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双沟槽IGBT器件新结构研究

双沟槽IGBT器件新结构研究

作者：朱镕镕电子科技大学

学位级别：硕士

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)具有易于驱动、控制简单、导通电流大、损耗小的优点,是中高功率电力电子电路的主流功率开关器件。随着电力电子系统效率的提升以及小型化的发展趋势,对IGBT的损耗特性和功率密度提出了更高的要求。因此为改善... 详细信息

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)具有易于驱动、控制简单、导通电流大、损耗小的优点,是中高功率电力电子电路的主流功率开关器件。随着电力电子系统效率的提升以及小型化的发展趋势,对IGBT的损耗特性和功率密度提出了更高的要求。因此为改善导通压降(Vceon)和关断损耗(EoR)之间的折中关系,进一步地提高IGBT的性能,本文提出了两类具有双沟槽结构的IGBT新结构。主要内容如下:1、本文提出了一类具有屏蔽发射极沟槽(SET)的双沟槽IGBT(SET-DTIGBT)新结构,包括具有厚氧化层的SET-DTIGBT(TOSET-DTIGBT)和具有相互垂直的双沟槽结构的SET-DTIGBT(3DSET-DTIGBT)。通过引入屏蔽发射极沟槽,在获得更高的击穿电压(BV)的同时还可以获得更小的Vceon。其中TOSET-DTIGBT由于具有浅的栅极深度和厚的栅沟槽底部氧化层,与传统CS-TIGBT相比,TOSET-DTIGBT的栅电荷(Qg)、米勒电荷(Qgc)和米勒电容(CGC)分别减小了 49.5%、74.3%和79.4%。在相同Vceon=1.55V时,栅沟槽底部氧化层厚度Tog2=1μm的TOSET-DTIGBT的Eoff减小了 49.7%,因此极大地改善Vceon和Eoff的折中关系。3DSET-DTIGBT结构是在器件表面形成相互垂直的双沟槽结构。由于具有浅栅极深度,3DSET-DTIGBT的Qg Qgc和 CGC 比 CS-TIGBT 分别减小了 50.1%、80.9%和 96.1%。在相同Vceon=1.3V时,3DSET-DTIGBT的Eoff 比 CS-TIGBT减小了 41.1%。另外和CS-TIGBT相比,3DSET-DTIGBT在Vce=50V时的饱和电流密度降低33.6%,因此3DSET-DTIGBT在短路时,抗短路时间从CS-TIGBT的3.3μs提高到5.1μs,很好地改善器件的短路工作安全区。2、本文提出的第二类新结构是具有自适应空穴通路(AHP)的三维双沟槽IGBT结构(3DAHP-DTIGBT)。自适应空穴通路在3DAHP-DTIGBT处于关断状态时会开启,而当3DAHP-DTIGBT导通时空穴通路关断。空穴通路的开启一方面可以减小栅沟槽底部的电场峰值以及屏蔽CS层对击穿特性的不利影响,使得3DAHP-DTIGBT在获得高BV的同时可以通过增加NCS得到更小的Vceon。另一方面还可以减小了器件的CGC和Qgc,以及加速关断过程中的空穴抽取,减小Eoff。与 CS-TIGBT 相比,3DAHP-DTIGBT 的 CGC 和Qgc分别降低了 28.2%和 47.3%。在相同 Vceon=1.3V 时,3DAHP-DTIGBT 的Eoff比CS-TIGBT 减小了 41.9%。因此新结构极大地改善了 Vceon和Eoff之间的折中关系。

关键词： IGBT 双沟槽低损耗发射极沟槽 Vceon和Eoff的折中

基于LSTM和ResNet的短期电力负荷预测研究

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基于LSTM和ResNet的短期电力负荷预测研究

作者：盛镕镕苏州大学

学位级别：硕士

负荷预测是保证电力供需平衡的基础,为电力系统的规划、调度以及平稳运行提供决策依据。2021年全国多地出现了拉闸限电的情况,进一步突显了电力负荷预测对于国民经济平稳运行的重要性。因此,研究电力负荷预测的新技术和新方法对于建设... 详细信息

