我国经济增长的自组织模型研究

经济系统的复杂性决定了经济变动及影响因素解释的困难性.应用自组织数据挖掘方法,建立一个解释我国GDP增长的自组织模型,同时与用主成分分析方法建立的GDP增长模型进行比较,分析影响我国经济增长的主要因素,并在此基础上提出相应的对策思路.     

基于I-D阈值的滑坡气象预警双指标模型

确定降雨阈值对于管控降雨型滑坡灾害风险具有重要意义。以浙江衢州市98处降雨型滑坡为例进行降雨阈值研究。在统计分析1970—2019年梅汛期间诱发滑坡降雨特征的基础上,首先对比分析I-D、E-D和E-I曲线建立的降雨阈值模型,然后基于I-D阈值建立以当日降雨量R₀和5 d有效降雨量R₅为预警指标的滑坡气象预警双指标模型,最后采用历史降雨和滑坡数据检验模型的合理性和可靠性。结果表明：(1)I-D模型对于降雨型滑坡的预测能力优于E-D和E-I模型;(2)按双指标模型反演衢州市历史50 a滑坡气象预警情况,红色、橙色和黄色预警的年均预警次数为1.5,3.2,9.3次,具有较高的合理性;20处验证滑坡点被双指标模型准确预警,其中15处为红色和橙色预警,此外模型成功预警了2014年全部8处降雨型滑坡;(3)用于检验模型预测能力的7处滞后性滑坡全部成功预警,其中3处橙色预警、3处黄色预警和1处蓝色预警。本研究提出的预警模型有助于衢州市滑坡气象预警发布,为政府部门开展风险评价和管理提供新思路与方法。     

基于洪峰模数的山洪灾害雨量预警指标研究

山洪灾害预警是防御山洪的重要非工程措施,雨量预警指标是山洪灾害预警的关键。目前的雨量预警指标计算方法对水文气象资料条件以及模型建模率定都有很高的要求,并不适用于基层防汛人员。因此,本文基于全国山洪灾害调查评价成果数据,提出了一种运用洪峰模数计算雨量预警指标的简便、易用的方法。该方法以小流域洪水计算推理公式为基础,将公式中流量与流域面积的比值用洪峰模数表示,得到基于洪峰模数的临界雨量估算公式,并考虑流域土壤含水量等因素,分析临界雨量变化阈值,最终得到雨量预警指标。本文以云南省绥江县双河小流域为例,计算结果显示不同时段（1 h、3 h、6 h）净雨量和预警时段呈线性关系。降雨损失计算中洼地蓄水和植被截留在不同时段相同,土壤下渗在不同的时段不相同。在此基础上,计算不同土壤含水量条件下,不同时段的雨量预警指标。最后,对临界流量、降雨损失和预警指标进行了合理性分析,结果显示预警指标和调查评价结果及实测降雨都比较接近,计算的预警指标合理。本研究为基层山洪灾害预警提供了一种快速、便捷的预警指标计算方法,为预警指标计算提供技术支持。     

基于LSTM＿TCN模型的降雨型滑坡时间概率预测及气象预警建模

如果滑坡发生时间信息不完备则会导致滑坡与降雨时序关系错误,以至于降雨阈值模型精度偏低。以重庆市万州区1995-2015年所发生的降雨型滑坡为研究对象,将区内严重缺失历史滑坡时间信息的恒合乡作为验证区,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)融合时域卷积网络(TCN)的模型方法。该方法通过模拟降雨型滑坡发生时间与降雨量间的非线性关系,重建降雨型滑坡事件在某日发生的时间概率。将重建时间信息后的滑坡事件进行了验证与筛选,应用于累积有效降雨量-降雨历时曲线的合理划分,构建了滑坡气象预警模型。结果表明,本方法所预测滑坡时间概率平均值达到90.33%,高于人工神经网络(ANN)(71.17%)、LSTM(72.75%)和TCN(86.91%)的概率。利用预测概率高于90%的滑坡,将验证区18个时间信息扩充至201个。基于扩充时间信息后的滑坡数据所构建的气象预警模型比仅利用历史滑坡事件具有更合理的预警分级,在严重警告级别上有效预警率提升了42.86%。结果说明该方法可弥补野外调查中灾害数据时间信息不足的问题,为降雨型滑坡气象预警工作提供数据支撑,由此提高气象预警准确率。     

