随着遥感、物联网、人工智能、大数据、云计算以及近年来迅速发展的大语言模型(large language models,简称LLMs)等高新技术持续取得突破,地震与地质灾害研究正加速从传统依赖单一数据源与经验规则的范式,迈向多源信息融合与智能驱动的...随着遥感、物联网、人工智能、大数据、云计算以及近年来迅速发展的大语言模型(large language models,简称LLMs)等高新技术持续取得突破,地震与地质灾害研究正加速从传统依赖单一数据源与经验规则的范式,迈向多源信息融合与智能驱动的风险识别和决策支持体系。基于“高新技术在地震与地质灾害领域的应用研究”专栏,系统梳理了当前在物理仿真模拟、深度学习识别、遥感集成分析、智能预警技术与知识图谱构建等关键方向的研究进展,概括展示了高新技术在灾害风险监测、致灾机制解析与应急响应支撑中的典型应用与发展趋势。在此基础上,进一步总结了多模态数据集成、灾害链建模、模型泛化能力与场景适应性等方面面临的技术瓶颈,探讨了大语言模型在地震与地质灾害领域中的潜在价值,包括知识抽取、因果推理与多场景风险研判等方面的前沿探索。展开更多
为准确揭示密云水库流域径流变化的物理成因,基于降水、径流非平稳特征诊断结果,采用SWAT(soil and water assessment tool)水文模型,基于Budyko理论的弹性系数法和水量平衡法揭示该流域径流变化原因;对比验证各模型归因结果差异,进一...为准确揭示密云水库流域径流变化的物理成因,基于降水、径流非平稳特征诊断结果,采用SWAT(soil and water assessment tool)水文模型,基于Budyko理论的弹性系数法和水量平衡法揭示该流域径流变化原因;对比验证各模型归因结果差异,进一步探究归因方法和基准期选择对流域径流变化归因结果的影响。结果表明:基于Budyko理论的水量平衡方法更适用于水利工程众多、跨流域调水活动频繁的密云水库流域径流变化归因计算;利用该方法进行分析,当基准期长度达到16年及以上时,流域径流变化归因分析结果逐渐趋于稳定,而基准期选取过短会高估人类活动对径流的减水效应;此外,基准期选取靠近研究初始时段时,计算得到人类活动的减水效应相对较大。综合考虑上述各因素的影响,认为人类活动是密云水库流域径流变化的主导因素;在变化期Ⅰ,其减水效应在-128.32%~-119.56%波动,在变化期Ⅱ,其对径流的削减作用为-75.58%~-70.70%。研究结果有助于提升对密云水库流域径流复杂演变规律和物理成因的科学认识。展开更多
文摘随着遥感、物联网、人工智能、大数据、云计算以及近年来迅速发展的大语言模型(large language models,简称LLMs)等高新技术持续取得突破,地震与地质灾害研究正加速从传统依赖单一数据源与经验规则的范式,迈向多源信息融合与智能驱动的风险识别和决策支持体系。基于“高新技术在地震与地质灾害领域的应用研究”专栏,系统梳理了当前在物理仿真模拟、深度学习识别、遥感集成分析、智能预警技术与知识图谱构建等关键方向的研究进展,概括展示了高新技术在灾害风险监测、致灾机制解析与应急响应支撑中的典型应用与发展趋势。在此基础上,进一步总结了多模态数据集成、灾害链建模、模型泛化能力与场景适应性等方面面临的技术瓶颈,探讨了大语言模型在地震与地质灾害领域中的潜在价值,包括知识抽取、因果推理与多场景风险研判等方面的前沿探索。
文摘为准确揭示密云水库流域径流变化的物理成因,基于降水、径流非平稳特征诊断结果,采用SWAT(soil and water assessment tool)水文模型,基于Budyko理论的弹性系数法和水量平衡法揭示该流域径流变化原因;对比验证各模型归因结果差异,进一步探究归因方法和基准期选择对流域径流变化归因结果的影响。结果表明:基于Budyko理论的水量平衡方法更适用于水利工程众多、跨流域调水活动频繁的密云水库流域径流变化归因计算;利用该方法进行分析,当基准期长度达到16年及以上时,流域径流变化归因分析结果逐渐趋于稳定,而基准期选取过短会高估人类活动对径流的减水效应;此外,基准期选取靠近研究初始时段时,计算得到人类活动的减水效应相对较大。综合考虑上述各因素的影响,认为人类活动是密云水库流域径流变化的主导因素;在变化期Ⅰ,其减水效应在-128.32%~-119.56%波动,在变化期Ⅱ,其对径流的削减作用为-75.58%~-70.70%。研究结果有助于提升对密云水库流域径流复杂演变规律和物理成因的科学认识。
