的结果未恢复泄漏信号;在季和年尺度上,模型的不确定性均小于月尺度;扣除周期和趋势信号后,各模型反演结果更为一致.除长江流域外,CSR在13个流域的不确定性均小于其他模型,GRGS反演各流域水储量变化的不确定性通常较大,且可能高估了温带大陆性气候地区水储量的波动;CSR和JPL的不确定性受流域周边水文特征、气候类型、流域面积和形状的影响相对较小,不确定性变化范围分别为2.3~17.1 mm和5.6~22.5 mm,GFZ和HUST受影响较大,不确定性变化范围分别为5.5~35.1 mm和4.0~40.6 mm.本文的研究结果为GRACE产品不确定性评估提供了新的途径,为GRACE时变重力场模型的选取提供参考.  相似文献   

遥感数据产品真实性检验不确定性分析研究进展   总被引：1，自引：1，他引：1  

吴小丹  肖青  闻建光  刘强  彭菁菁  李小文 《遥感学报》2014,18(5):1011-1023

不确定性分析是遥感产品真实性检验最重要的部分,本文以叶面积指数LAI为例,从测量、模型以及蕴含在测量和模型中的尺度效应3个方面分析产品真实性检验过程的不确定性来源,并针对问题提出减小其不确定性的办法。对于相对均一的地表,地面测量的空间代表性比较好,可不考虑地表空间代表性引起的尺度效应和蕴含在模型中的尺度效应引起的不确定性。针对异质性地表,分为两种情况:若模型是线性的,蕴含在模型中的尺度效应可以忽略,只需要考虑测量的不确定性、模型本身的不确定性、以及地面测量的空间代表性引起的尺度效应;若模型是非线性的,则测量、模型和蕴含在测量和模型中的尺度效应引起的不确定性都需要考虑。  相似文献