长江经济带三大城市群城际客运联系网络结构对比分析

“流空间”是人文-经济地理学关注的重要议题。基于城际客运交通流数据,运用ArcGIS空间分析、城市联系强度模型等方法对长江经济带长三角、长江中游、成渝三大城市群城际客运联系网络结构特征进行刻画,结果表明：①长三角城市群城际客运联系网络以上海市为主核心,苏州、南京、杭州为次核心,通过核心城市向外延伸的交通轴线组成相互之间联系紧密的城市网络,西部与南部地区的联系相对较弱;长江中游城市群城际客运联系网络以武汉、长沙、南昌三个省会城市为核心节点,周边次中心城市与其省会交通联系紧密,但城市间跨省联系较弱,本省城市仅与另外两个省会城市存在突出的向心性联系;成渝城市群高等级联系网络大多指向成都、重庆主城区,次级区域中心城市发育不足,成渝城市主轴线在强交通联系推动下发育成型,但川渝接壤地区的城际客运联系存在“断层”。②长江经济带三大城市群在网络化演化进程中,具有城市群“等级-网络”的基本演化特征,其中成渝城市群、长江中游城市群仍处于“核心-边缘”的双核或三核结构,长三角城市群已出现多核网络化发展趋势。③高速铁路作为新兴要素流,对公路、普通铁路等传统要素流具有明显的替代效应,增强了三大城市群核心城市向外延伸的轴线联系,是驱动城市群城际客运联系网络结构演变的新动力。     

龙滩水电工程数字遥测地震台网技术系统

介绍了龙滩水电站数字遥测地震台网工程技术方案及主要仪器设备选型,通过实际震例检验了台网的监测能力。台网的运行情况表明,台网技术系统先进,设备运行稳定可靠,对监测龙滩库区及附近地震发挥了重要作用。     

基于大型科研基础设施共享的区域创新网络研究——以山东省为例

在产业革命和科技革命的背景下,创新在区域发展中发挥着越来越重要的作用,网络化创新模式成为当下创新的主流模式之一.基于创新网络视角,利用大型科研仪器共享大数据,对山东省创新网络的空间特征和主体特征进行分析,研究发现:山东省创新网络在形态上呈现出以济南为创新核心辐射带动济宁和淄博等周边边缘城市发展,同时形成东部青岛、威海和...     

长短时记忆神经网络在中期地震预报中的探索——以川滇地区为例

利用机器学习方法对地震活动大数据进行挖掘,识别出一些过去认识不到的异常,提高地震预测的准确性,是一个非常具有挑战性的科学问题.本文基于川滇部分地区（24°N—32°N,98°E—106°E）地震目录,采用滑动的时空窗口,选取16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,建立了长短时记忆（LSTM）神经网络,对研究区域9个子区块未来一年的最大地震震级进行预测.通过设置训练集：测试集=8：2和训练集：测试集=7：3两个不同的训练测试模型,对过往发生的地震进行了回溯性预报.结果表明：训练集：测试集=7：3模型能够利用1970年1月至2004年9月的地震目录进行学习,成功回溯性预报2008年汶川地震;训练集：测试集=8：2模型利用1970年1月至2009年5月资料进行训练,回溯性预报2010—2019年间6级以上地震的R评分为0.407,回溯性7级地震预报时准确率高达92.31%.本文还探讨性给出预测意见：2022年2月前研究区西部、中部、东部、西南部存在发生5.1~5.3级地震的潜在危险性.

     

极区电离层对流速度的浅层神经网络建模与分析

电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射, 与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获取到的二维电离层对流速度对其进行建模研究.模型输入为行星际磁场三分量、太阳风速度、太阳风密度和地磁指数六个空间物理参数, 模型输出为二维对流速度.模型选择两种广泛应用于空间物理建模的浅层神经网络即广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络.实验结果显示, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为174.96 m·s^-1和234.21 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别达到62.30°和88.07°, 相比于对流速度最大值2000 m·s^-1和360°的方向角范围来说, 其误差是可以接受的.外推性实验结果显示, 在第24个太阳周期时, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为305.35 m·s^-1和738.15 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别为82.01°和90.56°.实验结果表明, GRNN在时间外推性上的效果优于BP神经网络, 更适用于预测对流速度.我们发现在四种典型空间环境条件下, 利用GRNN模型预测的瞬时对流速度来构建的全域对流模式与现有统计模型构建的对流模式相似, 从而验证预测的对流速度可以用于分析瞬时极区电离层对流.

