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1.
疫灾是人类灾害链网中的顶级灾害。利用历史疫灾史料,建立疫灾时间序列,使用历史断面分析、因子相关分析、时间序列分析等方法,对中国过去2720年疫灾流行的时空特征及其影响因素进行研究。结果表明:① 中国疫灾流行的频度和强度有长期上升趋势,温暖期形成疫灾低谷,寒冷期形成疫灾高峰。② 中国疫灾流行总体以夏、秋季为主,但有阶段性差异,15世纪50年代以后,由于疫病种类增多,疫灾频度提高,疫灾的季节性差异逐渐不显著。③ 中国疫灾波动周期主要有620~610 a、320~310 a、230~220 a、170 a、90 a等,它们大都是12 a或11.2 a的倍数,反映了“十二地支”周期的存在和太阳黑子活动对疫灾周期的重大影响。④ 过去近3000年里,中国累积的疫灾广泛度为93.51%,疫灾厚度达16.86层,东南半壁的疫灾比西北半壁的频繁得多、严重得多。⑤ 中国疫灾区域拓展与土地开发同步,疫灾重心变迁受经济重心的牵引,南宋以前由北向南迁移,南宋以后由东向西迁移;外来疫病输入对疫灾分布格局产生重大影响。⑥ 疫灾流行既是自然生态现象,也是社会文化现象,疫灾时空分布变迁反映人地关系变迁,人口稠密区、交通沿线区、都城周边区、自然疫源区、灾害频发区都是疫灾多发区。⑦ 地理环境分异奠定疫灾空间分异,高温、高湿、低海拔地区疫灾易于流行;自然灾害对疫灾具有诱发作用,灾害频繁区也是疫灾频发区,灾害频繁期也是疫灾频繁期;气候变迁影响疫灾波动,寒冷期疫灾多发,温暖期疫灾少发;人口增加带来的土地开发和人地关系紧张,加剧疫灾的流行;疫灾与战争如影随形,战乱频繁期也是疫灾频繁期。 相似文献
2.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。 相似文献
3.
通州区作为北京城市副中心,地面沉降对其城市建设和发展会产生潜在的影响.采用2019年1月至2020年2月升、降轨Sentinel-1数据,基于SBAS-InSAR技术提取通州区高精度地表形变信息,运用GIS空间分析方法,结合地下水和土地利用类型数据,综合分析通州区地面不均匀沉降的原因.结果表明:升、降轨SAR数据获取的通州区地面沉降数据具有较好的一致性,存在不均匀地面沉降特征,北部、西北部地区沉降速率偏高,有明显的沉降漏斗;通州区地面沉降具有季节性变化特征,四季中夏季累计沉降量最大;地下水漏斗区与地面沉降区的位置基本一致,水位埋深变化与沉降量变化具有相似的趋势;建设用地规模不断地扩大,对地面沉降产生重要的影响. 相似文献
4.
本文使用第二代欧洲气象卫星MSG搭载的SEVIRI传感器数据,基于卫星数据稳健分析技术提取了意大利地区2015—2017年间的三次热异常,并在此基础上增加热异常的判定条件,利用静止气象卫星的高时间分辨率特性,基于夜间多时相遥感数据探究热异常与地震的相关性。结果显示:通过夜间多时相遥感数据均值可更清晰地展示出研究区热异常的时空变化,基于改进后的判定条件可以有效地判断热异常是否可能与地震有关。此外,夜间多时相热异常的时空分布研究表明,云层的扩散与消失可能对热异常提取结果有重要影响。 相似文献
5.
以现有地磁台站的长期海量观测数据为基础,忽略地磁场成因及众多影响因素的复杂作用机理,对地磁变化场的时空关联性进行分析,挖掘数据中蕴含的规律信息,进一步构建基于BP神经网络的地磁变化场预测模型。通过实际地磁台站的观测数据对模型预测结果进行验证,结果表明,对于任意选取的100组验证数据,均方根误差为4.8 nT,求解精度能够满足一般科学研究对地磁变化场的精度需求。 相似文献
6.
