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1.
区域中长期地震危险性数值分析研究,需要对其初始构造应力场有所了解,但目前以及未来一段时期内仍无法直接观测到深部孕震层区域的应力场状况.本文首先基于岩石库仑-摩尔破裂准则,利用青藏高原及邻区百年历史范围内的强震信息,来反演估算该区域的初始应力场.然后,考虑区域构造应力加载及强震造成的应力扰动共同作用,重现了历史强震的发展过程.然而对于初始应力场的反演估算,本文仅能给出区域其上下限的极限值,并不能唯一确定.因此,采用Monte Carlo随机法,进行大量独立的随机试验计算,生成数千种有差异的区域初始应力场模型,且保证每种模型都能令历史强震有序发生,但未来应力场演化过程不尽相同.最后,将数千种模型在未来时间段内的危险性预测结果集成为数理统计结果,据此给出了区域未来的地震危险性概率分布图.初步结果显示未来强震危险性概率较高地区集中在巴颜喀拉块体边界及鲜水河断裂带地区. 相似文献
2.
3.
浮动车轨迹数据具有覆盖范围广、更新周期短、获取成本低等特点,对于地图的生产和更新具有重要意义,但是由于受到卫星信号被遮挡及多路径效应的影响,其精度普遍较低。本文采用一种基于OSM作为参考数据的方式对浮动车轨迹数据进行校正。首先通过一种分层时空地图匹配的方式将轨迹数据与OSM进行匹配;然后采用引力模型对数据进行校正;最后在武汉市出租车轨迹数据上进行了试验。结果表明,本文提出的数据校正方法可以有效地提高浮动车轨迹数据的精度。 相似文献
4.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
GNSS基准站坐标时间序列具有明显的季节性变化。基于谐波函数模型的最小二乘拟合方法只能得到固定振幅的季节性信号,而真实的季节性信号其振幅是变化的。采用半参数模型进行季节性信号提取时又存在最优平滑因子确定困难、迭代速度慢的问题。提出一种赋相对权比的半参数模型,采用迭代更快速的黄金分割法与改进效率法相结合的策略确定最优平滑因子。通过模拟数据实验,验证了改进模型的可用性。实验表明:改进方法的计算效率明显提高,对于10 a长度的模拟数据,相较GCV函数法搜索速度提高68.1%,相较L-曲线法速度提高25.8%;计算精度较最小二乘法和半参数模型法均有提高,所得残差中没有明显的季节性信号。 相似文献
5.
6.
人口流动影响新冠肺炎疫情传播与风险扩散。基于百度迁徙大数据和各省市区卫生健康委员会数据,结合地理信息技术,研究了2020年1月1日至3月5日136个城市新冠肺炎疫情扩散与武汉市人口流出的空间关系及其对我国城市公共卫生治理启示。研究表明:1)中国新冠肺炎疫情扩散过程具有阶段性特征,经历了疫情发生与隐性扩散、快速扩散与暴发、扩散遏制和扩散衰减4个阶段。2)研究时间段武汉市人口主要流向湖北省境内以及周边省市和北京、上海、广州、深圳等一线城市,具有地理邻近性和倾向区域中心城市的人口流入特征。受地理距离、时间成本、社会经济联系、境外输入等因素的影响,新冠肺炎疫情空间分布的不平衡性明显,长江中游城市群、京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区和成渝城市群成为新冠肺炎疫情集中分布的重点区域,一些重点出入境口岸城市的新冠疫情扩散风险较大。3)新冠肺炎疫情扩散与人口流出之间具有较强的正向等级相关性。两者之间的空间关系可以分为8种调控类型,近90%的城市具有人口流入多、确诊病例数高或人口流入少、确诊病例数低的特征。其中,人口流入多、确诊病例数高的城市主要集中分布在湖北省境内以及中国重点城市群的中心城市,其防控压力来自人口流入多、确诊病例数高带来的疫情扩散风险;而人口流入少、确诊病例数低的城市分布较为分散,其防控的难点在于提高防控对策的精准性。我国疫情防控取得了显著成效,但随着时间的演进全球疫情形势反弹的不确定性仍然存在,外防输入、内防反弹的压力依然很重,现阶段乃至未来一段时期,疫情防控将伴随中国经济社会发展成为新常态。建议针对8种调控类型,从人口流动、交通和资源等引导与管控方面分类提出精细化的疫情防控策略,提升城市公共卫生治理能力。 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
10.
由于缺乏长期观测资料,前人对山东半岛邻近海域海水溶解氧的时间变化和空间分布特征的研究较少。本文基于威海刘公岛海洋牧场于2016年7月20日至2017年3月14日期间,利用生态环境实时在线观测系统获得的底层海水的温度、盐度、水深、溶解氧数据,分析了该牧场海水溶解氧浓度的时间变化特征及其影响因素,并探讨了低氧灾害发生的可能性。结果表明在观测期间,该牧场海水溶解氧浓度以季节变化为主,冬季最大、夏季最小,其中2月份平均值最高,约为10.86mg/L,8月份平均值最低,约为5.91mg/L。同时海水溶解氧浓度也存在显著的小时变化和日变化,且变化幅度于8月份最大、3月份最小。影响海水溶解氧浓度变化的主要因素是海水温度,溶解氧浓度随着温度的季节性变化而变化。夏季,水体分层会使溶解氧浓度发生大幅度的降低,大风过程对于溶解氧浓度也有一定的影响,通过打破夏季的季节性温跃层使水体发生垂向混合从而为海底提供氧气,但大风过程之后的几天会出现溶解氧浓度降低的现象。本次研究发现刘公岛海洋牧场在观测期间不存在低氧现象。 相似文献