联合DInSAR与Offset-tracking技术监测高强度采区开采沉陷的方法

高强度煤炭开采产生巨大的地表形变,形变相位梯度过大导致干涉测量解缠错误,单一采用常规DInSAR及其衍生技术都无法获得地表沉陷主值。本文提出一种新的解决方案,即联合利用DInSAR与偏移量追踪技术（Offset-tracking）各自的技术优势,实现开采区大变形的准确提取,并基于GAUSS函数模型拟合恢复沉陷区剖面形态。基于2012年2月13日和2012年11月27日两景高分辨率SAR数据（RADARSAT-2,5 m精细波束模式（MF5））为数据源,以神东矿区布尔台矿、寸草塔一矿、二矿为研究区,采用常规DInSAR技术获得亚厘米级沉陷区边界,边界沉陷值处于-0.01~ -0.02 m;利用偏移量追踪方法获取米级地表沉陷中心主值,中心沉陷值集中在-1.0~ -4.0 m。将2种方法监测到沉陷信息分段融合,最后采用GAUSS函数模型重构矿区开采沉陷下沉特征曲线。结果表明,偏移量追踪方法可弥补DInSAR技术监测大量级形变信息的不足,联合技术可完整获取高强度采区的大形变沉陷。     

地震勘探在地层倾角较大地区的应用初探

在地层倾角较大地区,尤其是通过钻孔见煤深度推断的地层倾角变化较大地区,钻孔之间的地层及构造变化情况,若仅依靠钻孔资料,可能会得出与事实相反的结论。大倾角地层地区的地震勘探,须解决的地质问题主要有：受构造运动影响,煤系地层被风化剥蚀后,与新生界呈不不整合接触关系的煤层露头点：背斜轴部发育的褶曲、断层以及煤层赋存形态的变化;受大断层的牵引作用,其附近地层倾角变化及小断层的发育情况。在地震资料处理时,对干涉波应采用炮炮计算切除量及去线性干扰模块进行切除：并认为偏移处理中的层速度,做沿层平滑较均方根速度平滑更加合理。在进行解释时,应注意分辨不同的波形特征及断点识别标志。实例表明：地震勘探可以准确地控制单斜地层因断层导致的背斜构造及地层倾角变化情况。     

基于MATLAB工具箱的BP神经网络年径流量预测模型研究——以塔城地区乌拉斯台河为例

塔城地区独特的地形为西来水汽的输送提供了条件,从而形成了众多中小河流,而中低山带季节性积雪的消融又使河流呈现出春汛汛的特点,使得径流年内分配不均,对塔城地区水资源配置极为不利,开展径流量的预测研究,将为水资源的优化配置提供科学的理论基础.文章以塔城地区乌拉斯台河为例,根据其年径流量(1966-1995年)序列的长期变化特征,利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数,实现BP网络对年径流量的预测研究.从模型的检验来看,所建模型具有较好的适应性和预报精度,并且拟合效果较好,说明这种预测方法有一定的实用性.     

咬合桩在含承压水地层施工中的应用

通过南京地铁一号线南延线TA08标段胜太路车站咬合桩施工,介绍了咬合桩施工的基本工艺流程。同时为减少承压水对成孔和灌注混凝土的不利影响,采取了用提水斗和潜水泵降水等措施,保证了工程的施工质量。     

基于最优尺度和规则的高分辨率影像分类研究

高分辨率影像的广泛应用推进面向对象影像分析(OBIA)的发展,而分割作为面向对象分类的关键步骤,其尺度的选择直接关系到地物信息的提取。空间尺度是地物的固有属性,在合适的分割尺度下可以更好地挖掘地物信息。本文结合最大面积法和分割质量评价模型对张山营镇影像进行分割实验,先通过分析对象最大面积初步得到最优尺度范围,后结合分割质量评价模型以确定最优分割尺度层次。在此基础上,综合样本提取的光谱、纹理等特征进行规则训练,最终完成面向对象的土地覆被分类研究。结果显示:基于多层次最优尺度的规则分类方法获得更好的分类结果,其总体精度为88.8%,Kappa系数为0.861,而基于单一尺度的最邻近法总体精度81.4%,Kappa系数0.773,基于单一尺度的规则分类法总体精度为83.2%,Kappa系数为0.85。     