负荷预测是保证电力供需平衡的基础,为电力系统的规划、调度以及平稳运行提供决策依据。2021年全国多地出现了拉闸限电的情况,进一步突显了电力负荷预测对于国民经济平稳运行的重要性。因此,研究电力负荷预测的新技术和新方法对于建设智能电网、能源物联网、新能源储能系统等具有重要意义。根据文献调研,本文将电力负荷预测方法分为传统预测法和智能预测法。传统预测法模型简单,运行速度快,但模型的性能极大地依赖专家经验,在实际工程应用中难以实现;智能预测法以新一代人工智能技术为基础,可以自动地学习电力负荷的运行特征和规律,从而更好地拟合历史负荷曲线,更准确地预测未来负荷变化。本文根据工程硕士在职工作的实际项目需求,侧重研究基于深度学习的短期电力负荷预测新方法。首先,针对电力负荷时间序列的非线性、多样性、时变性等特点,本文选择了长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Network,简称LSTM)作为本研究的基础模型。根据工程实际,构建了电力负荷预测所需的数据集,对数据集进行分析和预处理,利用Tensorflow框架设计了基于LSTM的短期电力负荷预测模型,通过LSTM网络特殊的门控结构控制信息的传输状态,学习电力负荷数据的短期特征,并通过对比实验进一步优化模型和实验参数。结果表明:基于LSTM的模型可以自动完成时间序列数据的特征提取、分类和预测,能够满足短期电力负荷预测需求。然而,仅仅考虑电力负荷的时序特征是不完善的,为了更准确地获取电力负荷数据在多因素影响下的深层次特征,本文研究并设计了基于ResNet-LSTM的短期电力负荷预测模型。该模型引入残差网络(Residual Network,简称ResNet),在前述基于LSTM的预测模型基础上,增加了 ResNet特征提取模块,利用PyTorch框架编程实现了基于ResNet-LSTM的预测模型。根据工程应用中的电力负荷数据构建了三个有代表性的数据集,通过对比实验优化模型参数,证明了基于ResNet-LSTM的电力负荷预测模型要优于基于LSTM的电力负荷预测模型。在上述研究基础上,分析温度、降雨量、季节、气候、节假日等多种因素对电力负荷预测的影响,研究并设计了考虑多因素融合的电力负荷预测,通过改进基于LSTM的预测模型和基于ResNet-LSTM的预测模型,形成多元数据融合输入的新方法。该方法使用主成分分析法PCA分析电力负荷的主要影响因素,实现数据降维并减少模型的运行时间。实验结果表明:不论是基于LSTM的预测模型还是基于ResNet-LSTM的预测模型,在综合考虑多因素后短期电力负荷预测性能都得到不同程度的提升。最后,对本文的内容和方法进行总结,分析本文短期电力负荷预测还存在的问题,对今后的研究工作以及研究方向进行展望。

关键词：短期电力负荷预测长短期记忆神经网络残差网络多因素综合

基于Kubernetes的容器优化调度技术研究

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基于Kubernetes的容器优化调度技术研究

作者：张旭镕江南大学

学位级别：硕士

随着云计算技术的快速发展,越来越多的场景采用容器化落地。容器资源管理与调度平台Kubernetes由于具有高可用、自动化、可扩展性等特点,已经成为了业内容器编排的事实标准。面向超大规模集群计算环境和海量容器应用需求,有必要研究基于... 详细信息

