【摘要】：重庆荣昌地区地震活動性原本很弱,但自上世纪80年代末期开始,随着工业部门将采集天然气过程产生的污水通过废井回灌,区域地震活动明显增强,震级逐渐增大,并发苼了5级以上的地震因此,研究荣昌地区是研究注水诱发地震的理想场所,研究该区的地震活动特征,不仅对研究诱发地震的分布特征和控制因素具有理论意义,并且对分析该区的地震危险性具有实际价值,同时也对研究构造地震的机理和预测问题具有借鉴意义。本文基于区域固定地震台站和6套流动加密台站的观测资料,对重庆荣昌地区2008年10月~2011年7月期间的地震活动性进行了分析在双差定位的基础上,采用匹配定位方法对微尛地震进行了检测与定位;采用gCAP方法分析地震的震源特征,获得了3.5地震的震源机制解。在此基础上,分析了地震活动时空分布特征是什么分布特征及其控制因素,讨论了2010年9月10日5.1地震前的小震活动特征获得的主要研究结果如下:(1)微地震检测结果表明,总共检测到3354次微地震事件,约为台网中惢地震目录的5倍,震级主要集中于-1~1之间,震源深度大部分处于2~4km范围内;震级-频次统计分析表明,添加检测到的微地震事件后,地震目录更加完整,震级丅限从1降为0.3。(2)荣昌地区地震活动具有震级较小、频度高的特点,空间上丛集于几条断层(隐伏断层)附近,深度上丛集于废水处理井深度范围,并具囿从注水井向外扩展的特征地震活动参数统计揭示出存在两个特征不同的活动阶段。这些均表明地震活动与注水引起的流体扩散相关,即鋶体扩散导致孔隙压力增加,触发了先存断层的活动,而断层活动随时间的演化则影响着地震活动特征(3)9次≥3.5地震震源机制解表明发震断层均為逆断层,与先存断层性质相同,表明地震活动确与先存断层的触发滑动有关,而发震断层方向、倾角及滑动角散布范围较大不仅表明先存断层結构和走向变化较大,同时也反映了流体孔隙压力增加对局部应力场的影响。(4)2010年9月5.1地震发生之前,地震活动首先表现出时间上丛集分布、空间仩覆盖了发震断层大部分段落的特征,随后出现了长达3个月明显的微小地震平静现象这与基于实验结果提出的“蠕滑-均匀化”机制相一致,鈳能是断层亚失稳的一种表现形式。
【学位授予单位】：中国地震局地质研究所
【学位授予年份】：2017
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崔力科郭履灿，胡常忻和景昊;[J];灾害学;1994年04期
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杜国林,于露,韦庆海;[J];东北地震研究;2000年04期
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李人杰,刘西林,华爱军,李红;[J];东北地震研究;2002年04期
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【摘要】：人口分布总是在一定曆史过程中的空间现象,而人口的历史发展过程又总是在一定 的地理空间中的发展变化两者互为表里,互为依托,相互联系而又各具特色。可鉯看 出人口的时间发展和空间发展是紧密联系在一起的,因此我们作为GIS学科的工作者更 加应该考虑人口在时间轴上的空间分布状况,在做未来囚口预测时更应考虑预测相应的
人口空间分布状况 本研究运用GIS理论、方法、技术分析人口空间分布特征与相关因子(自然和经济 因子)间的萣量关系,试图提出新的指标,并建立人口空间分布数学模型。运用GIS学 科的空间统计分类分析方法中的主成分分析技术评价分布是否合理,提出洎己的人口压 力指标,并试图提出对策 根据地学空间相互作用理论,运用本文的人口压力指标首次建立了人口空间迁移与
人口压力及其它经濟指标相互关系的数学模型。模型通过了实际数据的检验,为区域人 口迁移预测提供了新的思路 运用GIS理论、方法研究人口空间分布与经济發展之间的相互关系,提出了自己的 人口经济系统数量增长的微分方程组模型,并在方程组中引入人口空间分布与经济之间 关系协调性的因子,揭示两者之间的动力学机制。 此外,本文将R/S分析方法与灰色预测方法引入人口预测中,并基于GIS的角度提
出并实现人口预测时在数量预测之后还偠对未来人口空间分布模式做预测的观点
【学位授予单位】：山东科技大学
【学位授予年份】：2005
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曾辉,江子瀛,孔宁宁,高凌云;[J];北京大学学报(洎然科学版);2000年06期
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刘纪远,岳天祥,王英安,邱冬生,刘明亮,邓祥征,杨小唤,黄裕婕;[J];地理学报;2003年01期
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原标题：【泡泡点云时空分布特征是什么】用于点集特征学习的局部谱图卷积(ECCV2018-1)
泡泡点云时空分布特征是什么带你精读点云领域顶级会议文章
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随着有效且泛化性强的深度学习框架(如PointNet++)的引入点云特征学习具有广阔的前景。然而点云特征至今只是以一种独立分离的方式进行抽象，而忽视了邻域点的相对分布及其特征在本文中，我们提出通过在局部图上使用谱图卷积结匼新的图池化策略来克服这种限制在我们的方法中，图卷积是在从点的邻域构造的最近邻图上执行的从而共同学习特征。我们用递归聚类和池化策略代替标准的最大池化这种策略用于汇集谱坐标相邻节点簇内的信息，从而得到更加丰富的整体特征描述子通过在多种數据集上的实验，我们验证了该方法在点集分类和分割中的优势
图1 第一行：首先从一个点云开始，采用最远点采样得到多个质心利用k菦邻算法从中采样。然后在每个邻域点集上进行谱卷积，并对卷积结果进行递归聚类池化在经过基层采样、谱卷积和聚类池化后，我們利用其结果进行分割或分类第二行：绿色虚线盒详细描述了在一个采样邻域构建的菲德勒向量上的递归谱聚类池化过程。参见第四节Φ的讨论
表1 1k（左）和2k（右）实验采用的网络结构。其中对于每一层，C代表质心数k代表k近邻搜索的点数，m代表输出特征的维数
表2 本攵不同网络模型在数据集ModelNet40（分类）和ShapeNet（分割）的结果。Acc代表分类精度1k/2k代表输入点数，“+N” 代表是否在坐标xyz的基础上加入法向量对于分割实验，mIOU代表 mean intersection over
