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1.
We propose to adopt a deep learning based framework using generative adversarial networks for ground-roll attenuation in land seismic data. Accounting for the non-stationary properties of seismic data and the associated ground-roll noise, we create training labels using local time–frequency transform and regularized non-stationary regression. The basic idea is to train the network using a few shot gathers such that the network can learn the weights associated with noise attenuation for the training shot gathers. We then apply the learned weights to test ground-roll attenuation on shot gathers, that are not a part of training input to obtain the desired signal. This approach gives results similar to local time–frequency transform and regularized non-stationary regression but at a significantly reduced computational cost. The proposed approach automates the ground-roll attenuation process without requiring any manual input in picking the parameters for each shot gather other than in the training data. Tests on field-data examples verify the effectiveness of the proposed approach.  相似文献   
2.
Investigating the performance that can be achieved with different hydrological models across catchments with varying characteristics is a requirement for identifying an adequate model for any catchment, gauged or ungauged, just based on information about its climate and catchment properties. As parameter uncertainty increases with the number of model parameters, it is important not only to identify a model achieving good results but also to aim at the simplest model still able to provide acceptable results. The main objective of this study is to identify the climate and catchment properties determining the minimal required complexity of a hydrological model. As previous studies indicate that the required model complexity varies with the temporal scale, the study considers the performance at the daily, monthly, and annual timescales. In agreement with previous studies, the results show that catchments located in arid areas tend to be more difficult to model. They therefore require more complex models for achieving an acceptable performance. For determining which other factors influence model performance, an analysis was carried out for four catchment groups (snowy, arid, and eastern and western catchments). The results show that the baseflow and aridity indices are the most consistent predictors of model performance across catchment groups and timescales. Both properties are negatively correlated with model performance. Other relevant predictors are the fraction of snow in the annual precipitation (negative correlation with model performance), soil depth (negative correlation with model performance), and some other soil properties. It was observed that the sign of the correlation between the catchment characteristics and model performance varies between clusters in some cases, stressing the difficulties encountered in large sample analyses. Regarding the impact of the timescale, the study confirmed previous results indicating that more complex models are needed for shorter timescales.  相似文献   
3.
高强钢组合偏心支撑钢框架是一种新型的抗震结构体系,为分析其抗震性能,利用ABAQUS有限元软件建立了简化分析模型。在验证该简化模型合理有效的基础上,建立了某十层算例的整体模型,施加竖向荷载的同时施加水平倒三角形循环荷载作用,进而分析了该算例的滞回性能。研究表明:本文提出的简化分析模型不仅可以较准确的模拟该结构体系的延性和抗侧刚度,还可以有效预测结构的变形分布和非线性性能。  相似文献   
4.
针对悬臂柱顶有拉梁和无拉梁层间隔震体系的抗震性能问题,运用增量动力分析(IDA)方法进行弹塑性分析,模拟结构从弹性到弹塑性直至最后倒塌的全过程。通过调幅地震动得到相应的层间位移角及峰值加速度,分别绘制单条与多条IDA曲线分析拉梁对隔震结构动力响应的影响,研究两种结构的抗震性能。结果表明:在相同性能点,有拉梁和无拉梁对纤维铰弯矩值和曲率值基本无影响,而在不同性能点,纤维铰状态明显不同;两种体系从正常使用阶段到防止倒塌阶段所需的加速度峰值的差距慢慢增大;在极罕遇地震下,柱顶有拉梁层间隔震体系的下部结构抗震性能要高于柱顶无拉梁层间隔震体系。  相似文献   
5.
增强型罗兰导航系统(eLoran)作为全球卫星导航系统(GNSS)的备份系统,是国家定位导航授时(PNT)安全的重要基础设施.针对目前标准eLoran信号存在易受交叉干扰、天波干扰,通信数据传输速率低等的问题,本文基于标准罗兰信号体制提出了两种波形改进方法(衰减函数法与对称波形法)并对新型波形进行性能评估.实验结果表明,两种方法能够有效缩短波形持续时间,加速后沿波形下降,减小发射机功耗.对称波形法能够大幅减小波形持续时间,但缩短波形持续时间也将改变原信号波形的频谱特性,利用衰减函数法可以最大程度保证信号的频谱性能.综合分析可知,新型波形能够有效利用时域资源,空余的时间可用于增加传输信号,进而提高数据调制技术的性能.  相似文献   
6.
宗会明  吕瑞辉 《地理科学》2020,40(5):760-767
采用2007、2012和2017年中国百强物流企业网络数据,运用世界城市网络研究的链锁网络模型方法,分析中国城市网络的等级结构、空间分异、空间联系及其演变特征。研究表明:基于物流企业数据的中国城市网络具有明显的层级特征,并呈现“两主多中心”的区域空间结构,网络联系的离散水平逐渐降低,其稳定性和均衡性有所增加,等级结构趋于合理;各节点城市组织能力空间分异明显,京津冀、长三角、珠三角的组织能力和介中心性始终处于较高水平,城市间物流联系逐渐增强,并有协同发展的趋势;城市网络联系中,长江沿线城市物流网络联系地位上升,上海为中心的T字型空间结构替代以北京为中心的核心网络结构,在全国尺度形成以胡焕庸线为界线,物流联系网络呈中东部密集、西部相对稀疏的空间格局,其演变过程呈现由等级网络联系特征向等级性与空间近邻性网络联系特征转变趋势。  相似文献   
7.
