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实际地形面上的负荷重力效应近似计算
1
作者
温志强
唐河
孙文科
《地球物理学报》
北大核心
2025年第2期444-455,共12页
在SNREI模型下,计算地表和内部质量负荷作用产生形变的负荷理论已得到充分研究.而实际地球不仅具有复杂三维内部结构,还具有复杂地表地形.因此,SNREI假设已不能满足地表重力观测中负荷重力效应计算的高精度需求,迫切需要发展考虑地形起...
在SNREI模型下,计算地表和内部质量负荷作用产生形变的负荷理论已得到充分研究.而实际地球不仅具有复杂三维内部结构,还具有复杂地表地形.因此,SNREI假设已不能满足地表重力观测中负荷重力效应计算的高精度需求,迫切需要发展考虑地形起伏的负荷理论.负荷重力效应包含质量源的直接引力效应g^(N)、地球形变产生的附加效应g^(E).本文给出实际地形面上计算直接引力效应的方法和公式,并近似考虑地球形变产生的附加效应.通过Green函数以及两个实例,对比了地形面上直接引力和附加效应的差异,证明了考虑地形对负荷重力计算的重要性.本文利用青藏高原地区1 km×1 km分辨率SRTM地形起伏模型,正演计算2002-2021年空间分辨率0.125°的地表质量长期变化引起的负荷重力效应.结果表明,在青藏高原南缘冰川亏损明显的区域,地形效应引起的负荷重力速率的最大差异达-1.8μGal·a^(-1),其绝对值是球模型下负荷重力(1.98μGal·a^(-1))的91%.此外,以一次强降雨对山洞中的超导重力仪的影响为例,发现使用考虑地形效应的负荷理论能使得原始重力残差数据的标准差由0.288μGal减小至0.076μGal,有效改正了降雨的干扰.本文结果强调了区域负荷重力效应计算中考虑地形起伏的重要性.
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关键词
实际地形
负荷重力效应
青藏高原
超导重力
强降雨
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职称材料
基于机器学习的岩溶裂隙空间分布预测研究:以北京房山为例
2
作者
乔小娟
罗承可
+1 位作者
柴新宇
于文瑾
《地学前缘》
2026年第1期405-418,共14页
岩溶裂隙发育具有高维、非线性及空间异质性特征,如何刻画裂隙的空间展布是岩溶发育规律研究的难点。以多源数据驱动的机器学习建模方法可以有效捕捉裂隙系统中隐含的非线性、非连续的特征,从而显著地提高裂隙识别与刻画的效率与精度。...
岩溶裂隙发育具有高维、非线性及空间异质性特征,如何刻画裂隙的空间展布是岩溶发育规律研究的难点。以多源数据驱动的机器学习建模方法可以有效捕捉裂隙系统中隐含的非线性、非连续的特征,从而显著地提高裂隙识别与刻画的效率与精度。本研究以北京市房山张坊地区为研究对象,基于翔实的野外裂隙实测数据,系统融合了地表地形信息、区域构造背景、地层岩性分布以及地下水位等多源数据集。利用机器学习框架构建了一套综合性的定量化特征体系,该体系涵盖了断层空间影响、地层岩性组合特征、地下水埋深变化以及高精度地形衍生属性(如坡度、曲率等)等多个维度的指标。重点研究对比了支持向量回归、极致梯度提升树及随机森林这三种机器学习方法,旨在预测研究区内岩溶裂隙的发育与空间分布情况。结果表明,基于随机森林构建的预测模型表现最为优异。该模型的裂隙密度、节理走向与倾角的模拟结果与实测统计数据最符合,模型表现最为稳健,具有良好的泛化能力和方法适用性,在表达多期次裂隙发育等复杂地质过程方面具有独特优势。本研究的结果揭示,将数据驱动模型与深入的地质机理分析相融合,是突破复杂岩溶系统定量化表征与预测难题的一条有效途径。
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关键词
岩溶裂隙
机器学习
支持向量回归
梯度提升树
随机森林
北京房山
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职称材料
题名
实际地形面上的负荷重力效应近似计算
1
作者
温志强
唐河
孙文科
机构
中国科学院大学地球系统数值模拟与应用全国重点实验室
中国科学院
精密测量
科学
与技术创新研究院
出处
《地球物理学报》
北大核心
2025年第2期444-455,共12页
基金
国家自然科学基金项目(42174097,42104002)