四川省滑坡灾害气象预警模型建立与验证

四川省滑坡灾害严重,特别是2008年之后,灾情显著加剧,如何预防滑坡灾害是保护人民生命财产安全的有效途径。滑坡灾害的预警模型研究是滑坡灾害预防领域的核心课题。本文对四川省滑坡灾害危险性进行了评价,并开展了滑坡灾害气象风险预警模型研究。①以确定性系数的方法量化坡度、地形起伏度、水文地质岩性、植被覆盖度、地震烈度和年均降雨量因子,建立逻辑回归模型,定量地进行四川省滑坡灾害危险性区划,并对结果进行验证。结果表明,四川省滑坡灾害高危险性区域成“Y”字型分布,此外川中、川东北地区滑坡灾害危险性也非常高,这与四川省滑坡灾害的空间分布情况相符。②在前期滑坡灾害与降雨量统计分析、滑坡灾害危险性评价的基础上,以滑坡灾害危险性评价为静态因子,日降雨量数据为动态因子,通过逻辑回归模型的结果,确定以当日降雨量概率化值、滑坡灾害危险性值、前一日降雨概率化值、前两日降雨概率化值、前三日降雨概率化值为临灾模型影响因子,各因子对预警结果影响程度按上述顺序递减,建立了地质-气象耦合的临灾气象预警模型。通过检验区数据对模型的检验表明,该预警模型能成功预警80%以上的滑坡灾害;通过滑坡灾害群发个例检验发现,该预警模型与四川省现用模型相比,预警区域明显减小,空报率和漏报率显著降低。     

基于滑坡灾害预警分级的应急处置措施

滑坡灾害应急处置能力是地质灾害减灾防灾的重要方面。目前,基于滑坡灾害预测和预警分级成果,系统性的应急措施分类研究还鲜有展开,因此,以三峡库区白水河滑坡为例,运用时间序列加法模型将滑坡累计位移分解为趋势项位移与周期项位移,并分别应用多项式拟合及自回归（AR）模型对2个分量进行预测,在此结果上采用聚类分析方法将滑坡变形分为匀速变形与加速变形阶段,综合判断滑坡灾害预警等级,开展了针对滑坡预警分级的应急措施研究。结果表明:白水河滑坡预警等级主要为蓝色和黄色2种类型,对处于不同的预警等级下的滑坡,可根据滑坡变形特征快速决策,基于滑坡灾害预测和预警分级结果能更有效地指导滑坡应急处置。      

基于多重分形特征和分项组合预测联合响应的滑坡预警预测研究

为准确掌握滑坡变形发展规律,基于滑坡变形监测成果构建滑坡预警预测模型,即先利用MF-DFA模型开展滑坡变形数据的多重分形特征分析,并进一步利用M-K分析构建双重判据（Δa指标判据和Δf(a)指标判据）进行滑坡预警研究;另外,在利用集成经验模态分解法对滑坡变形数据信息进行分离处理基础上,通过GOA-RNN-CT模型实现滑坡变形的分项组合预测。结果表明,h(q)值随波动函数q值减小而减小,说明滑坡变形数据具有多重分形特征,且预警分级研究表明,滑坡预警等级为Ⅱ级,即滑坡变形趋向不利方向发展;同时,通过变形预测分析认为,分项组合预测在滑坡变形预测中具有较优的预测效果和稳定性,且外推预测结果显示,滑坡变形会继续增加;最后,将多重分形特征研究结果和变形预测分析结果进行联合响应综合得出,滑坡现有预警等级相对不利,且后续变形仍会进一步增加,趋向不稳定方向发展,建议对滑坡采取必要防治措施。     

鲁中南典型岩溶水系统地下水污染预警评价

地下水污染预警是区域地下水资源保护的重要手段。山东双村岩溶水系统是典型的鲁中南单斜构造型岩溶水系统之一,现开采量39.848万m~3/d,为特大型岩溶水源地。30余年的水质监测数据表明,岩溶水水质逐渐变差、水化学类型变复杂。在查明水文地质条件、污染源调查和长序列水质监测的基础上,构建了有针对性的地下水污染风险评价指标体系,通过全面考虑地下水水质现状、水质变化趋势和地下水污染风险等主要影响因素,采用综合指标法开展了地下水污染预警研究。研究区地下水污染预警为中警区和巨警区,地下水补径排条件、污染源分布以及含水层防污性能是主要影响因素,控制废水排污量、严格执行达标排放以及建立完善地下水水质动态监测网络是控制地下水污染的重要手段。本次构建的地下水污染风险评价指标体系较为合理,预警结果较为可信,对地下水污染预警评价具有一定的借鉴意义。     

国家地震烈度速报与预警山东子项目建设

按照国家地震烈度速报与预警工程项目总体设计要求,在山东地区组建由基准站、基本站和一般站3类共1 475个站点融合形成的山东省地震烈度速报与预警观测网络,在山东地区形成具备地震预警能力和烈度速报能力的技术体系。     