大型贯通测量中加测陀螺定向边的位置选取分析

大型贯通测量中常常使用加测陀螺边来提高贯通测量精度,但目前对于陀螺定向边的位置选取并无明确规范和要求。本文主要探讨了不同位置的陀螺定向边选取对贯通测量精度的影响。实验结果表明,井下选取的陀螺定向边与测定仪器常数的地面已知边之间距离过大对于贯通测量精度影响较大,在井下选取陀螺定向边位置时,应与测定仪器常数的地面已知边距离保持在3 000 m以内为优。     

公路采动区裂缝快速获取及精度分析

采动区公路路面裂缝引发公路产生松散剥落、唧浆、缓慢沉降等病害,危及公路的正常运营,需要对裂缝长度和宽度信息进行监测。针对传统的公路路面裂缝测量获取方法劳动强度大、成本高、效率低等缺点,该文设计使用手机相机采集裂缝图像,使用图像处理技术对图像进行增强和除噪、阈值分割,结合尺度基准提取裂缝的长度和宽度信息。运用该方法对采动区公路路面裂缝进行快速获取,实验结果表明:路面裂缝长度计算的相对中误差不超过7.6%;宽度的计算值与实测的宽度相比,其相对误差在8.1%以内,证明该方法检测出的裂缝的长度和宽度具有较高的准确度,能够高效地获得路面裂缝的信息。     

具有混合延时和不同时标的混沌忆阻竞争神经网络的自适应同步

本文考虑了具有混合时变延时和不同时标的混沌忆阻竞争神经网络的自适应同步问题.使用Lyapunov泛函方法和不等式分析技术,设计了一类新的具有反馈控制律的自适应控制器以取得网络同步及指数同步目的,提出了不用过多计算,如求解线性矩阵不等式或复杂代数计算的保证网络同步条件;同时,所获条件也可以应用到已有文献里关于忆阻器网络不同数学模型中.最后,通过实例验证了本文获得的理论结果的有效和正确性.     

青藏高原大地形对南海冷涌事件影响的数值模拟

利用大气环流模式NCAR CAM3,通过比较敏感性试验与控制试验的结果,讨论青藏高原大地形高度对南海北部冷涌事件及环流的可能影响。结果表明,地形的绕流作用对阿留申低压和东亚大槽的产生有着重要作用,当大地形不存在时,两者消失。地形高度变化对大陆冷高压的强度有影响,随着地形高度的降低大陆冷高压强度减弱。即大地形对中高纬行星尺度平均槽脊具有重要作用,地形高度降低会导致中高纬环流经向度减小,不利于冷空气南下,从而影响冷涌事件的强度和发生频率。当地形高度减半时,由于大陆东部地势相对平坦,南海北部北风强度增加,使得南海北部冷涌的出现频率略有增加。当无地形存在时,由于无青藏高原大地形的存在,使得东亚中高纬环流的经向度显著减小,冷空气南下活动明显减弱;同时没有大地形激发冷锋后的Kelvin波向南运动,导致南海北部北风强度减弱,南海北部冷涌的出现频率也显著减少。     

A context-sensitive correlated random walk: a new simulation model for movement

Computational Movement Analysis focuses on the characterization of the trajectory of individuals across space and time. Various analytic techniques, including but not limited to random walks, Brownian motion models, and step selection functions have been used for modeling movement. These fall under the rubric of signal models which are divided into deterministic and stochastic models. The difficulty of applying these models to the movement of dynamic objects (e.g. animals, humans, vehicles) is that the spatiotemporal signal produced by their trajectories a complex composite that is influenced by the Geography through which they move (i.e. the network or the physiography of the terrain), their behavioral state (i.e. hungry, going to work, shopping, tourism, etc.), and their interactions with other individuals. This signal reflects multiple scales of behavior from the local choices to the global objectives that drive movement. In this research, we propose a stochastic simulation model that incorporates contextual factors (i.e. environmental conditions) that affect local choices along its movement trajectory. We show how actual global positioning systems observations can be used to parameterize movement and validate movement models and argue that incorporating context is essential in modeling movement.