基于LSTM与Transformer的地面沉降智能预测方法研究——以上海市为例

受地面沉降严重威胁到生命财产安全的人口已达19%,开展地面沉降模拟预测对防灾减灾具有非常重要的现实意义。针对现有地面沉降预测在模型参数难以获取、单一深度学习方法在预测精度低等方面的局限性,本文提出了集成大模型核心技术的地面沉降预测方法。首先,从地面沉降模拟预测的顶层设计,提出了基于深度学习的地面沉降预测包括算力层、数据层、模型层、评估层与应用层的总体架构;其次,基于LSTM与Transformer提出了地面沉降预测的实用方法;最后,利用上海的地面沉降数据进行了实验研究。结果表明：深度学习技术可以在地面沉降模拟预测中取得较好的结果,多模型法对地面沉降变化不大、回弹、变化较大均可进行预测,iTransformer模型对地面沉降变化较小的情况预测效果较好;在微量地面沉降时代,利用大模型的核心技术Transformer可以取得较高的精度。     

基于大数据的上海市人居环境适宜性评价

人居环境是居民生活和社会发展的重要基础,科学量化人居环境适宜性有助于引导区域人口规划,促进人口与资源协调发展。本文基于大数据,运用GIS技术,从居住环境、社会环境、经济环境和生态环境四个方面构建综合评价指标体系,以1 km栅格为基本单元,对上海市人居环境适宜性进行空间测度评价。结果表明:上海市人居环境指数介于-1.79~45.57之间,空间分布上呈现中心城区向周边区域递减的态势,整体分布趋势与人口密度相关性较高。高值区主要集中在中心城区一带,土地面积较小,人口密度大,承载压力较大;发展潜力较高的中等适宜区主要涉及外环及新城区域,土地面积大,是未来人口导向的潜力区。     

黑龙江省东南部陆相上三叠统的发现

<正> 黑龙江宝清、饶河地区含Monotis ochotica以砂页岩、中酸性凝灰岩为主的晚三叠世海相层,以前称为清江群,现为南双鸭山组。近年来,浑江小河口和汪清天桥岭晚三叠世陆相层的发现和研究影响较大。1978—1980年,吉林区调一分队于黑龙江省东南部与苏联毗邻的东宁、老黑山一带,在大片火山岩夹层中,发现以Cycadocarpidium-Taeniopteris为特征的晚三叠世植物组合,证明黑龙江省东南部存在着以火山岩为内容的晚三叠世陆相     

吉林省中部上三叠统南楼山组火山岩初议

吉林省中部大黑山、南楼山、八道河子、官马一带广泛发育晚三叠世陆相火山岩地层,分布面积860km~2。长春地质学院、吉林区测队(1960)曾将该火山岩置于侏罗系上统小岭组。吉林省地质局直属专业综合大队(1970)把其归属于侏罗系上统苏密沟组。吉林省地质局吉林地质大队七分队在贺家屯、常山屯幅1/5万区调中建立了玉兴屯组和南楼山组,二者接触关系不清,前者据化石资料归属于侏罗系下统;后者据全岩钾氩法同位素年龄定为侏罗系中统。长春地质学院、吉林省地质局合办队(1979)在双河镇幅1/5万区调中,据岩体同