2012年江苏扬州M 4.9地震前地磁垂直分量日变双低点异常     

郭明瑞  胡久常  吴佳林  王桂丹  王锡娇  崔泽岩 《地震地磁观测与研究》2018,39(3):89-93

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   

基于功能群对比分析黔中普定水库和桂家湖水库浮游植物群落结构特征   总被引：6，自引：1，他引：5  

胡月敏  李秋华  朱冲冲  欧腾  李红梅  陈峰峰  高永春  骆兰 《湖泊科学》2018,30(2):403-416

为了解黔中地区浮游植物群落结构特征,同时为了研究功能群对水环境的指示,选取黔中2座典型水库——普定水库和桂家湖水库,分别于2015年的枯水期(1月)和丰水期(8月)进行浮游植物采样分析.结果表明:(1)2座水库营养盐无显著性差异,水动力学参数(水温、混合层深度、透明度、真光层深度、水柱相对稳定性、光的可获得性)存在显著性差异.(2)普定水库共归类出18个功能类群,桂家湖水库共归类出15个功能类群.普定水库优势功能群水期分布特征:枯水期LO→丰水期B+P;桂家湖水库优势功能群水期分布特征:枯水期B+J+Y→丰水期B+J.垂直层面上,普定水库枯水期以甲藻组成的优势功能群LO在三岔街采样点表层藻类生物量达到峰值(18529μg/L),远高于中层和底层水体以及其他采样点,与该点水文特性以及组成LO的甲藻特征有关.丰水期以硅藻组成的功能群P在小河采样点的中层藻类生物量最大(2741μg/L),远高于该点的表层水体及其他采样点,与P类群耐受低光有关.而桂家湖水库由于面积小、水位浅且少有人为干扰,故样点间环境因子差异小,整个水体优势功能群分布高度一致.(3)经RDA分析,水动力学参数、营养盐、p H和电导率是影响普定水库浮游植物群落分布的主要环境因子;桂家湖水库仅水动力学参数(水温和水柱相对稳定性)是主要因子.(4)从浮游植物功能群适宜生境来看,普定水库为富营养水体,桂家湖水库为中到富营养水体.由分析得出隶属于不同水域的2座水库浮游植物群落结构及水环境均存在显著性差异.  相似文献   

国土空间规划中的市域主体功能分区研究     

徐依帆  蔡潇  吕添贵 《国土资源导刊(湖南)》2020,17(4):65-69

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基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测     

闫佰忠  孙剑  王昕洲  韩娜  刘博 《吉林大学学报(地球科学版)》2020,50(1):208-216

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   

布朗运动模型在露天矿山边坡变形预测的应用     

胡俊  李远文 《测绘地理信息》2019,44(4):45-48

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2020年6月26日新疆于田6.4级地震前中期和短期预测依据与启示     

宋治平  薛艳  马亚伟  宋春燕  张小涛  晏锐  孟令媛  闫伟  苑争一 《中国地震》2020,36(3):407-416

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   

基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测     

李建新  刘小生  肖钢  周文  刘仁志 《大地测量与地球动力学》2020,40(6):577-580

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   

西江流域现存牌坊的时空分异及其功能演变研究     

吴清  柯月嫦  李细归 《地域研究与开发》2019,38(5)

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基于MATLAB的铁路路基沉降预测优化方法     

刘鹏鹏  李仲勤 《北京测绘》2020,(4):580-583

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   

海洋脊椎动物甲状腺系统的研究与应用     

杨皓月  邢荣娥  刘松  于华华  李鹏程 《海洋科学》2020,44(8):118-129

甲状腺（Glandula thyreoidea）是海洋脊椎动物体内重要的内分泌腺，从海洋脊椎动物开始，才有了独立的甲状腺结构。海洋脊椎动物的甲状腺一般为实质性的组织。实质由甲状腺滤泡组成，构成滤泡的上皮细胞合成、贮存和分泌的甲状腺激素是调节机体生长发育的关键激素。从海洋脊椎动物开始才有了独立的甲状腺结构。对于动物甲状腺的研究多集中在甲状腺形态及甲状腺与生长发育关系方面，而对海洋脊椎动物的甲状腺的研究则越来越多的集中于环境因素所引起的甲状腺病变方面，环境因素对甲状腺功能的影响也逐渐成为科学研究的重点。海洋水体污染导致的甲状腺机能受损，使海洋脊椎动物不能正常生长发育，数目与种类骤减之时，我们不得不重视对海洋脊椎动物甲状腺的研究。  相似文献