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一、引言 各种类型的丘陵山区地形往往形成不同的小气候环境,研究某些特定作物对地形小气候的要求,对于合理开发丘陵山区,提高土地气候生产力有着重要的意义。本文提出一种模糊型的分类方法,评判某一作物对某类地形小气候的利用等级。 在山地考察中,不能每块小地域都长期设点观测,只能选择本地有代表性的各种类型的地形进行有限观测,从中找出其规律性。我们在宜溧山地考察中发现,局部小气候差异,主要是拔海高度、坡向、屏障地形、坡度、距水体远近等因素的影响造成的。同时,研究几种主要亚热带经济作物的适生(包括安全生育、产量、质量等)气候条件,然后评判某一地域的“地形小气候”对种植某种经济作物的适应程度。也就是说,假定有一块地域A,它 相似文献
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提出将标准时频变换(normal time-frequency transform,NTFT)与卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结合,尝试实现地震信号的自动准确识别。单纯利用神经网络方法识别地震通常需要人工方式判别收集地震信号样本,对受到噪声污染的信号进行相关预处理操作。采用NTFT+CNN模型无需预处理去噪,更具有实用性。从中国云南省盈江地区3个台站连续两周的地震记录中截取19 884个地震事件和17 ?640 ?个噪声数据作为样本,分别利用CNN模型与NTFT+CNN模型进行3台站与单台站地震信号识别实验。在3台站实验中,CNN模型的地震信号识别准确率为93.10%,NTFT+CNN模型的地震信号识别准确率提升至97.80%,引入NTFT使得识别错误率降低了3倍,表明NTFT+CNN模型可更为有效地识别信噪比低的地震信号。与此同时,CNN模型的训练次数为29,而NTFT+CNN模型训练18次即可达到上述识别准确率,说明NTFT+CNN模型收敛快速且稳定。在单台站实验中,对比考察3种典型噪声情况下的模型表现,进一步验证了NTFT对噪声-地震信号的识别作用与模型结果的正确性。并将NTFT+CNN模型应用于识别美国南加州地震台网公开的地震-脉冲噪声数据,相对于CNN模型,NTFT+CNN模型在识别准确率、收敛速度与所需训练样本数量方面均表现出明显的优势。NTFT为基于神经网络结构的地震信号自动识别提供了新的有效途径。 相似文献
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对天津蓟县地震台2套相对重力仪2018—2019年观测数据进行潮汐分析和提取非潮汐重力残差处理,研究水文变化所引起的重力响应。结果表明,蓟县地震台2套重力仪精度较高;GS-15重力仪重力残差与水文变化间存在较好的相关性,具体表现为降水时重力减少,降水结束后重力增大,水位下降时重力减少,水位上升时重力增大,但其间都存在延迟对应关系。 相似文献
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多面函数拟合法的平滑系数取值问题一直没有得到很好的解决,为此,提出一种基于Tikhonov正则化的改进多面函数拟合法。该方法引入正则化替代平滑系数,根据泛化误差极小化原则确定正则化系数,规避了平滑系数的不确定性,并去除了原方法核函数个数的约束条件。通过GPS水平速度场拟合的实例对改进方法进行验证,并与原方法的结果进行比较。结果表明,改进方法拟合效果稳定,拟合精度和泛化能力较原方法均有明显提高。 相似文献
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针对已有的地震检测机器学习模型训练所需的有标注的地震数据难以获取、处理成本高等问题,提出一种适用于小样本情况的地震检测机器学习新模型CCLSN。该模型联合使用连续小波时频变换和重新设计的轻量化卷积神经网络,可大幅降低训练所需的有标注的地震数据量,提高模型的适用性。实验结果表明,CCLSN仅用包含数百个地震样本的小型数据集,就可实现稳定和高精度的识别功能,精度和召回率均在98%以上。CCLSN可为我国中东部等少震弱震地区实现地震自动检测提供新的技术方法。 相似文献
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对天津蓟县地震台2套相对重力仪2018—2019年观测数据进行潮汐分析和提取非潮汐重力残差处理,研究水文变化所引起的重力响应.结果表明,蓟县地震台2套重力仪精度较高;GS-15重力仪重力残差与水文变化间存在较好的相关性,具体表现为降水时重力减少,降水结束后重力增大,水位下降时重力减少,水位上升时重力增大,但其间都存在延... 相似文献
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随着国家社会经济发展,国家对滑坡地质灾害治理越来越重视。滑坡稳定性评价和工程治理方法也进一步发展,本文列举了常用的滑坡稳定性评价和工程治理方法,并以船行湾山滑坡治理为例,采用瑞典条分法对滑坡进行稳定性评价及滑坡推力计算,并采用坡面排水、挡土墙结合锚杆格构梁对滑坡进行综合治理,达到了消除滑坡隐患,改善人居环境的治理效果。 相似文献