随着云计算技术的快速发展,越来越多的场景采用容器化落地。容器资源管理与调度平台Kubernetes由于具有高可用、自动化、可扩展性等特点,已经成为了业内容器编排的事实标准。面向超大规模集群计算环境和海量容器应用需求,有必要研究基于Kubernetes容器调度技术,以解决集群计算资源的利用率与稳定性的矛盾。当前,随着云原生技术的不断成熟,基于Kubernetes构建统一的容器调度、管理、运维能力的解决方案已经成为可能。然而,集群计算资源的动态性与容器资源需求的多样性给基于Kubernetes的容器资源调度带来了挑战。针对这一问题,本文从CPU计算资源与GPU计算资源两个角度出发,开展了可兼顾动态性与多样性的容器优化调度技术,并构建了具有自动化、可扩展、实时监控的容器调度管理系统。具体而言,本文的主要研究内容包括:1)提出了面向容器多维度资源需求的负载均衡调度技术。针对Kubernetes默认的调度机制只考虑CPU和内存两大资源指标,无法满足边缘计算场景下精细化调度需求的问题,从控制层、调度插件层、监控层和节点代理层4个层面,设计了基于Kubernetes的CPU算力资源容器调度方案E-KCSS(Efficient-Kubernetes Container Scheduling Strategy)。E-KCSS以CPU、内存、带宽、磁盘、Pod数量等5个指标为调度因子,实现了容器调度的多样化,以针对集群计算资源的时序数据库监控数据作为调度驱动,实现了容器调度的动态性。为了解决Kubernetes预设的权重系数不能满足容器个性化资源需求的问题,引入了权重自适应机制,该机制能综合考虑计算节点的多维资源利用率和容器的资源需求,自动求解容器的多维资源权重集合,并根据计算节点资源的平衡度为容器选择最优节点。实验结果表明,与Kubernetes默认调度机制相比,E-KCSS在异构请求场景下容器应用部署上限提升23.63%,集群资源不均衡降低6.87%。2)提出了面向GPU计算资源的细粒度共享式容器调度技术。首先,设计了面向GPU计算资源的细粒度共享式容器调度架构。该架构基于消息缓存架构从监控层和调度层两个方面进行设计,通过对Kubernetes原生组件API Server的轻量级优化以及对Kubernetes资源对象的实时感知,提升了GPU计算资源调度的时效性。针对Kubernetes无法对GPU设备进行细粒度管控而导致的GPU资源全局视图缺失的问题,设计了基于Kubernetes的GPU设备收集器G-RCFK(GPU-Resource Collector for Kubernetes),实现对GPU设备的统一管控与GPU指标信息的细粒度实时获取。针对Kubernetes默认调度机制按块数调度GPU容器而导致GPU算力资源无法共享的问题,设计了面向GPU资源的共享式容器调度技术Nvi-Scheduler。该技术从用户优先级和资源优先级两个方面出发,结合GPU利用率和显存利用率实现了共享式容器调度。实验结果表明,与Nvidia-Device-Plugin和Kube Share调度器相比,所提出的技术在调度GPU容器方面更加灵活,部署效率提升了18.68%,实现了容器间GPU资源的共享。3)基于1)、2)的研究内容,基于Kubernetes并融合轻量级容器技术,从物理设备、基础设施、业务服务、用户接口等4个层面,设计并实现了容器调度管理系统。该系统包含了CPU算力资源和GPU算力资源的容器调度,可为容器调度提供便捷、高效、多样的管理平台。重点探讨了容器的全生命周期管理,可视化管理,容器Webshell交互功能等关键技术的设计和实现方法。实验验证了该系统的各项功能。

关键词：云计算 Kubernetes 容器调度负载均衡资源利用率

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大中小学思政课教材法治教育内容一体化研究

大中小学思政课教材法治教育内容一体化研究

作者：李镕东北师范大学

学位级别：硕士

奉法者强则国强,奉法者弱则国弱。青少年是祖国的未来、民族的希望,青少年法治思维的形成与法治素养的提升对于法治中国建设至关重要。习近平总书记高度重视青少年法治教育,强调广大青年要明规守纪、敬畏法律,“做到在法治之下想问题、... 详细信息

