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1.
Base flows are important for tropical regions with pronounced dry seasons, which are facing increasing water demands. Base flow generation, however, is one of the most challenging hydrological processes to characterize in the tropics. In many years during the May–December wet season in the Panama Canal Watershed (PCW), base flows in rivers abruptly increase. This increase persists until the start of the December–April dry season. Understanding this unusual base flow jump (BFJ) behaviour is critical to improve water provisioning in the seasonal tropics, especially during droughts and extended dry seasons. This study developed an integrated approach combining piecewise regression on cumulative average base flow and sensitivity analysis to calculate the timing and magnitude of BFJ. Rainfall, forest cover, mean land surface slope, catchment area, and estimated subsurface storage were tested as predictors for the occurrence and magnitude of the BFJs in seven subcatchments of the PCW. Sensitivity analysis on correlated predictors allowed ranking of predictor contributions due to isolated and cross-correlation effects. Correlations between observed BFJs and BFJs predicted by watershed and rainfall-related predictors were 0.92 and 0.65 for BFJ timing and magnitude, respectively. Forest cover was the second most significant predictor after cumulative rainfall for jump magnitude, owing to larger subsurface storage and groundwater recharge in forests than pastures. Catchments in the mountainous eastern PCW always generated larger jumps due to their higher rainfall and greater forest cover than the western PCW catchments. The cross-correlations between predictors contributed to more than 50% of the jump variances. The results demonstrate the importance of rainfall gradient and catchment characteristics in affecting the sudden and sustained BFJs, which can help inform land management decisions intended to enhance water supplies in the tropics. This study underscores the need for more research to further understand the hydrological processes involved in the BFJ phenomenon, including better BFJ models and field characterizations, to help improve tropical ecosystem services under a changing environment.  相似文献   
2.
针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题,本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GD-PBIBD构造指纹编码,将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱,通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数;然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上;最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据,运用该算法嵌入指纹后,对其进行线性和非线性模拟攻击,成功提取指纹序列,利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单,在码长一定的情况下,较BIBD码可容纳更多的用户,效率高;算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好,也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击,追踪到所有叛逆者,可用于矢量空间数据版权保护,为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。  相似文献   
3.
利用1960—2018年锡林河流域周边13个气象站的逐日气象资料,采用世界粮农组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)推荐的Penman-Monteith公式计算各气象站多年潜在蒸散发量及相对湿润度指数。通过利用主成分分析、相关分析和偏相关分析,探讨了锡林河流域潜在蒸散发、地表干湿状况多年变化规律;分析了影响潜在蒸散发的主要气象因子及各气象要素间的相互作用;着重讨论了锡林河流域潜在蒸散发的周期变化及其与相对湿润度指数、各气象要素的相互作用。结果表明:流域近59 a潜在蒸散发整体呈现增长趋势,且上升趋势显著,存在显著增加—减小交替的多尺度时频变化特征和多主周期变化规律;各气象要素中潜在蒸散发对温度的响应较大,平均风速次之;平均相对湿度受到潜在蒸散发的影响较大,降水次之。整个流域环境有不显著的变湿润趋势。  相似文献   
4.
钻进过程状态监测旨在实时描述钻进工况,判断运行性能优劣程度进行非优追溯,及时指导司钻人员调整作业操作,保证钻进过程安全、高效、稳定开展。钻进工况是钻进系统运行状态的反映,因此开展面向状态监测技术的钻进工况识别研究具有重要的理论和应用价值。本文针对钻进工况识别问题,基于状态监测数据,建立基于支持向量机的钻进工况识别模型,对钻进工况进行识别。综合工况识别结果,对钻进效率进行评估,并对影响钻进效率的因素进行讨论,寻找提升钻进效率的手段。最后,采用钻进现场实钻数据进行仿真实验,验证所提方法的可行性和有效性。  相似文献   
5.
《地学前缘(英文版)》2020,11(3):871-883
Landslides are abundant in mountainous regions.They are responsible for substantial damages and losses in those areas.The A1 Highway,which is an important road in Algeria,was sometimes constructed in mountainous and/or semi-mountainous areas.Previous studies of landslide susceptibility mapping conducted near this road using statistical and expert methods have yielded ordinary results.In this research,we are interested in how do machine learning techniques help in increasing accuracy of landslide susceptibility maps in the vicinity of the A1 Highway corridor.To do this,an important section at Ain Bouziane(NE,Algeria) is chosen as a case study to evaluate the landslide susceptibility using three different machine learning methods,namely,random forest(RF),support vector machine(SVM),and boosted regression tree(BRT).First,an inventory map and nine input factors were prepared for landslide susceptibility mapping(LSM) analyses.The three models were constructed to find the most susceptible areas to this phenomenon.The results were assessed by calculating the receiver operating characteristic(ROC) curve,the standard error(Std.error),and the confidence interval(CI) at 95%.The RF model reached the highest predictive accuracy(AUC=97.2%) comparatively to the other models.The outcomes of this research proved that the obtained machine learning models had the ability to predict future landslide locations in this important road section.In addition,their application gives an improvement of the accuracy of LSMs near the road corridor.The machine learning models may become an important prediction tool that will identify landslide alleviation actions.  相似文献   
6.
