初至波相位走时层析

近地表速度结构通常是利用射线走时层析或菲涅尔体走时层析等反演方法得到的,但它们的目标函数仍利用射线走时残差构建,导致反演精度不高.为此,本文提出了基于散射积分算法的初至波相位走时层析成像方法.该方法的核心是:(1)提出了依赖于频率的相位走时概念;(2)利用依赖于频率的相位走时信息,而非单一的无限频率射线走时;(3)发展了一种改进的相位展开方法,即通过监测相位不连续性和2π周期判定来消除相位折叠现象;(4)考虑了地震波传播的有限频特征,即基于波动理论而非传统的射线路径或有限空间的菲涅尔体构建核函数.通过利用Overthrust模型的数值实验及与传统射线走时层析和菲涅尔体走时层析的对比表明:本文提出的方法是一种有效的初至波走时反演方法.同时,基于Overthrust模型的数值试验还证明了下列结论,即通过挖掘更多的走时信息的确可以获得更高的反演精度和分辨率.     

四川测震台网ML震级特征研究

基于2013—2022年四川测震台网记录到的四川及邻区2.0≤M_L≤5.5的36 693次地震事件观测资料,利用震级残差统计方法得到59个区域台站的单台M_L震级与台网平均M_L震级的偏差、各单台记录地震的平均偏差和标准偏差。结果显示：震级偏差统计直方图基本呈正态分布,相对集中于-0.5～0.5;单台M_L震级偏差沿龙门山断裂带两侧分区特征明显,呈现“东高西低”,即川西高原地区台站M_L震级偏小及四川盆地台站M_L震级偏大特征;从M_L震级随震中距的变化曲线来看,当震中距<150 km时,单台测定的M_L震级较台网平均震级偏小,当震中距≥200 km时,单台测定的M_L震级较台网平均震级偏大。     

利用浅层反射地震资料中的面波与初至波研究剖面浅部结构

利用浅层反射地震数据的面波与初至波信息,采用多道面波分析法(MASW)得到浅部横波速度结构,再利用初至波走时层析成像得到纵波速度结构,进而得到纵横波速度比与泊松比数据。结合反射波叠加剖面与跨断层钻孔联合剖面对浅部地层进行综合解释,在一定程度上弥补了浅部反射资料的缺失,对确定浅部断层的位置及性质起到非常重要的作用。     

激光点云输电线精细提取的残差聚类法

针对输电线点云数据中存在缺失、噪声等复杂环境,提出了一种基于模型残差聚类的激光点云电力线精细提取方法。首先根据归一化高程阈值分割去除近地面点,在此基础上,采用自适应维度特征和方向特征粗提取电力线点;然后以抛物线模型为约束条件,采用改进的建模方法,确定模型残差并对其进行密度聚类,根据聚类结果实现单根电力线精细提取;最后讨论了关键参数的选择对提取结果的影响。两景实测数据试验表明:该方法能快速实现点云部分缺失、噪声干扰等复杂环境下的电力线精细提取,无须电力线数目、点云密度等先验知识,对不同类型分裂导线提取均具有很好的适用性。单根电力线提取准确率达99.17%以上,模型误差最大值为0.167 m,中误差最大值为0.079 m。     

1982—2015年中国气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影响

基于中国603个气象站的地表气温和降水观测资料以及GIMMS NDVI3g数据,采用变化趋势分析和多元回归残差分析等方法研究了1982—2015年中国植被NDVI变化特征及其主要驱动因素（即气候变化和人类活动）的相应贡献。结果表明：① 1982—2015年中国植被恢复明显,在选择的32个省级行政区中,山西、陕西和重庆的生长季NDVI增加最快,仅上海生长季NDVI呈减小趋势。② 气候变化和人类活动的共同作用是中国植被NDVI呈现整体快速增加和巨大空间差异的主要原因,其中气候变化对各省生长季NDVI变化的影响在-0.01×10 ^-3~1.05×10 ^-3 a ^-1之间,而人类活动的影响在-0.32×10 ^-3~1.77×10 ^-3 a ^-1之间。③ 气候变化和人类活动分别对中国近34年来植被NDVI的增加贡献了40%和60%;人类活动贡献率超过80%的区域主要集中在黄土高原中部、华北平原以及中国东北和西南等地;人类活动贡献率大于50%的省份有22个,其中贡献率最大的3个地区为上海、黑龙江和云南。研究结果建议应更加重视人类活动在植被恢复中的作用。     

Kirchhoff向下延拓法在海洋合成多道地震走时反演中的应用*

海洋多道地震数据建模和成像是获取洋壳速度和构造信息的重要手段。海水层的存在使得多道地震拖缆接收到的折射波走时信息仅仅存在于较远的炮检距, 近炮检距被强振幅海底反射波覆盖, 制约了走时数据拾取和反演效果。本文基于波动方程的Kirchhoff积分法, 成功实现了多道地震数据向下延拓, 获取到了更大炮检距区间的初至折射波走时拾取, 并将其应用于洋中脊新生洋壳2A/2B层的合成多道地震数据走时反演。比较向下延拓前后的走时拾取范围及走时反演结果表明, 向下延拓法能够保持地震波场的运动学和动力学特征不变, 在共炮集数据的更大炮检距范围内进行初至折射走时拾取, 从而增加反演的数据选择和浅层射线覆盖, 反演结果能更加准确地分辨出洋壳2A/2B层界面, 并得到更高的分辨率和更准确的速度结构剖面。     

青藏高原莫霍面形态的重力模拟及其对探讨高原隆升机制的意义

青藏高原是印度板块板欧亚板块碰撞形成的巨大变形带，岩石圈地幔的变形特征对高原的隆或意义重大。本文分析了远震ＰＫＰ走时残差沿高原中部剖面的变化，发现莫霍面的断错在整个高原是普遍存在的；利用人工地震资料作为约束，用重力资料对莫霍面的形态进行了反演模拟，认为岩石圈地幔的断错和叠覆可能是青藏高原隆升的重要机制；最后讨论了板块中部热和密度不均匀性以及地幔流动对青藏高原岩石圈变形的影响。     

联合空-谱信息的高光谱影像深度三维卷积网络分类

针对高光谱影像分类高维和小样本的特点,提出一种基于深度三维卷积神经网络的高光谱影像分类方法。首先,该方法直接以高光谱数据立方体为输入,利用三维卷积操作提取高光谱数据立方体的三维空-谱特征。然后,利用残差学习构建深层网络,提取更高层次的特征表达,以提高分类精度。最后,采用Dropout正则化方法防止过拟合。利用Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3组高光谱数据进行试验验证,结果表明,与支持向量机和现有的基于深度学习的高光谱影像分类方法相比,该方法能有效提高高光谱影像的地物分类精度。     

MVMD-ARMA残差修正电离层预测模型的研究及应用

针对变分模态分解端点效应处理方法的缺陷和分解过程中需要人为地控制输入参数,会严重影响预测结果,且ARMA模型本身在极值点附近预测精度就不高的问题,该文提出了MVMD-ARMA残差修正电离层预测模型,加强对分解时端点效应的控制,并通过阈值条件,自动选取最优参数,且对预测结果进行了残差修正。实验结果表明,改进模型的绝对残差均值为0.95TECU,分别比ARMA模型和VMD-ARMA模型小0.20TECU和0.11TECU;残差标准差均值为0.67,分别比ARMA模型和VMD-ARMA模型小0.17和0.09;平均相对精度的均值为88.64%,分别比ARMA模型和VMD-ARMA模型高2.56%和2.23%。