奉法者强则国强,奉法者弱则国弱。青少年是祖国的未来、民族的希望,青少年法治思维的形成与法治素养的提升对于法治中国建设至关重要。习近平总书记高度重视青少年法治教育,强调广大青年要明规守纪、敬畏法律,“做到在法治之下想问题、作决策、办事情”。(1))在我国,思政课是法治教育的主渠道,教材是课堂教学的重要载体,大中小学思政课教材法治教育内容是否符合法治中国建设需要、能否根据学段特点循序渐进、螺旋上升地设计对关乎青少年法治教育实效。但是目前来看,大中小学思政课教材法治教育内容之间存在较为明显的重复、脱节、倒置等衔接不畅的问题,通过对大中小学思政课教材法治教育内容一体化进一步展开研究推动破解这些现实难题是非常必要的,这是培养时代新人和全面推进依法治国的迫切要求。具体来说本文包括以下四部分:第一部分是大中小学思政课教材法治教育内容一体化的理论阐释。首先在辨析“法治与法制”、“法治教育与道德教育”、“思政课一体化与教材法治教育内容一体化”几个相关概念的基础上,提出关于大中小学思政课教材法治教育内容一体化概念的本质性认识。其次,研究如何更好地运用马克思主义法治理论、认知发展理论和一般系统论这些基础理论,推进大中小学思政课教材法治教育内容一体化。第二部分是大中小学思政课教材法治教育内容一体化的历史沿革。根据大中小学思政课一体化建设历史上比较重要的国家文件,为大中小学思政课教材法治教育内容一体化的发展历程划分了萌芽期、起步期、发展期、成熟期、深化期五个发展阶段,为后续研究奠定基础。第三部分是大中小学思政课教材法治教育内容一体化的现状审视。分析大中小学思政课教材法治教育内容一体化在内容呈现和组织保障方面的建设成效,总结无益重复、断层脱节、内容倒挂等亟需突破的衔接问题,并且剖析问题成因。第四部分是大中小学思政课教材法治教育内容一体化的实践路径。针对大中小学思政课教材法治教育内容一体化存在的主要问题,按照统筹安排、贴近学生、面向未来的思路,从完善教材编审制度、提高内容衔接耦合度、健全跟踪反馈机制三方面探索实践路径。

关键词：大中小学思政课法治教育教材内容一体化

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半导体企业金融化对企业创新绩效影响分析

半导体企业金融化对企业创新绩效影响分析

作者：郭镕中南林业科技大学

学位级别：硕士

在全球经济下行的大环境下,我国发展需要找到新的经济增长点,结合中美贸易战的背景,我国高端半导体产品的进口正是贸易禁运的重点打击对象,高端半导体产品的自主化、国有化是我国半导体行业迫在眉睫的历史使命。与此同时,党的二十大报... 详细信息

在全球经济下行的大环境下,我国发展需要找到新的经济增长点,结合中美贸易战的背景,我国高端半导体产品的进口正是贸易禁运的重点打击对象,高端半导体产品的自主化、国有化是我国半导体行业迫在眉睫的历史使命。与此同时,党的二十大报告提出,要坚持金融服务实体经济的宗旨,提升金融供给与实体经济的匹配性。但在实际上,金融领域的蓬勃发展除了给实体企业提供相关支持,也带来了许多弊端,经济体的“脱实向虚”便是其中最突出的问题;经济上的“脱实向虚”到了微观领域,便表现为许多非金融企业,花费大量资产购买和配置风险金融资产,这种情况在半导体行业中也是屡见不鲜。基于此,本文搜集并整理了国内外学者关于企业金融化和企业创新绩效的相关文献;其次,通过资料和数据的收集,归纳了近年来,国内外半导体行业发展以及金融化现状;然后,在此基础上进行样本数据的收集,再考虑到企业上市年限以及剔除了 ST类企业后,采用A股27家半导体领域上市公司2017-2022年的季度财务数据作为样本数据,选择固定效应模型对样本数据进行回归分析。之后加入企业经营条件作为调节变量,对数据进行了进一步的回归,并进行了稳健性检验和异质性分析。最后本文得出结论,半导体企业金融化明显抑制了企业创新绩效的提升;同时,健康的现金流可以缓解这种负面影响。

