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感知物理先验的机器学习及其在地理空间智能中的研究前景
被引量:
2
1
作者
张彤
刘仁宇
+3 位作者
王培晓
高楚林
刘杰
王望舒
《地球信息科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1297-1311,共15页
许多复杂的物理现象和动态系统尚未为科学家所完全理解和解释,因此不能构建确定的数学方程来描述,不能直接使用紧凑的物理机理模型来进行分析和预测。随着观测数据的日益丰富,数据驱动的机器学习方法可以较好地描述复杂非线性现象,但是...
许多复杂的物理现象和动态系统尚未为科学家所完全理解和解释,因此不能构建确定的数学方程来描述,不能直接使用紧凑的物理机理模型来进行分析和预测。随着观测数据的日益丰富,数据驱动的机器学习方法可以较好地描述复杂非线性现象,但是纯数据驱动模型在表征能力、可解释、泛化能力、样本利用效率方面还存在很多不足。常规机器学习方法在地学领域的应用还面临时空异质性、样本稀疏等带来的挑战。近年来感知物理先验的机器学习方法可以在物理原理不太明确的情况下更有效地利用观测数据描述和分析动态系统,受到了广泛关注,并在物理、计算机、生物、医学和地学等领域得到了一定的应用。近年来人工智能和机器学习技术已经大量应用于地理学尤其是地理信息和遥感领域,受到地理学者广泛重视,被称为地理空间智能,并已成为一个热门的研究方向。感知物理先验的机器学习方法融合了模型驱动和数据驱动思想,为地理空间智能研究带来新的研究范式,促进各种复杂地理现象的精细描述和预测。本文首先分别从物理先验的表达形式和如何在机器学习中集成物理先验两方面概述了该领域的进展。物理先验是在机器学习建模之前已经存在、独立于机器学习方法的知识。本文从增广的数据和定制特征、物理定律和约束规则、支配方程、几何特性等方面总结物理先验知识的表达形式。主要从机器模型约束建模、辅助任务设计和模型的训练推理角度总结如何在机器学习模型中有效集成各种物理先验。本文基于以上的综述框架,结合地学机器学习和地理空间智能的发展和前沿问题,探讨了地理时空先验与其他物理先验的关系,简要总结和分析了目前感知时空先验的地理空间智能方法研究案例,探讨了时空先验表征以及集成时空先验地理空间智能的未来研究规划和应用前景。随着感知物理先验的机器学习方法研究的快速发展,我们相信感知时空先验的地理空间智能研究未来将逐步构建起跨多时空尺度的通用地理表征、分析、预测和解释框架,不仅能更好地解决地理信息科学的传统问题,还将鼓励地理学者与其他相关学科一起建立交叉研究的前沿机会,探索解决人类未来面临的共同挑战。
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关键词
物理感知的机器学习
物理先验
机器学习
深度学习
时空先验
时空表征
地理空间智能
地理信息科学
原文传递
腾冲井同震水位动态孔弹性响应的渗透率反演
2
作者
高楚林
张煜
+2 位作者
张双喜
黄旭东
姚永康
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2023年第1期12-19,共8页
获得地下含水层的水文参数对于适当评价地下水资源至关重要.除了实验室方法和现场测井实验,目前多利用水位对外部周期性载荷的响应函数进行含水层参数的反演.其中,基于似稳态孔弹性理论的方法有很多,但这些方法通常忽略多孔含水层中可...
获得地下含水层的水文参数对于适当评价地下水资源至关重要.除了实验室方法和现场测井实验,目前多利用水位对外部周期性载荷的响应函数进行含水层参数的反演.其中,基于似稳态孔弹性理论的方法有很多,但这些方法通常忽略多孔含水层中可能存在的频率依赖的固流耦合.本文提出基于动态孔弹性理论的水文同震响应模型,推演了频率依赖的含水层孔压和围压的关系,构建动态响应函数.根据云南省腾冲井观测到的近场同震水位响应并基于动态模型反演了井含水层渗透率的长期演化.计算结果显示动态孔弹性模型能很好地解释水位的同震响应并且适当反演含水层参数.近场地震会导致井含水层的短期渗透率大幅度增加并在不久后恢复,这可能与地震触发应力导致的瞬时固体形变、孔隙疏通和颗粒物的重分布有关.
