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141.
基于粒子群-高斯过程回归耦合算法的滑坡位移时序分析预测智能模型 总被引:1,自引:0,他引:1
高斯过程回归(GPR)学习机有着容易实现、超参数自适应获取及预测输出具有概率意义等优点。通常采用共轭梯度法获取GPR超参数,但其存在优化效果对初值依赖性太强,迭代次数难以确定,易陷入局部最优的缺点。改用粒子群优化 (PSO)算法进行最优超参数搜索,形成粒子群-高斯过程回归耦合算法(PSO-GPR)。将该算法引入三峡永久船闸高边坡、卧龙寺新滑坡、链子崖滑坡3个不同的典型滑坡变形时序分析中,对每个滑坡分别采用稳态核及一种新式神经网络(NN)、平方指数(SE)、有理二次型(RQ)3种单一核函数进行外推预报测试。工程应用表明,基于3种不同单一核函数的粒子群-高斯过程回归算法(PSO-GPR)均能完全适应不同滑坡时序分析,其中以NN核函数外推预测效果最佳,平均相对误差分别为6.37%、7.62%、1.07%,从而改善了在进行不同滑坡变形时序分析时采用单一核函数的核机器外推能力存在较大差异性的问题,提高了单一核函数对不同数据类型的兼容性 相似文献
142.
143.
分析陕甘宁黄土高原区地表蒸散变化特征及其影响因素,可以为区域水资源规划、生态环境改善提供依据。本文利用MOD16蒸散数据,统计分析了陕甘宁黄土高原区2000-2012年地表实际蒸散量的时空变化特征,并结合国家气象站点观测数据和基于像元的相关分析法探讨了其影响因素。结果表明:(1) 2000-2002年蒸散量迅速上升,在2003年达到最高值378.6 mm, 2003-2006年蒸散量呈下降趋势,2006年之后蒸散量呈现缓慢上升趋势。(2) 近13年来,陕甘宁黄土高原区多年平均蒸散量具有明显的空间差异,蒸散量自西北至东南递增,最南部的六盘山、子午岭、黄龙山地是3个主要的高值区;年蒸散量以夏季最多,其次是春季,秋季和冬季最少,且季节蒸散的分布与年蒸散的空间分布格局基本一致。(3) 陕甘宁黄土高原区蒸散量草地和耕地的贡献率最高,密灌丛、疏灌丛次之,常绿针叶林、森林草原贡献率则较小。(4) 陕甘宁黄土高原区动力因素对地表蒸散量影响以正相关为主,风速对该区影响较大;热力因素对地表蒸散量影响以负相关为主,其中气温与蒸散在空间上呈负相关的区域较大,日照时数与蒸散在空间上的负相关区域的面积次之;水分条件(降水量、相对湿度)对蒸散的影响也以正相关为主。 相似文献
144.
华南沿海近42年来的气候变化 总被引:22,自引:3,他引:22
运用华南沿海6个有代表性的气象观测站1958-1999年的气温与降水资料,对华南沿海地区近42年来的气候作了分析。结果结果:近42年来华南沿海地区气温呈上升趋势(0.188℃/10年),特别是90年代增温十分明显。1998年是近42年来华南沿海地区最暖的一年。以80年代中期为界将华南沿海地区近42年来的气候分为冷、暖两个阶段,则得到为冷期,后为暖期。降水量也呈上升趋势(29.46mm/10年)。 相似文献
145.
146.
秦岭南北风速时空变化及突变特征分析 总被引:4,自引:0,他引:4
根据秦岭南北47个气象站1960~2011年逐月风速和气温资料,采用样条曲线插值法(Spline)、Pettitt突变点检验、气候倾向率和相关分析等方法对该区风速的空间分布、时空演变特征及其可能影响因素进行了分析。结果表明:①秦岭南北风速空间分布呈东高西低、北高南低格局,按其大小排序为秦岭以北>秦岭南坡>汉水流域>巴巫谷地。四季风速排序为春季>冬季>夏季>秋季,均以秦岭以北最大。②近52 a来,秦岭南北整体和各子区年平均风速呈现一致的显著下降趋势,下降最快的为秦岭南坡,最慢的为汉水流域。四季风速下降速率排序为冬季>春季>秋季>夏季。③年和季节尺度风速的突变集中出现在1969~1974、1978~1981和1990~1994年间,秦岭南北整体于1981年突变。④气象台站周边的城市化发展和风速测量仪器的更换都对风速的变化产生了一定影响,但都不是风速显著下降的主要原因,大气环流变化和气候变暖才是造成风速减小的可能原因。 相似文献
147.
