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1.
ABSTRACT Developing a general framework to capture the complexities associated with the non-linear and adaptive nature of farmers facing water resources scarcity is a challenging problem. This paper integrates agent-based modelling (ABM) and a data mining method to develop a hybrid socio-hydrological framework to provide future insights for policy-makers. The data associated with the farmers’ main characteristics were collected through field surveys and interviews. Afterwards, the association rule was employed to discover the main patterns representing the farmers’ agricultural decisions. The discovered patterns were then used as the behavioural rules in ABM to simulate the agricultural activities. The proposed framework has been was applied to explore the interactions between agricultural activities and the main river feeding the Urmia-Lake, Iran. The outcomes indicate that farmers’ acquisitive traits and belongings have significant impacts on their socio-hydrological interactions. The reported values of the efficiency criteria may support the satisfactory performance of the proposed framework. 相似文献
2.
为了较好地描述软土塑性应变发展规律,提出了一种改进的塑性流动模型。该模型采用了与屈服函数形式相同,但具有一定倾角 的塑性势函数。土体在变形过程中,塑性流动方向会依赖于塑性势面的旋转而变化,直至达到破坏状态。通过对常规三轴试验结果的分析可以发现:在剪切过程中,塑性势面旋转角的初值 与终值 较为稳定,不受围压变化影响。在此试验观察基础上,引入了归一化的旋转角参数 以及描述土体应力状态的参数 ,在采用蛋形势函数的情况下二者具有良好的分段线性关系。利用该关系,建立了改进的塑性流动法则,只需要2个额外的模型参数。对所提出的塑性流动模型进行了验证,计算结果表明该模型能较好地反映塑性应变的变化趋势。 相似文献
3.
以2017年3月27日漾濞5.1级地震为例,根据区域特性和信噪比要求,选取数据较为完整的6个台站记录的2017年1月1日~6月6日期间的宾川地震信号发射台气枪震源波形资料,采用互相关检测技术提取6个台站各自稳定震相的走时数据,并对漾濞5.1级地震前后走时数据的变化情况进行分析。结果表明,漾濞5.1级地震前后6个台站各自稳定震相存在较为明显的走时变化,且短期内走时变化具有较好的同步性,相关台站异常幅度大小和异常出现时间存在细小差异。地震发生前,6个台站走时低值异常过程明显,以YUL台最为显著。地震发生前后走时变化形态特征为双“V”型,漾濞5.1级地震发生在第1个“V”型末端。地震发生后,不同方位相关台站受地震的影响程度不同,走时波动大小存在差异。 相似文献
4.
位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务(Location-based Service,LBS)领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法(Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献
5.
通过野外地质调查及室内综合研究,分析了关中盆地浅层地热能的开发利用情况、赋存特征和形成模式,并对资源量进行了估算,总结了盆地不同地貌单元、不同岩性的岩土体热物性参数特征,计算了区域恒温带深度和浅层大地热流值。关中盆地地热能的形成模式主要为热传导型和热对流型: 热传导型地热资源主要分布于西安凹陷、固市凹陷等完整地质块体内; 热对流型地热资源主要分布于深大断裂直接沟通地表的区域以及断裂带周边区域。采用层次分析法对关中盆地浅层地热能进行适宜性分区,认为关中盆地整体属于地埋管地源热泵系统适宜区或较适宜区,地下水地源热泵系统适宜区和较适宜区主要分布在盆地中部漫滩区和阶地区。利用热储法,计算关中盆地浅层地热能热容量为1.38×1016 kJ/℃,浅层地热能储量巨大,开发利用前景优良。 相似文献
6.
文章提出了一种识别混合层深度的人工智能方法。该方法在温度(密度)与压强(或深度)间建立线性模型, 并且将其系数和方差做成一组表征廓线特征的统计量。初始时为模型设定一个主观的先验分布, 在一个自海表向下移动的窗口内通过贝叶斯链式法则和最小描述长度原理学习新数据, 得到系数均值的最大后验概率估计。用F-检验识别系数发生突变的位置, 以此确定混合层的存在性及其深度。通过2017年2月太平洋海域的地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据进行测试, 并且以质量因子(Quality Index, QI)值作为判断识别混合层深度结果准确性的依据, 发现该方法相比于梯度法、阈值法、混合法、相对变化法、最大角度法和最优线性插值法在识别结果上具备更大的QI值。表明该方法能够准确识别混合层深度。 相似文献
7.
研究了东营凹陷八面河北部斜坡带的断裂特征、构造演化特征及其形成机制,明确了该区的断裂展布特点和断层活动性,弄清了北部斜坡带的演化规律,同时分析该区的构造变形特征。结果表明:中生代以后,八面河地区存在2种独立的构造变形系统:一是板块边缘相互作用力;二是到后期由于板块的持续俯冲,地幔底辟作用在岩石圈底面产生的牵引力。八面河北部地区在这2种构造力的综合作用下,不同时期表现出不同的构造变形特征。 相似文献
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