江西某厂区边坡岩体结构面网络模拟研究

基于结构面实测统计原理和方法,建议结构面几何参数概率模型,运用蒙特－卡洛（Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ）模拟原理和方法,进行碉体结构的室内再现。运用该方法对江西亚东水泥厂厂区边坡岩体进行结构面网络模拟和成果分析,从而用于边坡岩体力学和渗透性能和评价,最终为其稳定性评价及支护设计服务。     

采用Monte-Carlo模拟技术计算裂隙岩体的分维数

采用结构面现场测量及统计分析建立岩体结构的概率模型,进而采用Monte-Carlo模拟技术生成岩体裂隙网络模型,由生成的岩体裂隙网络模型计算岩体裂隙分布的分维数;并给出了工程应用实例。     

高分二号遥感影像提取冬小麦空间分布

精细的农作物空间分布数据对于资源、环境、生态、气候变化和粮食安全问题均具有重要的意义,卷积神经网络已经成为从遥感影像中提取农作物空间分布数据的主要方法,但提取结果中的种植区域边缘往往比较粗糙。本文以高分二号遥感影像为数据源,选择冬小麦为提取目标,利用RefineNet模型和最大后验概率模型构建冬小麦遥感提取模型WWRSE(Winter Wheat Remote Sensing Extraction),获取精细的冬小麦空间分布数据。WWRSE模型利用RefineNet网络提取像素的语义特征,使用改进的SoftMax模型生成像素的类别概率向量;以类别概率向量的最大分量与次大分量的差值作为置信度,根据置信度将类别概率向量分为可信和不可信两组,可信组直接使用最大分量对应的类别标签作为相应像素的分类结果;结合最大后验概率模型确定不可信组像素的分类结果。利用随机梯度法对WWRSE模型进行训练。选择SegNet、DeepLab、RefineNet作为对比模型进行实验,WWRSE提取结果的精度为92.9%,比SegNet提高了13.8%,比DeepLab提高了10.9%,比RefineNet提高了8.6%。实验结果表明WWRSE模型在提取冬小麦空间分布数据方面具有一定的优势。WWRSE模型提取的结果能够为大范围冬小麦种植面积统计提供依据。     

陕西省中长期地震活动趋势初步探讨

利用陕西省丰富翔实的历史地震资料及1970~2004年陕西区域测震台网的地震资料,应用贝努里概率模型,对陕西省中长期地震活动趋势做初步的探讨分析。     

太原盆地地震潜势分析

将太原盆地划分为4个区段,利用近年来在各区段取得的古地震数据,通过实时概率模型,对每个区段分别进行强震潜势的定量评估。得出太原 文水区与太谷区未来50年内发生7级以上强震的概率分别为7.1%和15%, 100年内为13.9%与27.8%, 而介休 平遥区与汾阳区发生7级以上强震的可能性极小。     

陇南市活断层地震危险性评估

在甘肃省陇南市活断层探测与地质填图研究的基础上,归纳了开展地震危险性评估所需的主要活动断裂的基本活动性参数;采用震级—破裂尺度关系、震级—频度关系等方法评估了陇南市相关断裂（带）的潜在最大震级和平均复发间隔;利用时间相依的地震潜势概率模型和泊松分布模型评估了各断裂或断层小区在未来50、100、200年内发生破坏性地震的概率。同时利用b值空间图像扫描的方法给出了研究区的b值图像,分析了高应力区的地震危险性。通过对以上结果的综合分析,结果表明盖山—迭山断裂或光盖山—迭山断层小区的西端表现为高应力累积区,且发生破坏性地震的概率较高,是未来危险程度较高的断裂段。     

负热电离同位素稀释质谱法分析锝97稀释剂

用负热电离质谱法对自行研制生产的97Tc稀释剂同位素组成进行分析测定,并采用同位素稀释质谱法对其浓度进行标定,选用等概率模型对同位素比值测定结果进行校正,组成分析扩展不确定度为1.3%(K=2),浓度标定扩展不确定度为2.07%(K=2)。     

突发性强对流天气快速识别预警改进方法

传统多普勒天气雷达强对流灾害性天气监测采用固定阈值判别法给出强风暴的冰雹闪电灾害预警结果,该方法不适用于不同经纬度、季节和复杂地形条件下的强对流天气识别预警。本文利用循环递归的区域生长法对TITAN算法进行改进,从而快速识别三维强风暴单体及其雷达特征物理量;使用多普勒天气雷达和TRMM星载气象雷达的历史观测数据反演河北石家庄地区春夏两季复杂地形条件下的强风暴灾害性天气Logistics多元线性回归概率预警模型。对发生在河北石家庄夏季的一次强飑线天气和发生在春季的一次超级多单体风暴天气进行冰雹闪电灾害性天气识别预警实验,并与传统算法进行误差对比分析。实验结果表明:与传统算法对比,该方法对强风暴天气识别预警的定位精度较高,并且其漏报率和虚报率较低,有助于快速识别预警强对流灾害性天气。      

一种改进的区域滑坡危险性评价模型及其应用

区域滑坡危险性评价方法还存在许多需要完善和改进的地方。以工程地质类比法为基础,用滑坡的面密度表示滑坡发生的危险性大小,基于线性代数中QR分解理论,提出了一种用高次多项式拟合致险因子与滑坡危险性间关系的算法,并把该算法与层次分析法模型、条件概率模型相融合,建立了一种改进的区域滑坡危险性评价模型。然后,通过在Visual Studio.Net C#环境下借助ArcEngine组件的二次开发实现了该模型。最后选取陕西省麟游县为实验区域,利用上述模型进行了滑坡危险性评价。经实际资料检验表明,该模型具有较高的可信度,可应用于今后的滑坡危险性区域评价工作中。