     

利用BP神经网络技术建立自贡地区地震动地形效应模型及其在汶川地震中的效验

地形效应是地震学、地震工程学和工程地震学中非常重要的研究课题.地震震后调查发现: 地形起伏变化引起了更严重的地震灾害, 地震仪器也记录到复杂的三维地形对地震动具有放大效应.关于地形激发的地震动效应问题, 目前仍处于定性研究阶段, 得到了一些定性的结论: 如地形效应表现为与地形坡度相关、与山脊和山谷相关、与山形坡面形态相关、与山体高宽比相关、与地形变化的尺度相关等等.这些定性结论没能给出影响地形效应的主要因素, 如何预测地形效应仍是难题.本文通过谱元数值模拟方法, 计算了自贡地区的地震动地形效应的放大系数, 同时引入BP神经网络技术, 揭示了地形放大系数可以用不同尺度地形上的变化来表述, 即可以用地形高程、地形变化梯度及其高阶变化梯度来表示.据此为参量, 文中建立了地形效应BP神经网络的预测模型, 并将该预测模型的结果与自贡地形台阵在汶川地震中的主震记录获得的地形放大系数结果进行了对比, 给出了预测结果与实际结果的差异范围, 讨论了造成差异的成因, 该论文提出的研究方法为更全面的研究地形效应提供了重要的研究思路.

     

一种基于软件网络的重要服务发现方法

与已有的侧重于服务内容的方法不同,本文根据服务组合的历史记录,提出了一种依据服务间依赖关系发现重要服务,以及其他可与之进行组合的服务的方法。在对ProgrammableWeb真实数据的实验结果表明,发现的重要Web API在Mashup中出现率达95%,且在分析给定Web API集的可组合性方面,成功率高达98%。     

基于成本最优路径的划界线与实际地形自动匹配

针对当前划界工作中主要采用手工操作实现划界线与实际地形匹配的现状,提出了基于成本最优路径分析实现自动匹配的基本原理,研究了自动匹配的关键技术。首先,基于悬挂特征栅格的反向追踪构造地形特征网络,并借助划界法理对其进行特殊处理。其次,构建成本图层,应用成本最优路径分析实现了划界线与实际地形的自动匹配。最后,通过实验对匹配结果的可靠性进行评价,验证了本文自动匹配方法的有效性和可靠性,并对划界工作提出了若干建议。     

基于深度学习的新增建设用地信息提取试验研究: 全国土地利用遥感监测工程创新探索

目前基于遥感图像的城市功能区分类方法通常采用光谱特征解译、兴趣点数据辅助、评价策略优化等方式,依赖大量人工操作,并借助遥感图像外的其他信息源。为了解决以上问题,提出利用卷积神经网络进行滑窗识别,提取图像语义标签,结合语义推理机制实现城市功能区分类的滑窗-推理方法。首先,建立两级城市功能区分类,以二级城市功能区为标识标注训练样本,并以此训练卷积神经网络作为识别器;然后,设计有重叠的滑窗识别模式,使用识别器辨识滑窗区域内图像块的二级城市功能区类型;最后,提出一个带权重的打分机制,作为语义推理方式,语义推理对象为全部识别结果,确定各图像块的一级城市功能区类型,实现遥感图像城市功能区分类。实验使用模拟图像和高分辨率遥感图像,两种图像的总分类精度分别可达94.50%、92.04%。滑窗-推理方法旨在通过语义推理处理滑窗识别产生的多语义标签,根据多语义标签确定对象的真实城市功能区。实验结果表明,所提方法无需辅助信息,直接利用遥感图像进行城市功能区分类是可行和有效的。     

我国市县地球物理监测资源评估

我国地球物理监测站网主要由GNSS、定点形变、重力、地电、地磁、地下流体六大观测站网组成,由国家站、省级站和市县站构成基本监测单元。市县站观测手段多、站点数量庞大,是地球物理监测站网的重要组成部分。为摸清市县站监测资源底数、统筹利用市县监测数据,中国地震局历时2年完成了我国市县地震监测资源评估工作。基于此项工作,本文从观测环境、观测系统、数据质量和预报应用四个方面对我国市县地球物理监测资源进行简要分析,评估结果显示: 37.8%的测项评估为合格,可直接纳入国家地球物理数据库管理,47.9%的测项评估为基本合格,可纳入国家市县数据库管理,14.3%的测项评估为不合格,需要停测或者优化改造。针对评估结果,简要分析了市县监测运维工作存在的主要问题并提出具体可行的解决建议,为提升市县站监测质量提供参考。