简介:在市区进行地震资料采集面临施工和HSE的挑战。无线记录系统的应用使得地震采集工作更加安全、高效、方便及节省费用。最近研发的可控震源自主激发系统改进了在科威特城市繁华区进行的地震资料采集效率。2015年,KOC(科威特石油公司)和BGP(东方地球物理公司)签署合同,进行非常复杂的3D地震采集,包括海湾区、科威特城区和SABKHA区。勘探中应用了可控震源、炸药和气枪等不同类型的震源。KOC表达了他们的关切,然后,双方共同工作,致力于找到最佳施工方式,实现高效采集。为了保证资料采集的效率,应用了最新研发的DSS(数字地震系统)。该系统可直接控制能量源,进行高效施工,智能控制,实时QC和实时施工管理。整个可控震源自主激发过程可分为5步。这种自主激发技术的基础是DSS和Sercel记录系统中的一系列配置。但当有缆系统与无缆系统相结合进行混合采集时,最好是自主激发与编码激发相结合。以上技术的应用有助于实现勘探目的,提高效率。
简介:基于在云南省西部保山地区开展的入户问卷调查和关键信息人访谈,探讨在发生旱灾,大量农民外出务工以弥补旱灾给家庭和农业生产带来的损失这一特定背景下,对比外出务工农户和非外出务工农户在收入来源、应对旱灾措施和家庭收入分配上的差异,分析外出务工对农民适应气候变化能力带来的影响。结果表明:外出务工收入给留守家庭的气候变化适应能力带来了积极的影响;另外一方面,大量青壮年劳动力的外出让经济结构仍然以农业为主的村庄出现劳动力缺乏、农业发展后续动力不足等潜在问题。建议在未来针对外出务工人口开展的职业培训中增加诸如家庭财务管理、气候变化等相关内容来加强农村地区和农民的气候变化适应能力,建议政府推广气候智能农业,采取本地化/本土化的适应措施。
简介:以北京顺义汉石桥湿地自然保护区中水处理厂的潜流湿地为例,选取2014~2015年的水质监测数据,以电导率、溶解性固体总量、氧化还原电位、pH、水温和总输入氮含量为输入层,比较遗传算法优化的BP神经网络模型和广义回归神经网络模型对多处理单元潜流湿地出水中的总氮含量预测能力。研究结果表明,遗传优化的BP神经网络模型的拟合优度R2可达到0.835,平均相对误差百分比为12.89%,说明其对出水中的总氮含量有一定的预测能力,但精度较差;广义回归神经网络模型的平均相对误差百分比为4.46%,精度较高。利用广义回归神经网络模型对潜流湿地出水中的总氮含量进行预测较适宜。
简介:针对2014年7月18日12时至2014年7月19日12时"威马逊"台风先后3次在中国华南沿海地区(海南、广东、广西)登陆所带来的暴雨过程,以中国气象局提供的地面观测站点数据作为参考,使用标准化偏差(NB)、相关系数(CC)、均方根误差(RMSE)、命中率(POD)、误报率(FAR)和关键成功率(CSI)等评价指标,对基于2种不同国际主流卫星降水反演算法GSMaP和IMERG的5套高分辨率遥感降水产品进行了小时尺度上的精度验证与分析。结果表明:遥感降水产品在暴雨事件中均表现出不同程度的低估,但地面校正算法较好地修正了遥感降水产品与地面观测数据间的整体偏差[GSMaP_GAUGE(-6.8%),IMERG_CAL(-0.5%)];遥感降水产品的误差主要来自大于100mm的强降水,降水量超过100mm时,5套产品的误报率(FAR)整体呈现上升趋势,命中率(POD)和关键成功率(CSI)呈现下降趋势;由于校正算法的数据来源是低时空分辨率的地面观测数据,校正后的遥感降水产品也在一定程度上丢失了高分辨率下捕捉到的降水变异特征。
简介:常规的时间一空间域和频率一空间域预测滤波方法假设地震记录由地震信号和随机噪声两部分构成,即所谓的加噪声模型,但是,在对随机噪声进行估算时,又假设随机噪声可以通过预测误差滤波器由地震记录中进行预测,即所谓的源噪声模型。这种前后不一致的噪声模型降低了该类方法的去噪能力和保幅性能。为此,本文提出了一种基于反演的时空域随机噪声衰减方法。它首先从地震数据中估算预测滤波算子,该算子表征了地震信号的可预测性,自适应地描述了地震信号的空间结构。在得到预测误差算子之后,将该算子作为正则化约束引入到地震信号反演系统,由含有随机噪声的地震数据直接反演地震信号。不同于常规随机噪声衰减方法,该方法将随机噪声衰减问题归结为正则化约束下的地震信号反演问题,克服了常规方法噪声模型的不一致性问题。我们采用模型数据和实际数据进行了实验分析,并与常规方法进行了效果对比。实验结果表明:与常规方法相比,本文方法在噪声压制的同时,没有对有效信号产生明显伤害,具有更好的振幅保持能力。