148.
位于南北地震带中北段的甘东南地区,其构造变形和构造活动特征与青藏高原向北东方向的扩展密切相关,该地区复杂的构造几何形态主要受控于东昆仑断裂和西秦岭北缘断裂,区域新构造运动主要动力来源于青藏高原向北东的扩展.近年来,甘东南地区中强地震频发,本文主要通过对该地区构造活动特征、历史地震等资料的综合分析讨论,结合地球物理、地震学和野外调查等资料,认为青藏高原东北部东昆仑断裂的向北挤压和向东的运动是该地区构造应力集中的主要原因,也是该地区中强地震的主要孕震环境和机制,而西秦岭北缘断裂的走滑及向南北两侧逆冲“花状构造”是临潭—宕昌断裂带上中强地震频繁发生的一个重要动力因素.2013年7月22日发生在甘肃岷县—漳县的MS6.6级地震正好位于临潭—宕昌断裂带中东段上,是该断裂分段不均匀活动的结果. 相似文献
149.
ABSTRACTThere is an implicit assumption in most work that the parameters calibrated based on observations remain valid for future climatic conditions. However, this might not be true due to parameter instability. This paper investigates the uncertainty and transferability of parameters in a hydrological model under climate change. Parameter transferability is investigated with three parameter sets identified for different climatic conditions, which are: wet, intermediate and dry. A parameter set based on the baseline period (1961–1990) is also investigated for comparison. For uncertainty analysis, a k-simulation set approach is proposed instead of employing the traditional optimization method which uses a single best-fit parameter set. The results show that the parameter set from the wet sub-period performs the best when transferred into wet climate condition, while the parameter set from the baseline period is the most appropriate when transferred into dry climate condition. The largest uncertainty of simulated daily high flows for 2011–2040 is from the parameter set trained in the dry sub-period, while that of simulated daily medium and low flows lies in the parameter set from the intermediate calibration sub-period. For annual changes in the future period, the uncertainty with the parameter set from the intermediate sub-period is the largest, followed by the wet sub-period and dry sub-period. Compared with high and medium flows/runoffs, the uncertainty of low flows/runoffs is much smaller for both simulated daily flows and annual runoffs. For seasonal runoffs, the largest uncertainty is from the intermediate sub-period, while the smallest is from the dry sub-period. Apart from that, the largest uncertainty can be observed for spring runoffs and the lowest one for autumn runoffs. Compared with the traditional optimization method, the k-simulation set approach shows many more advantages, particularly being able to provide uncertainty information to decision support for watershed management under climate change.
EDITOR Z.W. Kundzewicz ASSOCIATE EDITOR not assigned 相似文献
150.
Hai Wang Zheng‐Xin Chen Xiao‐Yu Zhang Si‐Xi Zhu Ying Ge Scott‐X. Chang Chong‐Bang Zhang Cheng‐Cai Huang Jie Chang 《洁净——土壤、空气、水》2013,41(7):657-664
The effects of plant species richness on both above‐ and belowground plant biomass, plant nitrogen (N) pool size, and substrate N concentrations were studied in a full‐scale subsurface vertical‐flow constructed wetland (CW). Results showed that (i) plant species richness increased belowground plant biomass and its N pool size but had no effect on aboveground plant biomass and its N pool size; (ii) plant species richness increased substrate N removal, especially ammonium N removal; and (iii) plant species richness had no effect on plant N use efficiency, suggesting that the N pool size increased with increasing plant species richness. More N accumulation could be removed through harvesting plant biomass. We concluded that the N removal performance of the CW improved by plant species richness through increasing belowground biomass and relevant N pool size. 相似文献