张可心 《干旱区地理》2020,43(5):1270-1277
为了对庆阳市气候资源特征进行分析和评价,指导当地城乡规划建设及旅游业的发展,利 用庆阳市 1981—2018 年 8 个气象观测站逐日气温、降水、风速、相对湿度、日照时数等资料,计算当 地气候舒适度的 4 种参数,分析庆阳市气候舒适度时空变化特征,结果表明:庆阳市春季、秋季偏 冷,夏无酷暑,温暖舒适,冬季寒冷,较不舒适;温湿指数、风效指数、穿衣指数年际变化特征显示, 四季气候均有向暖发展的趋势,春季和夏季变化趋势极显著,秋季和冬季变化显著性较弱;综合指 数年际波动大,夏季气候趋于不舒适,其余季节均趋于舒适;气候舒适期年内分布特征显示,5~9 月 为全市气候舒适期,适合开展旅游活动;5 月和 9 月舒适度空间分布的总体特征是西部高,东部低, 6~8 月均为东南部高,西部、北部低;舒适度月变化总体特征为,5 月>6 月>9 月>8 月>7 月。  相似文献   
8.
刘骁啸  吴康 《地理科学进展》2020,39(12):1972-1984
非首都功能疏解作为京津冀协同发展战略的核心,对解决北京大城市病、实现京津冀可持续发展具有重要意义。论文构建了一个“四位一体”的产业投资网络演化分析框架,以京津冀中部核心区为研究对象,利用工商企业投资大数据测度了非首都功能的3类重点行业在2010、2014、2018年的资本流动特征,并从“节点—路径—格局”3个层面分析了功能疏解背景下产业投资网络演化过程。研究结果表明,非首都功能疏解背景下,北京市各行业对外投资增强,投资集聚中心逐渐向外围转移,但不同行业演化格局存在差异。制造业呈现由邻近扩散向等级扩散转变的演化路径,并向着多中心格局发展;批发零售业在资本净流动层面显示出扩散特征,在骨干路径层面呈现集聚现象,分布格局由北京单极放射状向京津双核联动演化;交通运输仓储和物流业向郊区物流园区所在地集聚,但网络整体发育滞后。研究结果能够为科学认识首都功能疏解情况、了解中部核心区产业结构及产业发展的变动态势提供参考。  相似文献   
9.
在柴达木盆地尕斯库勒盐湖区,通过对芦苇、赖草、海韭菜、无脉苔草、洽草、盐地风毛菊、羊齿天门冬、小花棘豆和白刺9种盐生植物生长区土壤容重、含水量、全盐量、pH值、全氮、速效钾、速效磷进行测试分析,研究其对盐渍化土壤的改良效果。试验结果表明:9种盐生植物均可降低土壤容重、全盐量和pH值,提高土壤含水量,其平均全盐量较裸地降低了3.79%~85.40%,平均降低幅度为44.99%,小花棘豆降低土壤容重相对较为显著(17.39%),无脉苔草相对较差(1.37%);盐地风毛菊降低土壤pH值的能力相对较强(5.11%),羊齿天门冬相对较弱;赖草提高土壤含水量相对较为显著(26.05%),白刺相对较差(1.85%)。9种盐生植物可不同程度增加土壤全氮含量,且随取样深度增加全氮含量呈逐渐降低的变化趋势;9种盐生植物坡面地表以下垂直方向0~20 cm土体速效磷含量表现出增加趋势,其中在地表以下20~50 cm位置速效磷含量增加相对较为显著,土体速效磷含量增加的程度由大至小依次为:小花棘豆、赖草、无脉苔草、海韭菜、白刺、羊齿天门冬、芦苇、洽草和盐地风毛菊。研究结果对于利用盐生植物防治土壤盐渍化,以及进一步提高土壤可持续利用有实际价值。  相似文献   
10.
ABSTRACT

Pedestrian networks play an important role in various applications, such as pedestrian navigation services and mobility modeling. This paper presents a novel method to extract pedestrian networks from crowdsourced tracking data based on a two-layer framework. This framework includes a walking pattern classification layer and a pedestrian network generation layer. In the first layer, we propose a multi-scale fractal dimension (MFD) algorithm in order to recognize the two different types of walking patterns: walking with a clear destination (WCD) or walking without a clear destination (WOCD). In the second layer, we generate the pedestrian network by combining the pedestrian regions and pedestrian paths. The pedestrian regions are extracted based on a modified connected component analysis (CCA) algorithm from the WOCD traces. We generate the pedestrian paths using a kernel density estimation (KDE)-based point clustering algorithm from the WCD traces. The pedestrian network generation results using two actual crowdsourced datasets show that the proposed method has good performance in both geometrical correctness and topological correctness.  相似文献   
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