海河流域太阳辐射计算模型评估及时空变异规律

太阳辐射是气候形成和演变过程中重要的驱动力,研究太阳辐射的计算模型及时空变异规律对地球和气候系统意义重大。根据1960-2012年海河流域6个站点太阳辐射资料和45个站点日照时数、气温等气象资料,建立了4种太阳辐射计算模型,采用平均相对误差和Nash-Sutcliffe效率系数评估模型精确程度,在此基础上利用优选出的模型计算45个站点多年逐月太阳辐射值,进而研究海河流域太阳辐射的时空变异规律。结果表明:Angstr9mPrescott模型最适用于估算海河流域的太阳辐射;从时间变化来看,海河流域1960-2012年太阳辐射总体上呈显著下降趋势,平均变化速率为-10 MJ·m-2·a-1,春夏秋冬四季均呈现显著减少趋势,其中夏季减少幅度最大,其次是秋季,春季和冬季减少幅度最小;从空间分布来看,海河流域西北地区多年平均太阳辐射值最高,南部低纬度区域太阳辐射最低,除丰宁站以外的44个站点均呈现太阳辐射减少趋势,最大减少幅度达-27 MJ·m-2·a-1,减少趋势最为明显的是中南部地区。人类活动造成的大气污染物增加可能是海河流域太阳辐射减少的主要原因。     

基于对向传播神经网络的海图图像压缩

在计算机辅助海图通告改正系统中，因作为底图的海图图像数据量较大，从而影响到存储和传输的效率。针对上述问题，本文提出了用对向传播神经网络对海图图像进行压缩的方法。经过测试，用该方法可获得较高的压缩比和较好的海图重建图像质量，方便了存储和传输。     

南昌井水位对两次远大地震的异常反应及特征

南昌井是华南井网中的一口“动水位”观测井。含水层岩性为花岗片麻岩,属基岩裂隙承压水。该井水位对地壳应力应变反映灵敏。水位固体潮清晰,潮差为50—60mm。对一些远大地震井水位有明显的异常显示。如: 1986年11月15日05时20分在台湾花莲(北纬24.25°,东经112.9°)发生了7.6级地震。震中距井孔765km。震前南昌井水位在趋势下降的背景上于10月25日和10月31日出现两次上升,上升幅度分别为30和25mm,同时水位自记曲线出现台阶状变化。11月2日     

深度人工神经网络在地震反演中的应用进展

人工神经网络是通过从大量训练数据中学习来拟合复杂非线性函数的有效方法,属于一种数据驱动的机器学习方法.人工神经网络应用于地震反演时可以得到更高分辨率和精度的结果,有着优于传统反演方法的泛化能力和非线性拟合能力.本文对人工神经网络的发展脉络进行了回顾,梳理了基于梯度的学习过程中代价函数的作用,反向传播学习算法的思路,激活函数的不同类型,以及万能近似定理等.特别是对热门的深度神经网络,按照时间先后顺序总结了带卷积核的LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、UNet、自编码器和GANs等经典模型.在此基础上,本文分析了深度神经网络在反射系数和子波反演、速度反演、波阻抗反演和地震结构反演中不同网络的拓扑结构、学习算法、激活函数和训练样本等.最后,本文归纳和讨论了用于地震反演的有监督端到端学习网络的流程和关键影响因素等,展望了融入物理规律、基于反演目标函数展开的专用地震反演网络.     

基于广义Beta小波稀疏域混合约束优化的地震去噪方法研究

地震随机噪声压制是鄂尔多斯盆地黄土塬、沙漠、戈壁滩等复杂地表区域低信噪比地震资料处理的一项重要任务.稀疏反演去噪是地震随机噪声压制的常用方法之一.?₁范数和全变分(Total Variation, TV)正则化是稀疏变换域去噪方法中常用的两种正则化项.但是,?₁范数是对?₀范数的松弛,难以提供更稀疏的去噪结果;基于TV正则化项的方法容易引起阶梯状异常结果.因此,为了避免上述缺点,本文提出了一种基于广义Beta小波稀疏域混合范数优化的地震随机噪声压制方法和算法流程实现.首先利用广义Beta小波紧标架加快计算,获得具有更高局域化性的稀疏时频表示.其次是引入包括?_p范数和TV正则化的混合约束项,克服单一正则化项的缺点.最后,利用鄂尔多斯盆地黄土塬区的合成地震数据、三维叠后地震数据和共反射点道集数据验证了本文去噪方法的有效性.结果表明：本文提出的去噪方法既能够有效抑制随机噪声、显著提高信噪比,让地震同相轴连续光滑;又能够准确保护有效信号,保持波组间的相对幅值,突出有利微小断层和含油气层的振幅形态.