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1.
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   
2.
高原涡作为经常给我国带来暴雨等灾害的天气系统,其形成一般认为是通过感热和潜热自下而上激发的,然而,2013年5月下旬发生的一次引发其下游灾害性强降水的高原涡却是由对流层高层天气尺度低涡诱发的。为此,基于新发展的多尺度子空间变换和多尺度能量涡度方法以及ERA5再分析资料对其动力学过程进行了详尽的探讨,先将原始场重构到三个尺度子空间,即背景环流尺度子空间、天气尺度子空间和高频尺度子空间,重构场上首次显示此次过程生成于青藏高原西北侧,其成因为对流层高层基本气流尺度向天气尺度的跨尺度动能正则传输,即正压失稳,并且表现为从高层向下。在发展阶段,其能量最终来源为基本气流向天气尺度的有效位能传输和非绝热加热,然而这些过程只发生于涡旋低层的西侧。进一步分析发现,天气尺度内存在一个能量再分配“路径”:首先,低层西侧获得的有效位能转换为动能,西侧垂直的气压梯度力做功将低层获得动能向高层分配;在高层,水平的气压梯度力做功进而将西侧获得的动能向东侧分配;东侧垂直的气压梯度力做功再将动能向低层分配;至此,低层西侧获得的能量被分配到整个涡旋空间中,使得涡旋能够均匀发展。  相似文献   
3.
随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层参数预测方法,并使用64口井的测井数据进行储层参数预测效果分析.结果表明,使用迁移学习后,渗透率模型预测效果最高可以提升58.3%;含水饱和度模型预测效果最高可以提升近40%,且最大可以节省60%的计算资源;以孔隙度预测模型为基础模型时更适合使用参数冻结的训练方式,以孔隙度含水饱和度联合预测模型为基础模型时更适合使用参数微调的训练方式.  相似文献   
4.
探讨不同区域地方政府干预对碳排放的影响差异,对于中国推进碳减排战略、协调区域经济社会发展具有重要意义。鉴于此,论文基于地方政府土地出让的视阈,以中国8大经济区为研究对象,有机耦合STIRPAT模型与CKC模型,构建形成STIRPAT拓展模型,并使用2007—2016年中国28个省(市、自治区)的工业面板数据,对比考察8大经济区政府土地出让干预对区域碳排放的影响差异。结果表明:不同经济区的地方政府土地出让干预对区域碳排放的影响存在显著差异。其中,同为CKC“倒N”型的北部沿海、南部沿海、长江中游经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响呈现出北部沿海经济区为负、南部沿海经济区为正、长江中游经济区无显著影响的差异效果;同为CKC“倒U”型的东北、西南和西北经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响,东北和西南经济区都显著为负,西北经济区未表现出显著影响;同为CKC“U”型的东部沿海和黄河中游经济区,其政府土地出让干预对碳排放也呈现出前者为负、后者为正的相反影响。研究结果可为制定碳减排差别化政策、协调区域可持续发展提供参考。  相似文献   
5.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
6.
成矿预测:从二维到三维   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着矿产资源勘探方法以及计算机科学技术的不断发展,成矿预测的理论和方法已从定性发展至定量,从二维拓展到三维。近十年来,随着深部矿产资源勘探工作的推进,三维成矿预测研究得到了迅猛发展,相关理论与方法也已逐步走向成熟。本文总结了国内外二维成矿预测研究的现状,同时对近十年来国内外学者在三维地质建模技术、三维成矿预测方法等方面的主要成果和进展做了系统总结和分析。目前,国内外多个地区已相继开展了三维成矿预测工作,并成功圈定多个深部找矿靶区,相关成果为深部找矿勘探工作提供了新的方法和方向。在此基础上,本文对未来三维成矿预测的发展趋势进行展望,相较于传统的二维成矿预测,三维成矿预测往往受限于三维预测信息的缺乏。如何更好的挖掘二维数据在深度方向的指示能力,将二维数据推演至三维环境,利用数值模拟、机器学习等方法开展数据挖掘、充分发挥已有数据的内蕴信息将在未来推动三维成矿预测理论的深入发展,提高三维成矿预测的理论方法及应用实践水平。  相似文献   
7.
类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。  相似文献   
8.
在地球上最为活跃的海洋透光层体系中,矿物-微生物交互作用的形式十分丰富。系统采集了黄海近海透光层水体样品,测试分析发现其中分布大量悬浮半导体矿物及微生物群落。通过电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)、环境扫描电子显微镜(ESEM)及配有的EDX能谱仪,从宏观到微区对悬浮颗粒矿物的化学元素组成进行了测试分析,发现其主要矿物组成元素为Si、O、Na、K、Ca、Al等,且含有较高含量的Mn、Fe、Ti等金属元素;通过X射线衍射光谱(XRD)、拉曼光谱(Raman)测试从整体到局部分析悬浮颗粒矿物的物相组成,发现其主要组成矿物为石英、钠长石、方解石、云母和绿泥石等,还有锐钛矿、金红石、板钛矿、针铁矿等铁、钛金属氧化物半导体矿物。通过16S rRNA高通量测序分析海水中主要微生物群落为Proteobacteria、Actinobacteria、Bacteroidetes、Planctomycetes、Woeseia、Fluviicola等,并通过构建双室反应体系对海水微生物与悬浮矿物间氧化还原作用及胞外电子传递过程进行了表征,结果显示增加海水悬浮矿物作为电子受体后,体系开路电压由330. 80 mV提升至426. 59 mV,提升比率达130%,最大输出功率由8. 376 9 mW/m^2提升至12. 096 8 mW/m^2,为原体系的1. 44倍。实验研究表明,海水透光层悬浮矿物能有效参与并促进微生物胞外电子传递过程,为后续深入研究基于电子能量传递利用的半导体矿物-微生物协同作用以及元素循环调控机制奠定初步基础。  相似文献   
9.
Abstract

Sediment yields from and sediment transfer within catchments of very low relief and gradient, which make up about 50% of Earth’s surface, are poorly documented and their internal sediment dynamics are poorly known. Sediment sources, their proportionate contributions to valley floors and sediment yield, and storage are estimated using fallout radionuclides 210Pb(ex) and 137Cs in the catchments that drain into Darwin Harbour, northern Australia, an example of this understudied catchment type that appears to be globally at the extreme end of this category of catchments. Unchannelled grassy valley floors (dambos, or seasonal wetlands) trap ~90% of the sediment delivered from hillslopes by sheet and rill erosion. Further down valley, small channels transport ~10% of the sediment that escapes from the dambos, and the remaining sediment comes from erosion of the channels. In this case, the fractional sediment storage is very high as a result of the existence of dambos, a landform that depends for its existence on low gradients.  相似文献   
10.
机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量(Soil Salt Content, SSC)较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下:首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和格网搜索算法(Grid Search, GS)同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型(AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR)。结果表明:① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R2/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词:盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析  相似文献   
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