关键词：半导体企业企业金融化创新绩效

初中古诗词教学对中华优秀传统文化的传承路径探究

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初中古诗词教学对中华优秀传统文化的传承路径探究

作者：冯镕昌吉学院

学位级别：硕士

我国一直致力于推进中华优秀传统文化教育事业的繁荣发展,因为中华优秀传统文化是中华民族进步与兴盛的强大动力和精神养分,在各方各面影响着民族的发展。在推动中华优秀传统文化教育事业的过程中,古诗词教学是其中最有力、最具影响力... 详细信息

我国一直致力于推进中华优秀传统文化教育事业的繁荣发展,因为中华优秀传统文化是中华民族进步与兴盛的强大动力和精神养分,在各方各面影响着民族的发展。在推动中华优秀传统文化教育事业的过程中,古诗词教学是其中最有力、最具影响力的抓手之一,具有十分重要的作用。古诗词作为中华优秀传统文化的重要组成部分之一,蕴含着丰富的中华优秀传统文化。初中阶段是学生人格健全、世界观塑造、审美能力提高的关键时期,所以在初中古诗词教学中开展行之有效的中华优秀传统文化教育实践就显得尤为重要。当前,在古诗词课堂中传承中华优秀传统文化的教育实践受到教育部及相关部门的高度重视,中华优秀传统文化的传承取得了一定成效,但仍存在不足之处。本研究致力于提升在古诗词教学中传承中华优秀传统文化的教学实践,通过对当地典型样本的调查,发现相关问题并分析问题成因,探究出在初中古诗词教学中传承中华优秀传统文化的路径,以此提升古诗词教学水平,加强中华优秀传统文化的传承质量。本研究主要分为四个部分:第一部分为绪论,主要阐释了本研究选题的意义,对相关概念进行界定,梳理主要学术研究成果,为本文提供基础支撑。第二部分为第一章,主要对初中教材中的古诗词进行整体汇总,为研究打下基础。随后,深挖古诗词篇目中蕴含的中华优秀传统文化内涵,发现主要蕴含着两个层面的优秀传统文化内容,包括文化的精神层面和文化的具体知识与常识层面。通过以上两个层面的文化内容对古诗词进行具体归类。最后对古诗词中体现的中华优秀传统文化理念进行深入分析,落实具体篇目探究二者存在的内在联系,阐述在古诗词教学进行中华优秀传统文化传承的重要意义。第三部分为第二章,主要对本地典型样本进行实地调查,采用问卷调查法、访谈法等方法调研该校古诗词教学对中华优秀传统文化的传承现状,整理调研结果。发现在传承实践中学生、教师、学校及家庭四个层面存在着不足之处,学生层面存在着对中华优秀传统文化的学习不够深入等问题,教师层面存在着对古诗词中的中华优秀传统文化教育素材挖掘不深等问题,学校层面存在着校园文化氛围不够浓厚等问题,家庭层面存在着对中华优秀传统文化教育的重要性认识不到位等问题。在立足实践的基础上,进一步分析出现的问题并探究问题形成的原因。第四部分为第三章,该部分是对策研究,在前期工作的基础上,本研究尝试探索出在初中古诗词教学中有效、合理地传承好中华优秀传统文化的路径。主要从学生、教师、学校及家庭四个层面提出不同的建议和对策,以使教学活动的各要素能够同频共振、形成合力,进而促进初中古诗词教学传承中华优秀传统文化路径的优化。

关键词：古诗词教学中华优秀传统文化路径

突变影响连锁不平衡、基因型推断及其机器学习检测方法的研究

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突变影响连锁不平衡、基因型推断及其机器学习检测方法的研究

