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J-GLOBAL ID：202002268850670689   整理番号：20A2589960

D-InSAR技術と改良GM(1,1)モデルに基づく鉱区沈降モニタリングと予測【JST・京大機械翻訳】

Monitoring and Predicting the Subsidence of Mining Area Based on D-InSAR Technology and Improved GM(1,1) Models

著者 (5件)： Shi Xiaoyu (中国鉱業大学(北京)地球科学与測絵工程学院,北京100083) ,  Wei Xiangping (淮北鉱業股fen有限公司,安徽淮北235000) ,  Yang Keming (中国鉱業大学(北京)地球科学与測絵工程学院,北京100083) ,  Wang Jian (中国鉱業大学(北京)地球科学与測絵工程学院,北京100083) ,  Yao Shuyi (中国鉱業大学(北京)地球科学与測絵工程学院,北京100083)
資料名： Jinshu Kuangshan  (Jinshu Kuangshan)
号： 9  ページ： 173-178  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3403A  ISSN： 1001-1250  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 鉱区の地下資源の大規模採掘による地表沈下に対して、淮北鉱業集団である二炭鉱を試験区とし、合成開口レーダ差分干渉測定(D-InSAR)技術と灰色モデル(GM(1,1))を組み合わせて、沈下量と時間関係を記述する改良灰色モデルを構築した。地表沈下監視と予測の統合を実現した。最初に,Sentinel-1A画像に基づき,D-InSAR技術を採用して,地上動的沈降過程を監視し,2017年11月16日から2018年1月27日の時系列沈下変形図を得た。次に,得られた各時系列の沈降量に従って,改良GM(1,1)の補償最小二乗法推定半パラメータモデル(BGM(1,1))と相対重みの補償最小二乗法推定半パラメータモデル(WGM(1,1))方程式を確立した。沈降値のフィッティングと予測を実現した。試験は以下を示した。D-InSAR技術は,地表面沈下の動的モニタリングにおいて,明白な優位性を持ち,そして,その監視精度は,ミリメートルに達した。BGM(1,1)とWGM(1,1)予測モデルは古典的GM(1,1)モデルの欠点を補うことができ,WGM(1,1)予測の4つの試験点の相対誤差は1.99%26.64%であった。それは,鉱山地域の地盤沈下の動的モニタリングとその後の管理の理論的基礎を提供し,早期警戒と参照の意義を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  *沈降 ,  干渉測定 ,  鉱業 ,  炭鉱 ,  地盤沈下 ,  *鉱区 ,  鉱山 ,  採掘 ,  合成開口レーダ ,  予測モデル
準シソーラス用語： *InSAR ,  沈下量 ,  相対誤差 ,  パラメトリックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 地質構造・テクトニクス  (DE04030Y) ,  土の圧縮,圧密,せん断,地盤沈下  (RA03050P) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  測地学  (DC02000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  鉱区 ,  沈降 ,  モニタリング ,  予測