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对美国NGA,采用一维连续小波变换得到每条记录的小波功率谱。研究了任意时间处小波功率谱最大值所对应的主频率。结果表明:地震动主频率随时间的增大逐渐减小;竖向地震动分量的主频比水平向分量随时间减小更快。分别采用线性函数模型、指数函数模型和指数三角函数模型,分析了场地、震级和震中距对主频变化曲线的影响,拟合了主频率在不同场地条件、震级、震中距等情况下随时间的变化曲线,水平向和竖向的频率时变曲线整体上都是随时间递减的,且竖向衰减得更快些,大多数情况下竖向记录的高频成分比水平向记录的相应成分要多。 相似文献
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使用无人机实施测绘航空摄影时,由于无人机相对航高较低,地面起伏会对无人机影像的分辨率、覆盖范围、重叠度造成较大的影响,影像成果会出现分辨率不足、重叠度不够、覆盖漏洞等缺陷。针对这一情况,本文提出了一种利用数字微分正解法的计算方法,借助DEM准确计算每张影像的覆盖范围,并使用FME软件高效生成全部影像的覆盖范围。经过实际使用,验证了该方法可以在航线设计阶段准确预测并分析全部影像的覆盖范围、重叠度,因此可及时发现设计问题并调整航线。该方法可以有效减少因地形起伏造成的影像覆盖缺陷,减少返工现象,从整体上提高了作业效率。 相似文献
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为了得出雾霾气象成因机制、影响因素和时空分布特征,以石家庄市区与郊县为研究区域,将2013年9月至2016年12月石家庄市各市区、郊县的PM2.5历史监测数据中的有效数据进行了数据分析处理得到雾霾浓度数据,还有温度、降水、风速、地形和人口密度等数据,运用GIS分析的方法,模拟绘制石家庄雾霾的时空分布图、雾霾与各影响因子的专题对比图,得到雾霾形成机制的因子、雾霾的时空分布规律、雾霾季节变化特征、雾霾与地形间的关系等;运用数据分析软件OriginPro8.SR3分析雾霾浓度与风速数据、降雨数据、温度数据间的相关性。 相似文献
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作为移动社交网络的主体,人们移动带来的位置轨迹不仅记录了人的行为历史,也记录了人与社会的交互活动信息。移动社交网络中位置轨迹数据的分析与利用为解决城市问题提供了一种新的思路。本文概述了轨迹数据可视分析中的几种方法,总结了轨迹数据可视分析研究中存在的问题和面临的挑战。 相似文献
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2019年6月17日四川宜宾市长宁县发生MS6.0地震, 分析震中周边600 km内7个地电场台站观测分钟值数据, 获知震前2个月左右红格等6个台站地电场均存在不同方位之间、 同方位长短极距之间的相关系数持续降低, 6月17日这些相关系数基本降至最低, 反映出这6个场地的地电场在此次地震前后发生了非均匀变化; 同时, 这6个台站的地电场优势方位角出现了约45°或90°跃变, 并伴有显著发散或收窄现象。分析表明长宁MS6.0地震前后, 这6个场地的多种地电场异常现象具有局部场地效应、 时间准同步性。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2020,(1)
为了验证基于TBC软件进行BDS长、短基线解算的精度以及可靠性,使用TBC软件采用不同解算模式对实测数据进行处理。经分析可知,基于TBC软件进行BDS短基线解算成果与GPS基本一致,水平分量较差优于2.5 mm、垂直分量较差优于5 mm,都具有较高的水平精度和垂直精度;BDS基线精度略优于GPS,实际应用中可用广播星历代替精密星历进行基线解算。基于TBC软件加载精密星历进行BDS长基线解算成果与GPS相比,水平分量较差为5 cm、垂直分量较差为12 cm以内。实际应用中可使用快速星历或超快速星历代替精密星历进行BDS长基线解算。 相似文献
90.
对于滑坡易发性预测建模,连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量(attribute interval numbers,AIN)和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律,以江西省上犹县为例,考虑5种连续型环境因子AIN划分(4、8、12、16及20)和5种数据驱动模型(层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、逻辑回归(logistic regression,LR)、BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)),总计25种不同工况下的滑坡易发性预测研究.再开展滑坡易发性指数的不确定性(包括精度评价和统计规律等)分析.结果表明:(1)对于同一模型,随着AIN值从4增加至8再到20时,易发性预测精度先逐渐提升,然后缓慢提升直至稳定;(2)对于同一AIN值,RF模型预测精度最高,其后依次为SVM、BPNN、LR和AHP模型;(3)在25种组合工况下,AIN=20和RF模型的预测精度最高,AIN=4和AHP模型精度最低,但在AIN=8和RF模型组合下的易发性建模效率较高且精度也较高;(4)更大的AIN值和更先进的机器学习模型预测出的滑坡易发性指数的不确定性相对较低,更符合实际的滑坡概率分布特征.在环境因子属性区间划分为8和RF模型工况下高效准确地构建滑坡易发性预测模型. 相似文献