扩展空间自相关法用于线性阵列时加权拟合问题研究

针对扩展空间自相关法拟合问题,分析了系统误差和方差这两种加权因素,讨论了它们对估算相速度的影响。实验采用10个台站组成的线形阵列。结果表明:有无根据系统误差加权拟合,相速度差别较大;有无根据方差加权拟合,相速度差别较小,但个别值有明显改变;加权前后得到的频散曲线有明显差别。应用扩展空间自相关法时,必须根据系统误差和方差确定合理权值,才能更准确估算相速度。

浅地表环境下ESPAC微动成像方法影响因素分析

扩展空间自相关(ESPAC)微动探测(天然源面波勘探)技术由于其简便快捷、效果精确等优势,在浅部地层探测方面得到广泛应用。然而在实际应用中会出现基于ESPAC法提取的频散能量成像效果不尽人意的现象,特别是不同的观测台阵布置情况会对采集的频散曲线提取结果造成一定的影响。通过对ESPAC法成像原理的分析研究,利用背景噪声模拟的方法进行了天然源微动记录模拟实验,比较了不同子波主频分布情况下频散能量的差异,定量分析了不同台站布置情况和采集时间长度对频散能量成像质量的影响,经过对比研究得到了ESPAC法在浅地表勘探时的成像规律,在兼顾效率和探测成本的条件下最大程度提高基阶模式下的频散能量成像质量。将研究结果应用到工程实例中,取得了不错的实际勘探效果,验证了模拟结果的实用性。

基于扩展输入空间法的压电执行器迟滞特性动态建模

为辨识压电执行器中的速率相关迟滞特性,基于扩展输入空间法建立迟滞的神经网络动态模型。提出动态迟滞算子来描述速率相关迟滞的变化趋势和动态特性并基于该动态迟滞算子构建扩展输入空间。在这个扩展输入空间上,迟滞的多值映射能够转化成一一映射,同时可以利用动态迟滞算子来提取迟滞的速率相关性。用神经网络来逼近这个一一映射实现速率相关迟滞的动态建模。所提出的神经网络动态模型可以描述迟滞的速率相关性,结构简单,打破了常规迟滞模型基于算子加权叠加的建模框架,并且能够在线调整参数以适应不同条件下的迟滞建模。最后应用该方法对压电执行器中的迟滞特性进行动态建模,试验结果证明了这种建模方法的有效性。

被动源面波法在城市居民区建筑间的应用

城镇中的人文噪声和工业生产对传统的地球物理调查方法(重、磁、电、震)有极大的干扰限制,鉴于此,文章采用抗干扰能力强、受场地条件影响小的被动源面波法在城市居民区进行地下空间勘探的应用。研究结果表明:(1)被动源面波法在城市地区地下空间勘探中是一种有效的物探方法,其施工排列灵活多变,适应性强且不受外界干扰;(2)根据扩展的空间自相关法(ESPAC)处理得到视横波速度剖面能有效地对地下土洞、岩溶破碎带及溶洞等进行响应;(3)结合多条网状测线剖面结果,绘制不同深度的视横波速度水平切片图能有效对地下空间结构进行评价。

微动勘探方法在鸡冠咀矿区外围深部找矿中的应用效果研究

矿集区复杂的人文干扰给传统物探方法应用于深部探测带来较大限制。将微动(被动源面波)勘探方法应用于鸡冠咀矿区外围深部找矿,采用圆环半径分别为75、150、300、600 m的四重嵌套三角形观测台阵,利用扩展空间自相关法(ESPAC)进行面波频散曲线提取,获得目标区2000 m以浅的视横波速度结构,推断火山岩盆地边界形态及深部大理岩、岩体范围,圈定成矿有利部位。结果显示,28线成果与以往的勘探线剖面成果对应良好,高横波速度区域反映了岩体侵入部位;15线实施的ZK1505孔在孔深1200 m处成功揭露出隐伏大理岩,该钻孔波速测井结果与微动勘探视横波速度剖面成果吻合良好。微动勘探方法由于利用环境中的地震背景噪声作为信号源,具有探测深度大、抗干扰能力强的特点,能很好地适用于人文活动密集、干扰情况复杂的矿集区深部勘探工作。

近15年中国省域森林碳储量时空演变分析

以我国大陆31个省(市、自治区)为对象,基于1999—2013年间3次的全国森林资源清查数据,采用森林蓄积量扩展法定量评估森林碳储量,并结合空间探索性数据分析方法(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA),研究其时空变化特征及空间自相关性。结果表明,我国的森林碳储量存在较大的区域差异。碳储量较高的省区分布在中国西部、西南和东北区域,而东部和中部区域碳储量总体较低;较高的省区如内蒙古、黑龙江、福建、云南等地同时具有较快的增长速度,区域性差异日趋凸显。

基于时空Logistic回归模型的漳州城市扩展预测分析

本文提出一种以时空Logistic回归模型来预测城市扩展的新方法。其首先在传统Logistic回归模型中加入空间自相关结构构建空间Logistic回归模型,然后,利用漳州市区近20年(1989-2009年)的数据,建立不同时期城市扩展模拟的多个子空间Logistic回归模型Mi,再采用一次平滑指数法综合处理这些时间序列的Mi,构建出顾及空间复杂性和时间序复杂性的时空Logistic回归预测模型。新方法一方面克服了传统Logistic回归模型法受限于预测年份影响因素数据难以获取的缺点,另一方面由于模型考虑了城市扩展的长时间序列复杂性,即综合了城市扩展不同时期影响因素不同的情况,使它更接近城市扩展的实际,因而预测精度会提高。以福建省漳州市区为例,分别运用传统Logistic回归模型方法,在传统Logistic回归模型中单独加入空间自相关结构的空间Logistic回归模型法和基于时空Logistic回归模型的新方法这3种方法,对2009年城市扩展进行了预测分析。结果表明,基于时空Logistic模型的新方法比传统Logistic回归模型法和空间Logistic回归模型法的预测精度都要好,总体预测精度分别为81.02%、83.82%和87.00%,预测城市用地的精度从63.59%提高到67.35%和73.34%,ROC曲线下的面积AUC从0.826提高到0.883和0.924。