国土资源部东北矿产资源监督检测中心     

肖刚  汪寅夫  刘琦 《岩矿测试》2012,31(2):377-378

1历史沿革国土资源部东北矿产资源监督检测中心始建于1964年,是一个集科研和检测为一体的多学科多专业质检机构。检测中心隶属于沈阳地质矿产研究所,多年来紧紧围绕单位发展战略进行建设,突出实验测试工作在地质调查科研中的技术支撑和依托作用。  相似文献   

睢县水文站基面与基本水准点考证分析          下载免费PDF全文

刘琦  陈顺胜  江海涛  杨新  张铁印  彭世想  祝芳 《水文》2014,34(3):31-36

对睢县水文站建站以来基面与基本水准点进行考证分析。通过分析得出结论:建站初期基本水准点通BM3及睢BM1初测不符合规范要求;1985年、1995年、2000年3次复测超限,按基面关系式不变处理是正确的;2005年采用两次测量结果的平均值作为新水准点SBM1的测定高程,并用老水准点睢BM1求新水准点SBM1的国冻差,保证了该站断面上迁前后水位资料的一致性。  相似文献   

司法行政“名所名长”培育机制研究     

刘琦 《甘肃地质》2000,(2):109-110

司法所是司法行政机关最基层的组织机构,是县(区、市)司法局在乡镇(街道)的派出机构,负责具体组织实施和直接面向广大人民群众开展基层司法行政各项业务工作,它既是整个司法行政工作的基石,又是司法行政机关密切联系群众的桥梁和纽带,担负着维护基层社会稳定的重要职责。近年来,浙江省舟山市定海区以创建省星级规范化司法所工作为契机,全面加强司法所的组织建设、队伍建设、制度建设和基础设施建设,积极从规范化司法所  相似文献   

基于R值和统计分布检验的年度地震危险区个数评估     

苑争一  姜祥华  刘琦 《中国地震》2023,39(1):88-97

针对年度地震危险区划定的个数问题开展了一些尝试性研究,旨在从统计学角度给出危险区个数的最佳估值,对年度地震预测实践给出一定参考意见。通过R值评分算法反推出年度地震危险区个数的估算公式,同时改进了传统聚类算法用于识别空间距离较近的地震“丛集区”,在此基础上分别统计中国大陆地区1950—2019年满足目标震级的年度地震发生个数、地震“丛集区”和“孤立发生地震”的个数之和,最后进行多种统计分布模型拟合与检验,结合置信区间确定危险区个数的合理上限。结果表明,由两种统计结果得出的年度危险区个数的参考值也略有差别,第一种基于中国大陆地区东部(107°E以东)M_S5.5、西部(107°E以西)M_S6.0以上地震年度发生率的危险区个数参考值为9个,适用于稍大震级的判定;第二种基于中国大陆地区年度M_S5.0以上地震“丛集区”识别结果的危险区个数参考值为13个,与目前中国地震台网中心使用的个数一致,对判定年度M_S5.0以上地震具有较好的应用实效。  相似文献   

基于Transformer的成都市地物分类技术     

刘琦  杨小华  陈柏行  邱姝月  张攀  杨茜 《地理空间信息》2023,(12):51-53

常用的人工判读方式需要耗费大量的人力资源,成本高且周期长。针对这些问题,基于视觉Transformer的深度学习网络模型对成都市重点区域开展典型地物要素分类,智能提取耕地、林地、道路、大棚、水体等8类地物的分布情况,并通过规则化算法对建筑提取结果进行优化。实验结果表明该方法的分类精度达到84.25%,较U-Net、HRNet、DeeplabV3+分类精度更高,且对成都市约6 400 km²重点区域的分类时间约为2 h,具有较高的精度和效率,能够辅助成都市高效率、大范围、高频次的监测重点区域地物。  相似文献   

时序数据年变信息提取及地震预测指标评估方法研究     

刘琦  张晶 《大地测量与地球动力学》2023,43(1):95-99

针对时序数据中的破年变异常,基于S变换时频方法构建信息提取流程,在提取常规短周期破年变信号(ONA)的同时分析背景年变信号(ANA)的演化过程。在此基础上,基于双向非对称阈值策略,结合R值评分及Molchan图表法构建预测指标确定和效能定量评估方法。新疆库尔勒水平摆倾斜北南测项的实际应用结果显示,该测项的ANA信息对台站周边250 km内6级以上地震具有较好的预测效能,ONA信息对200 km范围内5级以上地震的预测效果相对更优。  相似文献   

机器学习方法在舟山渔场主要经济蟹类生物量估算中的应用          下载免费PDF全文

杨春蕙  栗小东  刘琦  王迎宾 《海洋科学》2023,47(9):61-70

扫海面积法因其操作简单、计算方便,被广泛应用于渔业生物量评估工作中。但该方法需假设资源均匀分布,若要提高生物量评估的准确性,则须增加站位数量,进而增加经费预算。本研究基于2006年8月和2007年1月、5月、11月在舟山渔场海域开展渔业资源底拖网调查所获得的多种经济蟹类数据资料,模拟分析扫海面积法与机器学习模型(随机森林(RF)、梯度提升回归树模型(GBRT)、极限梯度提升(XGBoost))对舟山渔场海域三疣梭子蟹(Portunustrituberculatus)、双斑鲟(Charybdisbimaculata)、日本鲟(Charybdisjaponica)、细点圆趾蟹(Ovalipespunctatus)4种主要经济蟹类生物量的对比评估效果。结果显示,随着投入站点数目的减少,在数据不集中、波动较大的秋、冬季节XGBoost方法对生物量的评估效果明显优于扫海面积法,误差降低7.49%～21.34%;而在较为均匀的春、夏两季,扫海面积法与机器学习方法两者结果的差异不显著(P<0.05)。本研究以几种经济蟹类为例,探索使用机器学习方法评估其生物量,达到了提高评估准确性并节省资源调查...  相似文献