瑞雷波多阶模式频散曲线稀疏正则化反演方法研究

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目前瑞雷波多阶模式频散曲线反演中仅考虑数据的拟合,缺乏对模型的约束,不能很好地刻画地层间断面的问题,针对此问题,研究了瑞雷波多阶模式频散曲线稀疏正则化反演方法.正演模拟基于广义反射-透射系数法,数值计算上采用一种快速求根方法,与二等分方法相比,能够在很短的时间内达到最优的收敛效果;反演建模时采用L1范数正则化方法对模型进行稀疏性刻画,使反演结果更加符合地质实际;在反问题的数值实现上,针对稀疏正则化模型提出一种隐式迭代正则化算法,其迭代算子具有非膨胀特性,可以收敛到极小化问题的解.数值实验结果表明,新的反演方案具有计算效率高,模型“逐块”光滑的特性刻画好,对非高斯噪声鲁棒性强的特点.
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准确快速地检测极光亚暴具有重要的意义.现有利用机器学习技术自动检测亚暴起始时刻的方法无法同时兼顾检测精度和效率.本文基于深度学习技术提出了一个端到端的亚暴起始检测模型,该模型利用双流卷积网络提取亚暴的时-空特征,并用三个一维时序卷积层获得亚暴起始的概率序列.该模型在Polar卫星1996-1998年极光观测上获得了87.5%的准确率和393帧/s的检测速度,且定位的亚暴发生位置与现有物理结论高度一致,可用于大规模亚暴事件时-空自动检测.
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两极冰盖消融及其质量变化作为全球气候变化的重要指标之一,一直是联合国政府间专门气候委员会IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)报告的重点关注内容.GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment,2002年4月-2017年6月)和GRACE-FO(GRACE Follow-on,2018年5月至今)重力卫星,作为监测两极冰盖质量变化最直接和有效的手段,存在近一年的观测间断期.因此本文提出联合Swarm三颗低轨
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