改进的残差修正DGM(1,1)模型在煤矿地表沉降预测中的应用

针对传统大地测量技术难以实施大范围矿区形变监测以及传统开采沉陷预测方法在实际应用中存在的不足,提出时序合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和改进的离散灰色马尔科夫模型相结合的方法对矿区地表形变进行监测和预测。使用鄂尔多斯市某矿区哨兵1号(Sentinel-1)数据提取地表形变监测结果,并与同时期的全球定位系统(GPS)监测数据进行对比。将沉陷监测结果作为原始序列建立残差修正的离散灰色马尔科夫模型,预测矿区沉降。研究结果表明:研究区域地表形变明显,残差修正的离散灰色马尔科夫模型能较为准确地预测矿区沉降结果。

基于IPTA-InSAR技术的太原市地面形变监测

城市地面形变严重制约着城市发展的脚步,因此对城市进行地面形变监测具有十分重要的意义。基于相干点目标分析合成孔径雷达干涉测量技术对覆盖太原市城区2018年—2021年的83景Sentinel-1A影像数据进行处理,结果表明,在万柏林区存在抬升现象,抬升速率最大为10.5 mm/a;在小店区存在下沉现象,下沉速率超过-60 mm/a;其余区域下沉速率为-3 mm/a~-25 mm/a。针对不同区域的形变进行剖面分析,绘制形变区域相干点时序图。

基于遥感评估的生态系统服务价值时空变化研究——以山阴县为例

对生态环境脆弱的矿产资源型城市的生态服务价值进行动态评估,对生态环境保护、经济建设及矿区生态修复具有重要意义。以山阴县为例,选取植被覆盖、植被净初级生产力、土地利用、土壤、气象、统计资料等数据,建立生态服务价值遥感评估体系,定量计算生态服务价值,分析生态服务价值的时空变化特征。结果表明:山阴县在2005—2020年,生态服务价值呈现“增加-减少-增加”的波动上升趋势,16年间生态服务价值共增加了4.34×10^(8)元。在生态服务价值构成中,维持大气平衡价值占比最大,营养物质循环价值占比最小。山阴县的生态服务价值在空间分布上由北向南呈现“低-高-低-高”的特征,南部的恒山支脉和中北部的洪涛山区域是生态服务价值的高值集中区,而低值区主要集中分布在北周庄镇-岱岳镇-安荣乡一带。2005—2020年,各土地利用类型的单位面积生态服务价值均大幅增加,且林地的单位面积生态服务价值最高,平均为10 657.36元/hm2,草地次之,而后依次为耕地、未利用地、水域和建设用地。该评估方法可实现生态服务价值的动态评估,为该区域生态结构优化及生态修复实施提供一定的决策依据。

基于深度降阶模型的翼型气动反设计方法

借鉴深度学习中通过卷积核对连续数据进行特征提取的方法,提出一种翼型气动反设计初步模型。将125组NACA标准翼型作为反问题的学习样本,并随机选取8组非样本NACA翼型检验反设计模型的预测功能。模型以翼型表面压力系数分布作为输入,将翼型几何形状作为输出,通过多层数据卷积的思想,最终找到由翼型表面压力分布到翼型几何的隐式对应关系。结果表明:学习样本内的125组翼型几何数据均方差可保持在1×10^(-4)以下,而样本外的8组翼型几何数据均方差可保持在1×10^(-4)以下,说明本模型具备一定的反设计预测精度。