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21.
2012年6月13日和7月10日华东地区部分地磁台垂直分量日变形态出现双低点异常,首次异常出现后37天,于7月20日发生江苏扬州M 4.9地震,震中位于低点位移分界线附近。分析认为,在强震前由于应力变化,引起孕震体环境中介质电导率等电磁性质发生改变,区域地磁场垂直分量日变曲线出现相位和幅度变化,说明地磁垂直分量日变双低点异常与地震的孕育和发生相关。  相似文献   
22.
淮南采煤塌陷湖泊浮游植物优势种的营养动力学   总被引:3,自引:1,他引:2  
在淮南潘谢矿区选取3个营养盐结构差异较大的塌陷湖泊,于2014—2015年4个季度分别对浮游植物群落结构组成进行调查,选取3个湖泊中的优势种(属)具尾蓝隐藻(Chroomonas caudata)、链形小环藻(Cyclotella catenata)和伪鱼腥藻(Pseudanabaena sp.)作为研究对象,设置不同的氮(N)、磷(P)浓度梯度进行营养动力学培养实验,并结合Monod方程,获得3个藻种在不同营养盐限制下的营养动力学参数.N限制下具尾蓝隐藻、小环藻和伪鱼腥藻的最大生长速率(μmax)和半饱和常数(Ks)分别为:0.66 d~(-1)、1.66 mg/L;0.37 d~(-1)、1.06 mg/L;0.71 d~(-1)、2.26 mg/L;P限制下它们的μmax和Ks则分别为:0.51 d~(-1)、0.023 mg/L;0.31 d~(-1)、0.035 mg/L;0.90 d~(-1)、0.015 mg/L.综上所述,在N充足时,伪鱼腥藻能够在竞争中形成优势,同时在P限制情况下易成为优势种,从营养动力学的角度揭示了其在塌陷湖泊中占据优势的营养盐动力学机制.研究结果可以为沉陷区水域开发利用和营养盐管理提供科学依据.  相似文献   
23.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。  相似文献   
24.
25.
2020年6月26日新疆于田6.4级地震发生在2020年度全国地震危险区内,震前作出了较好的中期(年度)和短期(月尺度和周尺度)预测,是少有的地球物理观测能力较低地区的强震前中期和短临预测较好震例。本文梳理了中期和短期预测的主要依据及其预测效能,研究表明,震前中期异常主要有流动地磁、多方法组合、5.0级地震平静打破、6.0级地震的准周期活动等;短期异常有4.0级地震活动图像、中源地震影响、于田垂直摆倾斜EW、于田GNSS基准站EW位移、和田GNSS基准站EW位移等。在总结震前分析预测过程的基础上,提出针对地球物理观测密度低地区的地震危险区论证和短临跟踪的建议,为该类地区的地震危险区判定及跟踪工作提供宝贵经验。  相似文献   
26.
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。  相似文献   
27.
28.
高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。  相似文献   
29.
30.
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