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基于遥感的库尔勒地区生态环境质量评价及成因分析
被引量：
2
1
作者
李世娇
张珂珂
+2 位作者
谢宝妮
王世文
李治广
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2024年第12期2064-2074,共11页
库尔勒地区生态环境敏感脆弱,准确认知该地区的生态环境质量是当地政府科学制定生态环境保护和修复政策的基础。基于遥感生态指数思想,结合研究区生态系统特征,耦合植被覆盖、土壤湿度、地表温度、地表干度、沙漠化程度、盐渍化程度、...
库尔勒地区生态环境敏感脆弱,准确认知该地区的生态环境质量是当地政府科学制定生态环境保护和修复政策的基础。基于遥感生态指数思想,结合研究区生态系统特征,耦合植被覆盖、土壤湿度、地表温度、地表干度、沙漠化程度、盐渍化程度、蒸散发7个生态要素,采用主成分分析法构建了改进型遥感生态指数(Modified remote sensing based ecology index,MRSEI),对1994—2021年库尔勒地区生态环境质量进行评价和成因分析。结果表明:(1)MRSEI可以反映库尔勒地区的生态环境质量。(2)1994—2021年库尔勒地区MRSEI变化范围为0.253~0.346,总体为上升趋势,生态环境质量整体改善;生态环境质量等级以“差”和“较差”为主,二者面积占比为70.96%,整体生态环境质量呈现为“西部相对较差、东部相对较好”。(3)近27a来,库尔勒地区60.41%面积上生态环境质量基本不变,主要分布在丘陵西部和台地;16.47%的面积上生态环境质量退化,主要分布在平原北部、部分中起伏山地和小起伏山地;23.12%的面积上生态环境质量改善,主要分布在平原和丘陵的东部。(4)气候、社会经济与库尔勒地区生态环境质量关系密切,其中蒸发量对生态环境质量的影响高于其他气候要素,年末总人口是影响该地区生态环境质量的第一社会经济要素。
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关键词
遥感
生态环境质量评价
主成分分析
库尔勒地区
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职称材料
基于周界分形维数的隧道围岩爆破损伤非线性特征研究
2
作者
宋肖龙
耿东阳
+2 位作者
高文学
饶天琛
何家珩
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第6期159-167,共9页
为研究施工过程中隧道围岩爆破损伤演化规律,采用地质雷达对开挖过程中的隧道围岩进行无损监测,采用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)信号分析方法处理雷达信号并提取瞬时幅值作为特征参量分析围岩损伤,引入周界分形维数...
为研究施工过程中隧道围岩爆破损伤演化规律,采用地质雷达对开挖过程中的隧道围岩进行无损监测,采用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)信号分析方法处理雷达信号并提取瞬时幅值作为特征参量分析围岩损伤,引入周界分形维数和相对损伤度等指标,研究连续爆破扰动影响下围岩损伤演化的非线性特征,研究结果表明:靠近爆源区域围岩受爆破荷载作用直接影响较大,远离爆源区域新生损伤产生较少,但损伤影响区域出现扩展和贯通;循环爆破荷载作用会使损伤影响区面积增加,但岩体自重效应会使裂缝压密导致损伤影响区面积减小,损伤影响区面积动态变化;周界分形维数和相对损伤度对损伤影响区的扩展与贯通有很好地识别效果,分形维数变化越大,导致相对损伤度越高,说明围岩中的贯通性裂隙越多,围岩的损伤越严重。研究结果可为隧道施工中围岩稳定性评估、爆破参数优化及施工安全保障提供理论参考与技术支撑。
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关键词
爆破损伤
分形维数
损伤图像
损伤突变
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职称材料
基于Self-CGRU模型的地铁基坑周边地表沉降预测
被引量：
1
3
作者
张文松
贾磊
+1 位作者
姚荣涵
孙立
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2474-2482,2491,共10页
为提升地铁基坑开挖引发的地表沉降的预测精度,基于自注意力机制和深度学习提出一种能捕捉沉降数据时空特性的深度注意力组合预测模型(self-attention convolutional gated recurrent units,Self-CGRU)。Self-CGRU模型由空间模块和时间...