基于非对称传感器的地震预警与烈度速报综合用烈度仪

对典型的地震预警与烈度速报方法进行分析,提出了基于非对称传感器的地震预警与烈度速报综合用烈度仪,其由非对称结构的三分量传感器和基于ARM嵌入式系统的专用数据采集器组成。经过测试,该地震烈度仪的专用数据采集器具有大于107 dB的动态范围;其非对称三分量传感器结构中,所选的单分量B类传感器的加速度误差小于0.8%,动态范围大于105 dB,而所选的三分量C类传感器的加速度误差小于5%,动态范围大于61 dB。该地震烈度仪的各项指标均满足地震预警与烈度速报综合应用的各项技术要求,且功耗低、成本低,适合于高密度布设。     

APPLICATION OF FUZZY OPTIMIZATION MODEL IN ECOLOGICAL SECURITY PRE-WARNING

1INTRODUCTIONAs the basis of the human existence and sustainable de-velopment, the ecological security has become a prob-lem increasingly inviting the attention of the whole so-cietyand the government. Ecological security pre-warn-ing is a kind of early i…     

高分辨率时序InSAR在矿区开采沉陷监测中的应用--以霄云矿区为例

煤炭资源的高强度开采在促进社会经济发展的同时,也造成了一系列地质环境问题。采煤沉陷区的综合治理及生态修复亟需矿区现状调查数据作为基础支撑,而现状数据的快速更新在监测效率、经济代价及可延续性方面对当前测量方法及工作手段提出了更高的要求。该文以济宁市霄云矿区为例,采用时序InSAR技术对2016—2018年间的15期高分辨率RADARSAT-2XF模式影像开展解译处理,获取霄云矿区的时空形变特征,并结合不同时段开采工作面位置进行了监测结果分析。结果表明,高分辨率时序InSAR技术能够有效识别矿区开采引起的形变迹象,满足采煤沉陷区下沉信息精确获取的监测要求,为大范围开采沉陷信息的获取及影响程度的划定提供了可靠技术方法。     

Dynamics of land use change in a mining area: a case study of Nadowli District,Ghana

In a developing country like Ghana, the study of land use and land cover change(LULCC) based on satellite imageries still remains a challenge due to cost, resolution and availability with less skilled man power. Existing researches are skewed towards the southerly part of Ghana thereby leaving the Northern sectors uncovered. The maximum likelihood classification(MLC) algorithm was employed for the LULCC between 2000 and 2014 in Nadowli: an area characterized by an upsurge in mining in the Northern belt of Ghana. A spatial-social approach was utilized combining both satellite imagery and socio economic data. Land use transition matrix, land use integrated index/degree indices was used to depict the characters of the change. A semi structured interview, pair wise ranking and key informant interviews were used to correlate the socio economic impact of the different LULC. Overall changes in the landscape showed an increase in bare ground by 19.22%, open savannah by 16.8% whereas closed savanna decreased by 50%. Land use change matrix showed increasing trends of bare ground at the expense of vegetation. The integrated land use index highlighted the bare ground and built up areas rising with a decreasing closed vegetation woodlot. Large farm size are shrinking whiles majority of the people view mining as the main socio economic activity affecting the environment and the reduction in vegetation. This study therefore provides a strategic guide and a baseline data for land use policy actors in the Northern belt of Ghana. This will aid in developing models for future land use change implications in surrounding areas where mining is on the rise.     

一种基于TerraSAR数据的矿区InSAR最大可检测动态形变梯度模型

受传感器本身的限制及噪声、大气延迟等影响,InSAR技术可检测的最大形变梯度存在极限。为准确预计InSAR技术在矿区形变监测中的检测能力,以65个矿区的地质采矿资料为基础,结合Knothe时间函数和概率积分模型,利用不同空间分辨率的TerraSAR数据,建立矿区InSAR最大形变梯度动态检测函数模型。该模型无需事先获取SAR影像,利用矿区现有的地质采矿资料即可判断InSAR在矿区不同开采阶段的可检测区间。以陕西大柳塔矿区为例,采用2012-11-21~2013-01-26的7景TerraSAR数据进行模型验证,结果表明,该模型不仅能够准确预测InSAR技术在矿区不同开采阶段的检测区间,同时可以确定InSAR技术在矿区不同开采阶段的地表可检测边界,可为InSAR技术在矿区中的推广应用提供重要参考。     