以地磁秒数据为研究对象,通过离散Gabor变换将时域的地磁数据转换至二维时频面,提取Gabor变换谱图的均值和方差作为特征值,使用支持向量机实现地磁正常数据与磁暴干扰数据的自动分类识别。对5个地磁台的200组地磁秒数据进行计算分析,结果表明该方法对测试样本数据的识别率可达94%。  相似文献   
7.
When travelling, people are accustomed to taking and uploading photos on social media websites, which has led to the accumulation of huge numbers of geotagged photos. Combined with multisource information (e.g. weather, transportation, or textual information), these geotagged photos could help us in constructing user preference profiles at a high level of detail. Therefore, using these geotagged photos, we built a personalised recommendation system to provide attraction recommendations that match a user's preferences. Specifically, we retrieved a geotagged photo collection from the public API for Flickr (Flickr.com) and fetched a large amount of other contextual information to rebuild a user's travel history. We then created a model-based recommendation method with a two-stage architecture that consists of candidate generation (the matching process) and candidate ranking. In the matching process, we used a support vector machine model that was modified for multiclass classification to generate the candidate list. In addition, we used a gradient boosting regression tree to score each candidate and rerank the list. Finally, we evaluated our recommendation results with respect to accuracy and ranking ability. Compared with widely used memory-based methods, our proposed method performs significantly better in the cold-start situation and when mining ‘long-tail’ data.  相似文献   
8.
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。  相似文献   
9.
为了进一步完善Q460钢材在抗震设计规范中相关限值的要求,本文利用有限元软件ABAQUS,以轴压比、翼缘宽厚比、腹板高厚比和壁板宽厚比为变量,建立了共48根“工”字型框架柱和“箱”型框架柱,分析了其抗震性能。结果表明:翼缘宽厚比对框架柱的能量耗散系数影响较小;能量耗散系数随轴压比、腹板高厚比(“工”字型)和壁板宽厚比(“箱”型)增大而明显减小;框架柱的极限承载力随轴压比的减小及壁板宽厚比和翼缘宽厚比的增大而逐渐增大,当腹板高厚比接近规范限值时,承载力下降趋势明显增大。与采用Q235钢材的框架柱相比,Q460钢材框架柱的延性较小,仅为2左右;当采用Q460钢材时,“工”字型框架柱的极限位移角限值建议取为0.03,“箱”型框架柱的极限位移角限值建议取为0.032。规范中对翼缘宽厚比限值的规定偏于保守,其值最大可取至9。无论是“工”字型框架柱还是“箱”型框架柱,其腹板高厚比均不宜过大。Q460钢材框架柱的刚度退化率随轴压比的增大而增强,且翼缘宽厚比越大,腹板高厚比越小,柱的初始刚度越大,刚度退化程度越明显。  相似文献   
10.
组合震源技术通过调节延迟激发时间和震源埋藏深度能够实现地震波场的定向传播,提高地震波的照明能量和地震数据信噪比.然而,目前国内外对基于特定目标的组合震源最佳聚焦方向的选取以及起伏地表组合震源定向理论的研究相对较少.在聚焦方向选取方面,目前基本是利用多种不同延时参数的组合震源分别进行试验,从而确定较好的组合震源延时参数.本文则利用爆炸反射面原理,在目的层界面上均匀布置震源同时激发地震波,能够产生垂直于地层界面传播的平面波,当初至波传播至地表时进行地表方向统计.根据互易性原理,以初至波传播方向的反方向为聚焦方向,激发产生的地震波主波束方向将垂直入射到目的层界面上,从而精确的计算出组合震源的最佳聚焦方向.在组合震源定向方面,目前主要是利用组合震源方向因子公式进行计算,但该方法要求震源布置在同一条直线上,并不能满足起伏地表的应用要求.本文以惠更斯-菲涅尔原理为理论基础,提出通过炮点向量在聚焦方向上的投影来确定组合震源传播至虚拟波前的走时,从而确定任意起伏地表组合震源的延迟激发时间.该方法不仅能够计算出沿给定地质模型的目的层界面垂直入射的组合震源聚焦方向,也能够确定任意起伏地表情况下形成沿该聚焦方向定向传播地震波场的组合震源延迟激发时间.因此,本文提出的面向目标的起伏地表组合震源延时参数计算方法对组合震源数据采集具有理论与实践意义.  相似文献   
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