在分离大坝变形数据信息的基础上,利用重标极差法实现大坝变形趋势判断,然后利用优化极限学习机及混沌理论实现大坝变形预测。重标极差分析表明,大坝变形始终具有正向持续性,但其程度具有减弱趋势。在变形预测过程中,模型参数的递进优化不仅能提高预测精度,还能有效提高其稳定性,预测模型的相对误差均值均小于2%,验证了本文预测思路的有效性。大坝变形趋势判断及预测结果一致性较好,均认为大坝变形仍会进一步增加,但增加幅度相对较小,趋向于稳定发展。 相似文献
7.
高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。 相似文献
8.
基于国家气候中心(NCC_CSM11)、美国国家环境预报中心(NCEP_CFS2)和欧洲中期天气预报中心(ECMWF_SYSTEM4)三种模式产品资料,以及美国国家环境预报中心(NCEP)的大气环流再分析资料和云南、贵州及四川三省359个站点月降水资料,搜寻模式“有预测技巧的高影响关键区”,使用逐步回归方法建立预测释用模型,比较采用原始资料和年际增量两种资料序列的释用结果与模式结果的预测性能。结果表明:原始资料释用结果月均PC评分与模式结果相近,PS和ACC评分则有所提高;增量资料释用结果对月降水预测性能的改进优于原始资料释用结果;进一步采用超级集合平均方法对各月三种模式增量资料释用结果进行集成,预测评分在绝大多数情形下超过参与集成的各成员评分最高值,集成结果对ACC提升最明显,其次为PC评分,对PS评分改进不明显。 相似文献
9.
庙西南凸起蓬莱A构造区馆陶组有良好油气发现,但储层厚度多小于5 m,难以被精确识别刻画。以薄层砂体为研究对象,综合地震、测井、钻井岩心、古生物等基础资料,明确研究区馆陶组沉积时期受北东向物源供给沉积,发育河流-浅水三角洲相。基于90°相位化处理确定砂体地震响应特征;分频解释处理判断相对等时地震同相轴,构建馆陶组高频层序地层格架(三级层序SQ1-3),优选60Hz地震数据体进行地层切片划分;地层切片高精度沉积学解释揭示研究区馆陶组SQ1层序至SQ3层序依次发育河流-席状化浅水三角洲-朵叶状浅水三角洲-水下河道型浅水三角洲。其中SQ1层序中河道砂体以及SQ2-3层序中浅水三角洲前缘砂体皆为有利储层。此次研究丰富发展了渤海海域河流-浅水三角洲相中地震沉积学在砂体预测中的研究成果。 相似文献
10.
土地利用变化是引起碳排放增加的重要原因之一。探索区域土地利用变化引起的碳排放量和碳排放效率问题,对于把握各土地利用类型的碳排放特征、制定土地利用减排策略具有重要意义。本研究以集中国生态系统重要性与脆弱性于一体的典型区域的河西内陆河流域为研究区,利用1985—2020年的土地利用现状遥感数据,通过土地利用动态变化模型、排放系数法深入分析了河西内陆河流域的土地利用变化及其引起的碳排放量和碳排放效率的时空变化特征。结果显示:(1)1985—2020年绿洲规模呈持续扩张趋势,与1985年相比,2020年的绿洲面积相对增加了13.17%;建设用地以单向转入为主,其余土地利用类型之间的双向转变频繁。(2)各土地利用类型的净碳排放量总体呈增加趋势,2020年净碳排放量(113.17×104t)相对1985年(48.57×104t)增加了1.33倍,净碳排放量与绿洲面积显著正相关,耕地和建设用地扩张引起的碳排放量是净碳排放量增加的主要原因。碳排放弹性系数整体呈增加趋势,由1990年的-1.83增至2020年的205.91。(3)1985—2020年的耕地和建设用地碳排放强度、绿洲碳排放强度均呈增加趋势,分别由1985年的32.17 t·km-2和5.09 t·km-2增至2020年的60.74 t·km-2和10.48 t·km-2,但绿洲碳排放强度增加速率小于耕地和建设用地,同期的绿洲碳吸收强度普遍呈递减趋势。(4)工业城市嘉峪关市、金昌市的多年平均绿洲碳排放强度最大,以灌溉农业为主的行政单元相对较低,以畜牧业为主的祁连县最低。本研究通过定量分析河西内陆河流域土地利用的碳排放量及其变化,有助于宏观把握河西内陆河流域土地利用的碳排放特征,对于寻找解决土地利用的减排方案、加强土地管理和推动土地利用的低碳发展模式提供了科学认识基础和决策参考。 相似文献