抗差自适应卡尔曼滤波模型及其在塌陷区监测中的应用

针对塌陷区等地表快速沉降区域的动力学特点及观测向量中存在的粗差对卡尔曼滤波结果的影响，设计一种抗差自适应卡尔曼滤波模型。该模型能识别稳定沉降与快速沉降2种状态，通过抗差估计减小观测向量中粗差的影响，并采用自适应因子调整动力学模型，减少状态模型的误差，提高滤波结果的精度。将该模型应用于某矿区沉降监测数据的处理，结果表明，其效果优于抗差卡尔曼滤波。     

矿山地质环境质量评价体系构建研究——以胶东莱州—莱西一带矿产集中区为例

基于莱州—莱西一带矿山的自然地理、基础地质、矿山开采、采矿对周边环境的影响等实际因素,运用层次分析法构建矿山地质环境评估要素层与指标层,确定要素层权值和指标层中各评估指数的权重,并通过MapGIS利用网格法对研究区内开展矿山地质环境综合评价,将研究区内地质环境分为无影响区、影响轻微区、影响较严重区、影响严重区,完成环境质量评价体系的构建。     

基于多源空间数据和随机森林模型的长沙市茶颜悦色门店选址与预测研究

茶颜悦色作为中国本土奶茶品牌,将中国传统茶文化与时尚元素相结合,融入浓郁中国风,成为来长旅游者打卡必喝的一种奶茶饮品。探索其空间分布并对其门店选址适宜性进行评估对于优化门店布局、促进经济发展和提升旅游服务水平等具有重要的实际意义。本文基于高德地图API爬取长沙市茶颜悦色POI,运用平均最近邻指数、地理集中指数、不平衡指数、标准差椭圆、核密度估计等方法分析其空间格局,在此基础上融合多源异构空间数据选取一系列影响其空间分布的指示因子并运用随机森林模型对其门店布局适宜性开展实证研究。分析结果表明：① 长沙市茶颜悦色空间分布整体上为集聚型(ANN=0.354,G=40.283),围绕城市核心商圈集聚分布,形成了“一超多核”的空间格局;② 随机森林模型优化后的平均测试精度为92.18%,OOB测试精度为93.45%,其评价结果能够准确反映长沙市茶颜悦色门店选址适宜性与空间分布的异质性;③ 茶颜悦色选址适宜性结果表明,长沙市核心商圈内适宜性概率整体较高,存在明显的高值集聚现象,符合弗里德曼“中心-外围”理论。若将各商圈抽象为不同等级的中心地,其所提供的服务职能和影响范围受到空间距离衰减作用的影响,在空间分布上符合地理学第一定律;④ 特征重要性排序结果显示竞争环境、交通区位和社会经济发展因素对模型的贡献率较大,这与最小差异化准则强调集聚效应和传统商业选址强调区位选择相得益彰,因此在进行门店选址时可以重点考虑此类因素。本研究融合多源空间数据运用数据挖掘技术解决选址问题的方法和结论可以为茶颜悦色门店选址和空间布局提供参考和借鉴。     

A new method based on association rules mining and geo-filter for mining spatial association knowledge

Association rule mining methods, as a set of important data mining tools, could be used for mining spatial association rules of spatial data. However, applications of these methods are limited for mining results containing large number of redundant rules. In this paper, a new method named Geo-Filtered Association Rules Mining(GFARM) is proposed to effectively eliminate the redundant rules. An application of GFARM is performed as a case study in which association rules are discovered between building land distribution and potential driving factors in Wuhan, China from 1995 to 2015. Ten sets of regular sampling grids with different sizes are used for detecting the influence of multi-scales on GFARM. Results show that the proposed method can filter 50%–70% of redundant rules. GFARM is also successful in discovering spatial association pattern between building land distribution and driving factors.     

基于D—InSAR的济宁市采煤沉陷监测与分析

对地下采煤造成的地表沉陷进行及时、精确的监测监管是一个亟待解决的课题。该文以济宁市为例,介绍了D-InSAR技术在大范围采煤沉陷区监测及其时序变化特征分析中的应用。介绍了使用D-InSAR技术对采煤沉陷进行监测的基本原理;以5cm下沉线作为采煤沉陷区边界线,选取15期RADARSAT-2 Wide模式数据,采用多基线累积叠加方法分别提取各期采煤沉陷区边界并使用岩移观测数据对监测结果进行了检核。以花园煤矿为例,分析D-InSAR监测采煤沉陷范围及程度的时序变化特征,随着开采的持续进行,沉陷范围及沉陷量逐步增加,受临近工作面开采影响,沉陷中心的沉陷量呈周期性增加。结果表明,D-InSAR可以精确有效地对采煤沉陷区范围及其时序变形过程进行监测,可以应用于大尺度采煤沉陷区的动态监测。