中国博士后科学基金(2020M680649)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费(E1E40415X2,E2ET0411X2)
中国科学院特别研究助理项目资助
文摘
在SNREI模型下,计算地表和内部质量负荷作用产生形变的负荷理论已得到充分研究.而实际地球不仅具有复杂三维内部结构,还具有复杂地表地形.因此,SNREI假设已不能满足地表重力观测中负荷重力效应计算的高精度需求,迫切需要发展考虑地形起伏的负荷理论.负荷重力效应包含质量源的直接引力效应g^(N)、地球形变产生的附加效应g^(E).本文给出实际地形面上计算直接引力效应的方法和公式,并近似考虑地球形变产生的附加效应.通过Green函数以及两个实例,对比了地形面上直接引力和附加效应的差异,证明了考虑地形对负荷重力计算的重要性.本文利用青藏高原地区1 km×1 km分辨率SRTM地形起伏模型,正演计算2002-2021年空间分辨率0.125°的地表质量长期变化引起的负荷重力效应.结果表明,在青藏高原南缘冰川亏损明显的区域,地形效应引起的负荷重力速率的最大差异达-1.8μGal·a^(-1),其绝对值是球模型下负荷重力(1.98μGal·a^(-1))的91%.此外,以一次强降雨对山洞中的超导重力仪的影响为例,发现使用考虑地形效应的负荷理论能使得原始重力残差数据的标准差由0.288μGal减小至0.076μGal,有效改正了降雨的干扰.本文结果强调了区域负荷重力效应计算中考虑地形起伏的重要性.
关键词
实际地形
负荷重力效应
青藏高原
超导重力
强降雨
Keywords
Actual topography
Loading gravity effect
Tibetan Plateau
Superconducting gravity observation
Heavy rainfall
分类号
P312 [天文地球—固体地球物理学]
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职称材料
题名
基于机器学习的岩溶裂隙空间分布预测研究:以北京房山为例
2
作者
乔小娟
罗承可
柴新宇
于文瑾
机构
中国科学院大学
地球
与行星
科学
学院
出处
《地学前缘》
2026年第1期405-418,共14页
基金
国家自然科学基金项目(42372298)。
文摘
岩溶裂隙发育具有高维、非线性及空间异质性特征,如何刻画裂隙的空间展布是岩溶发育规律研究的难点。以多源数据驱动的机器学习建模方法可以有效捕捉裂隙系统中隐含的非线性、非连续的特征,从而显著地提高裂隙识别与刻画的效率与精度。本研究以北京市房山张坊地区为研究对象,基于翔实的野外裂隙实测数据,系统融合了地表地形信息、区域构造背景、地层岩性分布以及地下水位等多源数据集。利用机器学习框架构建了一套综合性的定量化特征体系,该体系涵盖了断层空间影响、地层岩性组合特征、地下水埋深变化以及高精度地形衍生属性(如坡度、曲率等)等多个维度的指标。重点研究对比了支持向量回归、极致梯度提升树及随机森林这三种机器学习方法,旨在预测研究区内岩溶裂隙的发育与空间分布情况。结果表明,基于随机森林构建的预测模型表现最为优异。该模型的裂隙密度、节理走向与倾角的模拟结果与实测统计数据最符合,模型表现最为稳健,具有良好的泛化能力和方法适用性,在表达多期次裂隙发育等复杂地质过程方面具有独特优势。本研究的结果揭示,将数据驱动模型与深入的地质机理分析相融合,是突破复杂岩溶系统定量化表征与预测难题的一条有效途径。
关键词
岩溶裂隙
机器学习
支持向量回归
梯度提升树
随机森林
北京房山
Keywords
karst fractures
machine learning
support vector regression
gradient boosting trees
random forest
Fangshan area in Beijing
分类号
P641 [天文地球]
TP181 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
实际地形面上的负荷重力效应近似计算
温志强
唐河
孙文科
《地球物理学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的岩溶裂隙空间分布预测研究:以北京房山为例
乔小娟
罗承可
柴新宇
于文瑾
《地学前缘》
2026
在线阅读
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职称材料
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