汶川地震后，余震活动频繁，加之成都平原内城市发展迅速，容易诱发地面沉降；对成都平原地面沉降进行监测，及时掌握沉降信息，可为相关决策提供科学依据。基于ENVISATASAR数据，采用小基线集（ small baseline subset, SBAS）-InSAR...汶川地震后，余震活动频繁，加之成都平原内城市发展迅速，容易诱发地面沉降；对成都平原地面沉降进行监测，及时掌握沉降信息，可为相关决策提供科学依据。基于ENVISATASAR数据，采用小基线集（ small baseline subset, SBAS）-InSAR技术，对成都平原2008—2010年地面沉降进行了监测。结果表明，各主要城市在监测时段内的地表累积形变量在-8～14mm之间，总体形变量不大；成都平原西部区域受地震影响呈抬升趋势，沉降主要集中于成都市北侧和德阳市以南部分区域，最大沉降量为-22mm，沉降范围随时间推移呈扩大趋势。通过实测数据验证了监测结果，精度达到2．9mm。成都平原不存在区域性沉降的构造背景，且地下水资源丰富，沉降自然诱因不明显，城市建设活动可能为沉降的人为诱因。该成果可为今后成都平原主要城市更加精细的地面沉降监测工作提供参考。展开更多
针对传统F-X域预测滤波去除地震资料随机噪声耗时巨大的问题,提出了基于统一计算设备架构(CUDA)的并行算法。首先,对算法进行模块化分析以找到算法的计算瓶颈;然后从每个窗口数据计算相关矩阵、求滤波因子、滤波等步骤入手,使用图形处理...针对传统F-X域预测滤波去除地震资料随机噪声耗时巨大的问题,提出了基于统一计算设备架构(CUDA)的并行算法。首先,对算法进行模块化分析以找到算法的计算瓶颈;然后从每个窗口数据计算相关矩阵、求滤波因子、滤波等步骤入手,使用图形处理器(GPU)将滤波过程分解为多个任务并行处理;最后,对算法进行并行实现,并对相邻滤波窗口的数据冗余读取进行优化以提升算法效率。基于NVIDIA Tesla K20c显卡的实验结果表明,在250×250大小工区的地震数据中,所提并行算法较原串行算法在效率上实现了10.9倍的提升,同时能保证工程中要求的计算精度。展开更多
文摘汶川地震后，余震活动频繁，加之成都平原内城市发展迅速，容易诱发地面沉降；对成都平原地面沉降进行监测，及时掌握沉降信息，可为相关决策提供科学依据。基于ENVISATASAR数据，采用小基线集（ small baseline subset, SBAS）-InSAR技术，对成都平原2008—2010年地面沉降进行了监测。结果表明，各主要城市在监测时段内的地表累积形变量在-8～14mm之间，总体形变量不大；成都平原西部区域受地震影响呈抬升趋势，沉降主要集中于成都市北侧和德阳市以南部分区域，最大沉降量为-22mm，沉降范围随时间推移呈扩大趋势。通过实测数据验证了监测结果，精度达到2．9mm。成都平原不存在区域性沉降的构造背景，且地下水资源丰富，沉降自然诱因不明显，城市建设活动可能为沉降的人为诱因。该成果可为今后成都平原主要城市更加精细的地面沉降监测工作提供参考。
文摘针对传统F-X域预测滤波去除地震资料随机噪声耗时巨大的问题,提出了基于统一计算设备架构(CUDA)的并行算法。首先,对算法进行模块化分析以找到算法的计算瓶颈;然后从每个窗口数据计算相关矩阵、求滤波因子、滤波等步骤入手,使用图形处理器(GPU)将滤波过程分解为多个任务并行处理;最后,对算法进行并行实现,并对相邻滤波窗口的数据冗余读取进行优化以提升算法效率。基于NVIDIA Tesla K20c显卡的实验结果表明,在250×250大小工区的地震数据中,所提并行算法较原串行算法在效率上实现了10.9倍的提升,同时能保证工程中要求的计算精度。
