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利用高分辨率卫星影像进行地震损失评价所需的城市特征识别 总被引:2,自引:0,他引:2
高分辨率卫星影像已经在一些国家的民用领域得到应用。利用高分辨率卫星影像来收集地震损失评价所需要的各类城市信息不仅高效和有较好的时间分辨率,而且它可以减少以往所必需的大量的代价高昂且费力的城市调查。基于在印度城市台拉登所做的研究,讨论了如何利用高分辨率卫星影像进行城市特征识别的一些问题,同时也简单论述了利用GIS/RS软件综合所得的数据以便用于地震损失评价的方法。 相似文献
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碳酸岩Sr、Nd、Pb 同位素地球化学研究评述 总被引:3,自引:0,他引:3
碳酸岩是出露相对较少的幔源岩石,其中Sr与Nd是研究地幔物质组成的主要对象之一。本文统计了世界上主要碳酸岩的锶、钕、铅同位素组成特征;研究显示,碳酸岩源区主要是洋岛玄武岩高U/Pb的HIMU端员和富集端员(EM1或EM2)的混合作用;此外大部分碳酸岩的锶、钕同位素落在大洋玄武岩范围内;这些均表明其成因与地慢柱有密切联系。碳酸岩及与之共生的硅酸岩的同源或独立源区模式部很难充分解释两者同位素组成特征,逭反映碳酸岩的演化模式涉及更复杂的过程。可能是俯冲作用使碳酸岩源区经历不同时间和程度的富集、亏损过程导致地幔源区成分不均一。 相似文献
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对湖泊总磷的变化预测和来源识别对水资源调度和流域生态治理有着重要的意义,然而复杂的生化反应和水动力条件导致的非平稳性给湖泊总磷浓度的准确预测带来极大的困难。为克服这一挑战,本文引入了基于加权回归的季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using Loess,STL)技术和夏普利加法(SHapley additive exPlanations,SHAP)结合长短期记忆网络(long short-term memory neural network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建了一个可解释的预测框架,以增强对湖泊总磷浓度演变的预测并提高其可解释性。研究表明:(1)在骆马湖总磷浓度的预测中,该框架拥有较好的预报精度(R2=0.878),优于LSTM和卷积长短期记忆模型(convolutional neural networks and long short term memory network,CNN-LSTM)。当预测时间步长增加到8 h时,该框架有效提高了总磷浓度的预测精度,平均相对误差和均方根误差分别降低了47.1%和33.3%。从预测趋势来看,骆马湖在汛期的总磷平均浓度为0.158 mg/L,相较于非汛期的平均浓度,增加了202.1%。(2)运河来水是骆马湖总磷浓度最重要的影响因素,贡献权重为60.0%,并且不同断面(三湾、三场)的污染源受水动力、气象等因素的影响存在显著的时空差异。本文凸显了神经网络模型在预警水体污染方面的可实施性,并且为提高传统神经网络的学习能力和可解释性的开发与验证提供了重要方向。 相似文献
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桥梁气象专题研究与服务 总被引:2,自引:0,他引:2
根据实际开展的桥梁气象专题研究,分析桥梁气象研究与服务如何面对国内大型桥梁建设发展趋势所带来的机遇和挑战,提出开展桥梁气象研究与服务的必要性,并从桥位气候背景、桥位气象参数取值、桥梁气象研究方法以及桥梁施工及营运期气象服务与保障等方面介绍桥梁气象专题研究及服务应开展的主要内容,同时,给出一个已投入实际使用的桥梁施工期气象环境监测与预警系统的建设思路。 相似文献
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