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关键词
井水位
同震响应
动态孔弹性理论
原文传递
题名
感知物理先验的机器学习及其在地理空间智能中的研究前景
被引量:
2
1
作者
张彤
刘仁宇
王培晓
高楚林
刘杰
王望舒
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
奥地利维也纳工业大学测量与地理信息系
出处
《地球信息科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1297-1311,共15页
基金
国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作/港澳台科技创新合作”重点专项(2019YFE0106500)
国家自然科学基金项目(41871308)。
文摘
许多复杂的物理现象和动态系统尚未为科学家所完全理解和解释,因此不能构建确定的数学方程来描述,不能直接使用紧凑的物理机理模型来进行分析和预测。随着观测数据的日益丰富,数据驱动的机器学习方法可以较好地描述复杂非线性现象,但是纯数据驱动模型在表征能力、可解释、泛化能力、样本利用效率方面还存在很多不足。常规机器学习方法在地学领域的应用还面临时空异质性、样本稀疏等带来的挑战。近年来感知物理先验的机器学习方法可以在物理原理不太明确的情况下更有效地利用观测数据描述和分析动态系统,受到了广泛关注,并在物理、计算机、生物、医学和地学等领域得到了一定的应用。近年来人工智能和机器学习技术已经大量应用于地理学尤其是地理信息和遥感领域,受到地理学者广泛重视,被称为地理空间智能,并已成为一个热门的研究方向。感知物理先验的机器学习方法融合了模型驱动和数据驱动思想,为地理空间智能研究带来新的研究范式,促进各种复杂地理现象的精细描述和预测。本文首先分别从物理先验的表达形式和如何在机器学习中集成物理先验两方面概述了该领域的进展。物理先验是在机器学习建模之前已经存在、独立于机器学习方法的知识。本文从增广的数据和定制特征、物理定律和约束规则、支配方程、几何特性等方面总结物理先验知识的表达形式。主要从机器模型约束建模、辅助任务设计和模型的训练推理角度总结如何在机器学习模型中有效集成各种物理先验。本文基于以上的综述框架,结合地学机器学习和地理空间智能的发展和前沿问题,探讨了地理时空先验与其他物理先验的关系,简要总结和分析了目前感知时空先验的地理空间智能方法研究案例,探讨了时空先验表征以及集成时空先验地理空间智能的未来研究规划和应用前景。随着感知物理先验的机器学习方法研究的快速发展,我们相信感知时空先验的地理空间智能研究未来将逐步构建起跨多时空尺度的通用地理表征、分析、预测和解释框架,不仅能更好地解决地理信息科学的传统问题,还将鼓励地理学者与其他相关学科一起建立交叉研究的前沿机会,探索解决人类未来面临的共同挑战。
关键词
物理感知的机器学习
物理先验
机器学习
深度学习
时空先验
时空表征
地理空间智能
地理信息科学
Keywords
PIML
physical priors
machine learning
deep learning
spatiotemporal priors
spatio-temporal representation
Geospatial Intelligence
Geographic Information Science
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
原文传递
题名
腾冲井同震水位动态孔弹性响应的渗透率反演
2
作者
高楚林
张煜
张双喜
黄旭东
姚永康
机构
武汉大学测绘学院
武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室
出处
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2023年第1期12-19,共8页
基金
国家自然科学基金项目(41774119,41874169,41774056,42074176,U1939204)
中央高校基础研究专项基金项目(2042017kf0228)
武汉大学实验技术专项基金项目(WHU-2019SYJS-12)联合资助。
文摘
获得地下含水层的水文参数对于适当评价地下水资源至关重要.除了实验室方法和现场测井实验,目前多利用水位对外部周期性载荷的响应函数进行含水层参数的反演.其中,基于似稳态孔弹性理论的方法有很多,但这些方法通常忽略多孔含水层中可能存在的频率依赖的固流耦合.本文提出基于动态孔弹性理论的水文同震响应模型,推演了频率依赖的含水层孔压和围压的关系,构建动态响应函数.根据云南省腾冲井观测到的近场同震水位响应并基于动态模型反演了井含水层渗透率的长期演化.计算结果显示动态孔弹性模型能很好地解释水位的同震响应并且适当反演含水层参数.近场地震会导致井含水层的短期渗透率大幅度增加并在不久后恢复,这可能与地震触发应力导致的瞬时固体形变、孔隙疏通和颗粒物的重分布有关.
关键词
井水位
同震响应
动态孔弹性理论
Keywords
Water level
Coseismic response
Dynamic poroelastic theory
分类号
P315 [天文地球—地震学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
感知物理先验的机器学习及其在地理空间智能中的研究前景
张彤
刘仁宇
王培晓
高楚林
刘杰
王望舒
《地球信息科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
原文传递
2
腾冲井同震水位动态孔弹性响应的渗透率反演
高楚林
张煜
张双喜
黄旭东
姚永康
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2023
0
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