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1.
2018年9月8日,云南省墨江县发生MS5.9地震并伴随一系列余震,探究该地震周围的应力场对于理解该地震的发生机制和后续地震的发展趋势具有着重要的参考意义.本研究收集了震源及其邻区中前人研究和Global CMT所给出的震源机制资料,对该地区进行了构造应力场反演,并同时利用反演得到的应力张量模拟墨江地区的震源机制解表现.结果表明:(1)在应力轴整体分布上,自西向东σ1轴(压轴)从NNE-SSW向逐渐转向NNW-SSE向,σ3轴(张轴)从WWN-EES向逐渐转向WWS-EEN向,张轴呈弧形分布,压轴呈放射状分布.(2)在应力轴倾伏角上,研究区域内的压应力轴和张应力轴倾伏角都比较小,即两轴均接近水平.(3)R值分布大体是在东南部相较于西北部大,结合当地地质背景分析得到,物质逃逸自西北向东南呈逐渐变缓的趋势.(4)利用反演得到的应力张量和应力状态计算墨江地震震源区的相对剪应力和相对正应力大小.由此推测,墨江地震恰好发生在相对剪切应力值和相对正应力正值最大的节面上.从而可以确定墨江地震的发震节面的基本参数:走向216.32°,倾角86.91°,滑动角0.27°,相对剪应力值0.9,相对正应力值0.3.本研究为此次墨江地震的发震背景和地震动力学研究提供了基础性资料.  相似文献   
2.
快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。  相似文献   
3.
介绍了自主导航的轨道确定及时间同步观测方程。以北斗仿真全星座为对象,通过采用仿真星间及卫星与地面锚固站间观测值,进行了60 d自主导航解算,分别探讨了锚固站数量及锚固站观测连续性对北斗卫星导航系统(BDS)3类卫星自主导航精度的影响。结果表明:锚固站数量及观测连续性对RERR及CERR无影响;加入1个锚固站即可显著改进URE结果精度,继续增加锚固站数量虽然可进一步提高URE精度但其改进效果有限;锚固站观测中断时间越长,其对应自主导航精度越低。因此,在BDS自主导航运行模式下应保持较高的锚固站观测频次以保证自主导航精度;另外,锚固站数量及观测连续性对北斗系统3类卫星自主导航精度的影响无显著差异。  相似文献   
4.
近些年来,生态系统的服务价值研究已成为生态学以及生态经济学领域中的一个热点问题。祁连山被称为伸进西北干旱区的一座湿岛,在我国“一带一路”建设中占有重要地位。景电灌区兴建以来从祁连山移出了大量农牧民。那么,景电灌区移民对祁连山植被恢复的生态价值如何呢?以景电灌区移民涉及到的祁连山东端景泰、古浪、天祝3县山区为研究区,用价值工程方法对从祁连山区向景电灌区移民退耕退牧还林还草的生态价值做了分析,并与模型因子当量法的计算结果进行了比较。结果表明:祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为37.458 1×108元。其中,退耕还林还草的生态价值为37.438 6×08元,退牧后草场植被盖度增加的生态价值为194.79×104元。计算结果为用COSTANZA和谢高地模型因子当量法计算得的祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态服务价值40.054 0×08元的93.52%。两种方法计算结果祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为景电工程年总成本1.45×08元的25.8~27.6倍。两种计算结果一致表明,景电灌区生态移民对祁连山植被恢复的生态价值十分突出。由此也可以看出,COSTANZA和谢高地模型因子当量法适用于祁连山的生态服务价值分析。  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.
