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基于南沙群岛海域综合科学考察11个航次的实测资料,研究了南沙群岛海域的混合层深度季节变化特征。研究结果表明,南沙群岛海域混合层深度存在明显的季节变化,并且与季风和海表热通量的变化密切相关。春季,风速较小且风向不稳定,海面得到的净热通量全年最大,上层水体层结稳定,混合层深度较小;夏季,南海西南季风盛行,上层为反气旋式环流,海面得到的净热通量减少,混合层呈加深的趋势;秋季,海面净热通量继续减少,混合层深度达到最大值;冬季,东北季风驱动下形成的上层气旋式环流引起深层冷水的上升,限制了混合层的加深。 相似文献
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基于深度学习的CZ铁路康定—理塘段滑坡易发性评价 总被引:1,自引:0,他引:1
CZ铁路康定至理塘段地处青藏高原东部边缘,区域内地形地貌多变、地质构造复杂,滑坡灾害极其发育,严重威胁着CZ铁路康定至理塘段的规划建设和未来安全运行。因此,选取高程、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、地表切割度、地形湿度指数、归一化植被指数、岩性、距断层距离、距河流距离、距道路距离共计12个影响因子构建滑坡空间数据库,采用深度学习的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(13.76%)、高易发区(14.00%)、中易发区(15.86%)、低易发区(18.17%)、极低易发区(38.21%)5个等级,并与人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型进行对比。结果表明,CNN模型的评价精度AUC(0.87)大于ANN(0.84)模型,且极高易发区的频率比值高于ANN模型,CNN模型在本研究区有着更高的预测能力;极高和高易发区主要分布在水系较为发育的地区,沿着雅砻江和其他河流两侧2 km范围内呈带状分布。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区滑坡灾害... 相似文献
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储层物性参数作为描述储层特性、储层建模和流体模式的重要指标,其准确估算可以为储层预测提供有力参考依据,但传统储层物性参数反演方法无法兼顾反演精度及空间连续性。针对上述问题,本文引入地震属性作为深度学习算法输入,针对地震属性之间存在的信息冗余特征,利用随机森林-递归消除法对地震属性进行约简预处理,最终建立一种基于地震属性约简的储层物性参数预测方法。实际数据测试结果表明,地震属性约简的深度学习储层物性参数预测结果具有良好的精度及横向分辨率,证实本文方法的有效性。 相似文献
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准确预测城市内部OD流对于优化城市交通运行效率、提高资源利用率以及促进城市可持续性发展具有重要作用。现有研究大多基于单一尺度利用地理位置之间大量的历史流量来预测未来的流量,尚未有研究充分探究不同空间尺度下OD流预测可能存在的重要特征或建模精度差异等问题。本研究以北京市出租车轨迹为例,采用深度重力模型(Deep Gravity)对不同空间尺度下的轨迹OD流进行预测。同时,引入SHAP值(SHapley Additive exPlanations)揭示不同尺度下影响OD流预测建模的重要特征。结果表明:(1)相比于重力模型和辐射模型,街道尺度下深度重力模型的OD流预测精度最高(CPC值高达0.83),且成功捕捉到了北京市早晚高峰时段的OD流网络整体结构,呈现出“环形散射状”特征;(2)在本研究所选各空间尺度下,对OD流预测精度影响最大的4个特征均为O、D点之间的出行距离,O、D点周围公司企业数量、餐饮服务数量以及购物服务数量;(3)同一特征对OD流预测模型的局部影响不同于全局,如科教文化和体育休闲类POI在全局尺度下对模型影响较小,但在局部尺度下却表现出极大的影响。 相似文献
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对1966~1984年邢台地震目录进行了整理,应用基于MATLAB的Z-MAP软件分析了地震目录的完整性,将目录划分为地震活跃时段、地震活动过渡时段、地震活动相对稳定时段。主要分析了各时段地震深度b值、沿断层深度剖面扫描b值,根据深度b值变化对邢台地震演化特点进行了分析。 相似文献
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传统的地质分层方法通常依赖于人工解释和经验判断,存在过程繁琐、工作量大、受人为因素影响较大等缺点。本文旨在研究基于机器学习的区域工程地质分层的思路与方法,将地层分层问题转换为地质体空间单元的序列到序列预测任务及地质属性特征分类任务,以提高地质分层的准确性和效率。本文在对工程地质原始数据开展深入研究的基础上,提出采用深度学习方法对静力触探试验数据进行地质分层的训练和预测,通过分类算法对取土孔土样进行分层,并定量评价了相关算法的适用性。通过对比传统方法和机器学习方法的结果,验证了机器学习在地质分层中的优势。本研究为区域工程地质研究提供了一种新的地质分层思路,具有重要的实践意义。 相似文献