简介:Housner谱烈度及修正谱烈度作为基于加速度记录时程直接得到的地震动强度参数,与建筑结构破坏及地震宏观烈度存在较高的相关性,是可靠的地震仪器烈度物理参数指标。然而,相对于地面加速度峰值、地面速度峰值等地震动峰值参数,三分量加速度记录对应的谱烈度计算过程较为复杂,耗时相对较长,影响了利用谱烈度确定地震仪器烈度的时效性。基于对强震动加速度记录的统计分析,本文提出了谱烈度的快速近似算法,仅计算4个方向上的谱烈度值,采用其中3点作圆即可获得水平面内谱烈度迹线的近似最大值,使计算速度提高了45倍,且保持了谱烈度作为地震仪器烈度物理指标的精度。利用在汶川MS8.0地震等386次MS>3.0地震中获取的2701组强震动加速度记录,经可靠性检验,结果表明所提出的Housner谱烈度快速近似算法的计算误差在±4.5%以内,可以同时满足地震仪器烈度速报的可靠性和时效性需求。
简介:分析了深度不确定性内涵及其特点,包括情景不确定、决策后果不确定和决策方案不确定,指出了传统洪涝风险决策方法过于依赖于气候变化预测结果,未能充分考虑深度不确定性及提供稳健决策。给出了国际上处理深度不确定性的稳健决策方法理论基础,并介绍了被广泛应用于洪涝风险领域的鲁棒决策、信息差距及适应对策路径3种稳健决策方法。对比分析发现,鲁棒决策法有完备的适应措施定量评估体系但计算量大且不易理解;信息差距法可解决不能以概率表式的不确定性问题,而未考虑适应对策的失效情景;适应对策路径法提供可视化的决策路径,未能充分考虑社会经济的不确定性。提出未来可综合鲁棒决策和适应对策路径优点,为减少不确定性、降低洪涝灾害风险、制定适应气候变化策略提供参考。
简介:全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(SupportVectorMachine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。