为提升地铁基坑开挖引发的地表沉降的预测精度,基于自注意力机制和深度学习提出一种能捕捉沉降数据时空特性的深度注意力组合预测模型(self-attention convolutional gated recurrent units,Self-CGRU)。Self-CGRU模型由空间模块和时间模块搭建。空间模块中,选择卷积神经网络捕捉相邻监测点沉降数据的空间相关性;时间模块中,使用门控循环单元神经网络分析沉降数据的时间规律,并引入自注意力机制捕获沉降数据内部的自相关性,进而得到沉降预测值。选取中国深圳市地铁基坑周边地表沉降数据验证Self-CGRU模型,结果表明:相比现有模型,Self-CGRU模型预测性能更好,使预测精度提高了17.48%~29.17%。研究成果可为地铁基坑周边地表沉降预测提供一种准确且稳定的新模型。
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关键词
沉降预测
组合模型
时空特性
深度学习
自注意力机制
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职称材料
题名
基于遥感的库尔勒地区生态环境质量评价及成因分析
被引量：
2
1
作者
李世娇
张珂珂
谢宝妮
王世文
李治广
机构
河北
地质
大学
城市
地质
与工程学院
河北
地质
大学
-
河北省
农业干旱遥感监测国际联合研究
中心
河北
地质
大学
-
河北省
地下
人工
环境
智慧
开发与
管控
技术创新
中心
出处
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2024年第12期2064-2074,共11页
基金
国家自然科学基金项目(42001380)资助。
文摘
库尔勒地区生态环境敏感脆弱,准确认知该地区的生态环境质量是当地政府科学制定生态环境保护和修复政策的基础。基于遥感生态指数思想,结合研究区生态系统特征,耦合植被覆盖、土壤湿度、地表温度、地表干度、沙漠化程度、盐渍化程度、蒸散发7个生态要素,采用主成分分析法构建了改进型遥感生态指数(Modified remote sensing based ecology index,MRSEI),对1994—2021年库尔勒地区生态环境质量进行评价和成因分析。结果表明:(1)MRSEI可以反映库尔勒地区的生态环境质量。(2)1994—2021年库尔勒地区MRSEI变化范围为0.253~0.346,总体为上升趋势,生态环境质量整体改善;生态环境质量等级以“差”和“较差”为主,二者面积占比为70.96%,整体生态环境质量呈现为“西部相对较差、东部相对较好”。(3)近27a来,库尔勒地区60.41%面积上生态环境质量基本不变,主要分布在丘陵西部和台地;16.47%的面积上生态环境质量退化,主要分布在平原北部、部分中起伏山地和小起伏山地;23.12%的面积上生态环境质量改善,主要分布在平原和丘陵的东部。(4)气候、社会经济与库尔勒地区生态环境质量关系密切,其中蒸发量对生态环境质量的影响高于其他气候要素,年末总人口是影响该地区生态环境质量的第一社会经济要素。
关键词
遥感
生态环境质量评价
主成分分析
库尔勒地区
Keywords
remote sensing
ecological environment quality evaluation
principal component analysis
Korla region
分类号
X821 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于周界分形维数的隧道围岩爆破损伤非线性特征研究
2
作者
宋肖龙
耿东阳
高文学
饶天琛
何家珩
机构
河北
地质
大学
城市
地质
与工程学院
河北地质大学河北省地下人工环境智慧开发与管控技术创新中心
北京工业
大学
城市建设学部
韩国国立群山
大学
国际交流教育院
出处
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第6期159-167,共9页
基金
国家自然科学基金项目(1000401620160)
河北地质大学校内青年基金项目(QN202304)。
文摘
为研究施工过程中隧道围岩爆破损伤演化规律,采用地质雷达对开挖过程中的隧道围岩进行无损监测,采用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)信号分析方法处理雷达信号并提取瞬时幅值作为特征参量分析围岩损伤,引入周界分形维数和相对损伤度等指标,研究连续爆破扰动影响下围岩损伤演化的非线性特征,研究结果表明:靠近爆源区域围岩受爆破荷载作用直接影响较大,远离爆源区域新生损伤产生较少,但损伤影响区域出现扩展和贯通;循环爆破荷载作用会使损伤影响区面积增加,但岩体自重效应会使裂缝压密导致损伤影响区面积减小,损伤影响区面积动态变化;周界分形维数和相对损伤度对损伤影响区的扩展与贯通有很好地识别效果,分形维数变化越大,导致相对损伤度越高,说明围岩中的贯通性裂隙越多,围岩的损伤越严重。研究结果可为隧道施工中围岩稳定性评估、爆破参数优化及施工安全保障提供理论参考与技术支撑。
关键词
爆破损伤
分形维数
损伤图像
损伤突变
Keywords
blasting damage
fractal dimension
damage image
damage mutation
分类号
TD235 [矿业工程—矿井建设]
X947 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于Self-CGRU模型的地铁基坑周边地表沉降预测
被引量：
1
3
作者
张文松
贾磊
姚荣涵
孙立
机构
河北
地质
大学
城市
地质
与工程学院
河北地质大学河北省地下人工环境智慧开发与管控技术创新中心
河北
地质
大学
京津冀城市群
地下
空间智能探测与装备重点实验室
山东理工
大学
交通与车辆学院
大连理工
大学
建设工程学部
出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2474-2482,2491,共10页
基金
河北省教育厅科学研究项目(No.BJK2024090)
国家自然科学基金(No.52172314)。
文摘
为提升地铁基坑开挖引发的地表沉降的预测精度,基于自注意力机制和深度学习提出一种能捕捉沉降数据时空特性的深度注意力组合预测模型(self-attention convolutional gated recurrent units,Self-CGRU)。Self-CGRU模型由空间模块和时间模块搭建。空间模块中,选择卷积神经网络捕捉相邻监测点沉降数据的空间相关性;时间模块中,使用门控循环单元神经网络分析沉降数据的时间规律,并引入自注意力机制捕获沉降数据内部的自相关性,进而得到沉降预测值。选取中国深圳市地铁基坑周边地表沉降数据验证Self-CGRU模型,结果表明:相比现有模型,Self-CGRU模型预测性能更好,使预测精度提高了17.48%~29.17%。研究成果可为地铁基坑周边地表沉降预测提供一种准确且稳定的新模型。
关键词
沉降预测
组合模型
时空特性
深度学习
自注意力机制
Keywords
settlement prediction
hybrid model
spatio-temporal characteristics
deep learning
self-attention mechanism
分类号
TU478 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遥感的库尔勒地区生态环境质量评价及成因分析
李世娇
张珂珂
谢宝妮
王世文
李治广
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
基于周界分形维数的隧道围岩爆破损伤非线性特征研究
宋肖龙
耿东阳
高文学
饶天琛
何家珩
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
3
基于Self-CGRU模型的地铁基坑周边地表沉降预测
张文松
贾磊
姚荣涵
孙立
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
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