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从测试原理、计算方法两方面对近年来新出现的“声呐渗流检测或测井”技术提出了质疑,指出了这一技术存在的严重问题,认为声呐技术是不能用来进行渗流测试的。 相似文献
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现有OD流向聚类多将O点和D点相分离或者将OD流向看作4维空间的数据点进行聚类处理,忽视了流向长度、方向、时间对流向聚类的影响。本文以流向作为研究对象,提出一种基于流向间相似性度的逐级合并OD流向时空联合聚类算法。首先在充分研究OD流向的空间信息和时间信息的基础上,构建合理的OD流向间时空相似性度量方法,对OD流向间的时空相似性进行量化;然后提出逐级合并OD流向聚类策略,优化类簇合并的顺序,以减少层次聚类的时间开销,实现OD流向的时空联合聚类。以成都市的滴滴出行OD数据和纽约市出租车数据为例对本文方法进行了验证,结果表明:① 本算法聚类获得的流向类簇不仅带有空间特征还具备时间特征;② 在不同参数下本方法可以得到不同时空尺度的聚类结果;③ 与现有较高水平的流向聚类算法相对比,本文方法的聚类效果更好。这体现在流向类簇内部的流向之间有着充分的相似性,以及本文方法不仅可以提取出显著的流向类簇,还可以提取出非热点区域之间的流向类簇。本算法顾及空间因素和时间因素,可以通过调整时空相似性度量方法中的时间参数和空间参数以实现不同时空尺度的流向聚类,这使得从不同时空角度研究城市居民出行模式成为可能。本文提出的OD流向时空联合聚类算法从联合时间信息和空间信息的角度获得对运动数据的新见解,有助于合理全面地研究居民的移动模式、区域之间的空间联系、已知出行结构的确定以及出行目的的探索,是后续一系列分析工作的基础。 相似文献
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陕西富平中—上奥陶统赵老峪组发育了一套半远洋的以薄板状和页状泥晶灰岩夹重力流碳酸盐岩为特征的斜坡相地层。重力流沉积按成因可划分为直移滑移体、滚动滑移体、碎屑流角砾灰岩、颗粒流角砾灰岩和浊流灰岩五种类型。笔者曾对其中能指示古斜坡和古流向的沉积构造、砾石长轴走向及古网格虫迹长轴方向进行了大量的实地测量。研究表明,该区在中、晚奥陶世时有一个向东南方向倾没的古斜坡,并存在着顺坡下流的重力流和平行斜坡等深线流动的等深流。 相似文献
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通过分析汶川地震灾区51个县(市、区)的1 271个乡镇城镇人口、外出进城务工人员的调研统计数据发现,汶川地震灾区城镇人口数量少,城镇化水平过低(只有19.8%),比同期全国城镇化水平低24.1个百分点,城市化发展尚处初期阶段;城镇化水平空间差异巨大,较低和低度城镇化地区占78%以上,少数民族地区的城镇化水平更加偏低.但灾区进城务工人员规模达359.31万人,相当于灾区总人口的1/5,根据各乡镇外出进城务工人员比率,将灾区进城务工人员的空间分布分为高外出区、较高外出区、中等外出区、较低外出区、低外出区共五种类型,呈现出到省外的进城务工人员多于到省内县外的进城务工人员,平原丘陵地区多于山地地区、经济相对发达地区多于经济落后地区、人门密集地区多于稀疏地区、城镇化较高地区多于较低地区、汉族地区多于少数民族地区的空间分布特征.综合分析灾区到省外务工的人员流向可知,外出到省外务工人口主要集中在广东、浙江、上海等沿海经济发达地区和山西、新疆等资源富集地区.为了提高灾区城镇化水平,建议加快灾区城乡统筹重建步伐,推进灾区进城务工人员的本土化,变灾民为市民,加大灾区灾民劳务输出的力度,多渠道扩大灾民就业,对口建立灾区劳务输出市场,确定劳务输入的重点区域. 相似文献
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承德地区土城子组沉积特征及其构造意义 总被引:6,自引:0,他引:6
承德地区土城子组的沉积地层,主要保存在两个地区,一处为承德向斜,另一处为古北口断层的南部紧邻断层地区,即分别命名的承德盆地和古北口盆地内。根据其沉积特征,可分两个阶段。土城子组沉积早期阶段,盆地充填自下而上表现为冲积扇、砾质辫状河到曲流河的沉积过程。晚期阶段,承德盆地南部以及古北口盆地内近断层处,皆表现为冲积扇沉积,沉积物较早期地层有明显不同,碳酸盐岩颗粒占据主要成分,并沿剖面向上增加;承德盆地南半部分和古北口盆地内古流向分别为自南向北和自北向南。区域构造和土城子组沉积特征表明,在土城子组沉积晚期阶段,该地区构造环境发生了由伸展到挤压的转变,同时可能使盆地发生了正反转。 相似文献
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100.
东北黑土区沟蚀严重且分布面积广,目前对其进行监测大多基于目视解译,自动化程度低,急需一种快速提取方法。本文选取沟蚀严重的黑龙江省宾县马蛇子河流域,基于高分七号影像,以目视解译结果为参照,比较流向边缘检测、机器学习、深度学习3种方法自动提取侵蚀沟的精度。结果表明:(1)流向边缘检测方法依赖高精度地形数据,高分七号立体像对生成的地形数据垂直精度低,侵蚀沟整体提取精度仅为6.7%,无法用于切沟和浅沟的自动提取;(2)机器学习方法需要人为设置分割参数并设计分类特征,自动化程度较低,侵蚀沟整体提取精度可达50.7%,对切沟识别精度可达83.1%,但对浅沟识别精度仅为9.2%;(3)深度学习方法采用端对端的模式,无须人为设计特征提取器,自动化程度高,整体提取精度可达60.8%,对切沟识别精度可达68.1%,对浅沟识别精度可达69.7%。 相似文献