山西省大同市新荣区石墨矿带总体呈北东—南西向展布, 长约22 km, 赋矿层位为中下太古界右所堡组, 岩性为含石墨黑云斜长片麻岩。目前该矿带上已有7个勘查区, 累计查明晶质石墨矿物资源量约 5000万吨, 但对其矿床成因类型研究相对较少。本文收集整理和分析总结了区域内地质资料及化验分析结果, 采用变质岩原岩恢复的四种方法确定该矿带的成因: 从石墨矿带的矿体产状和岩石组合、岩相学和矿物学特征定性判断该矿带矿床为沉积岩区域深变质成矿类型; 矿体样品地球化学微量元素比值(Sr:Ba等)符合副变质岩特征; 稀土元素配分曲线及其研究表明矿体及围岩具有沉积岩变质特征; 以TiO2-F图解、[(al+fm)–(c+alk)]/Si图解以及(al-alk):c图解展示的岩石化学特征半定量地确认新荣区石墨矿带矿床为以黏土岩为主的区域变质成矿。新荣区石墨矿带成因类型的确定填补了该区域矿床成因类型研究的空白, 为下一步地质找矿及建模提供了重要依据; 三种图解相结合, 逐步缩小原岩范围, 锁定原岩类型, 为变质岩原岩恢复及矿床成因研究提供了新的思路和判别方法。  相似文献   
7.
利用北天山地区2016~2019年观测的4期流动重力观测资料,分析研究一年尺度的重力场动态变化特征,并利用小波分析方法,将不同场源深度的重力异常进行分离。通过功率谱分析,获取各阶小波重力细节对应的场源深度。研究结果表明,2017年8月9日精河MS6.6地震前,震中位于负值集中区,四阶小波重力细节显示震中附近出现明显的四象限分布;2020年1月16日库车MS5.6地震前,震中位于负值区,小波重力细节整体量值较小;功率谱估算的场源近似深度与2次地震的震源深度相近。  相似文献   
8.
Floating wind turbine has been the highlight in offshore wind industry lately. There has been great effort on developing highly sophisticated numerical model to better understand its hydrodynamic behaviour. A engineering-practical method to study the nonlinear wave effects on floating wind turbine has been recently developed. Based on the method established, the focus of this paper is to quantify the wave nonlinearity effect due to nonlinear wave kinematics by comparing the structural responses of floating wind turbine when exposed to irregular linear Airy wave and fully nonlinear wave. Critical responses and fatigue damage are studied in operational conditions and short-term extreme values are predicted in extreme conditions respectively. In the operational condition, wind effects are dominating the mean value and standard deviation of most responses except floater heave motion. The fatigue damage at the tower base is dominated by wind effects. The fatigue damage for the mooring line is more influenced by wind effects for conditions with small wave and wave effects for conditions with large wave. The wave nonlinearity effect becomes significant for surge and mooring line tension for large waves while floater heave, pitch motion, tower base bending moment and pontoon axial force are less sensitive to the nonlinear wave effect. In the extreme condition, linear wave theory underestimates wave elevation, floater surge motion and mooring line tension compared with fully nonlinear wave theory while quite close results are predicted for other responses.  相似文献   
9.
合理构建PM2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM2.5浓度变化的关键。传统PM2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM2.5浓度时间序列数据,分析PM2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度(天际、月际)构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM2.5对PM10、NO2、O3、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R2分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天(PM2.5浓度大于100 μg/m3)的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。  相似文献   
10.
在工程实践应用中,为了有效利用GPS高程数据,减少对传统水准测量的依赖,提高GPS高程异常的拟合精度便显得十分重要。为此,本文在介绍二次曲面拟合和最小二乘配置拟合基本原理分析、算法过程推导的基础上,提出了一种新的高程异常拟合方法。首先在二次曲面拟合的基础上,计算得到原始观测数据与拟合数据之间的残差序列,然后采用最小二乘配置模型对包括二次曲面拟合模型误差的综合误差进行优化减弱,最后得到新的高程异常。通过实例,将二次曲面拟合法,最小二乘配置法与文中提出的新方法进行比较分析。结果表明:新的组合方法的拟合预测精度要明显优于最小二乘配置及二次曲面拟合。  相似文献   
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