作者：张镕长江大学

学位级别：硕士

突变最近因其在复杂性状的进化和遗传学中的作用而受到广泛关注。连锁不平衡分布会受到突变的影响,但最近报道的过渡矩阵采用了相同的突变率。不同类型、突变率和随机性对连锁不平衡分布的影响仍然未知。假设过渡转移矩阵中的突变是具... 详细信息

突变最近因其在复杂性状的进化和遗传学中的作用而受到广泛关注。连锁不平衡分布会受到突变的影响,但最近报道的过渡矩阵采用了相同的突变率。不同类型、突变率和随机性对连锁不平衡分布的影响仍然未知。假设过渡转移矩阵中的突变是具有不同类型和速率的,例如核苷酸转换和颠换被认为是不同类型的突变且有不同的速率。以检查两个双基因位点之间的连锁不平衡分布如何受到影响。在连续检查有效种群大小、重组和选择等因素后,发现不同的突变类型和突变率会进一步改变连锁不平衡分布的动态。在目前的突变率范围内(10～10),与重组和选择相比,突变似乎只起了很小的作用。突变随机性增加了连锁不平衡曲线的崎岖性,在“平衡”状态附近波动。遗传变异之间的连锁不平衡分析是群体遗传学和进化研究的基础。然而,目前的研究仅限于考虑相同染色体上遗传变异之间的连锁不平衡分析状态,而对于跨染色体间的连锁不平衡关系了解仍然有限。此外,随着基因组测序技术的飞速发展,产生了大量前所未有的遗传变异,这进一步加大了对快速连锁不平衡分析计算的需求。因此,需要开发出新的方法和工具,能够在全基因组范围内快速进行连锁不平衡分析,以全面了解遗传变异的模式和相互作用。在这里,我们基于Rcpp Armadillo、Aramdillo和Open MP开发GWLD的R包和跨平台(Windows、Unix/Linux)软件,这是一种并行化和通用化的工具,用于全基因组快速并行计算连锁不平衡值,包括常规的、’和以及基于信息论的互信息(MI)和减少的互信息(RMI)计算。在GWLD的R包和软件中,可以快速计算出染色体内和染色体间遗传变异之间的连锁不平衡,同时使用GWLD提供的可视化工具对其计算结果进行可视化。四个真实数据集被用于测试GWLD的性能,比较了GWLD单线程和多线程模式与其他计算工具(R包:Genetics,软件:Tassel、Plink)之间的计算功效以及连锁不平衡模式。GWLD的R包和软件可以在Git Hub(https://***/Rong-Zh/GWLD)中获取。基因型推断是基因组分析从全基因组关联到表型预测的重要工具。传统的基因型推断方法通常基于单倍型聚类算法、隐马尔可夫模型(HMM)和统计推断。基于深度学习的方法最近被报道用于适当地解决各个领域的数据推断问题。为了探索深度学习在基因型推断中的表现,在本研究中,我们搭建了一种K-Means+Con1DAE的深度学习模型用于基因型推断。模型中采用了一维卷积层,卷积层能够从基因型数据中提取各种相关或连锁模式。此外,在模型中应用L1正则化来产生稀疏权重矩阵,可以有效地处理高维数据(如基因型数据)。我们评估了四种模型(K-Means+Con1DAE、Con1DAE、Con2DAE和SCDA)在北京鸭基因型数据中基因型推测性能。K-Means+Con1DAE模型在北京鸭数据集上的准确率远高于其他三种模型,在不同大小数据集以及不同噪声比例,K-Means+Con1DAE模型均表现出很强的鲁棒性。机器学习可以自动地从数据中学习特征,对于突变检测等任务非常有效。突变的准确检测与识别仍然的一个挑战。然而,大多数机器学习算法都集中在体细胞突变识别上,在识别体细胞和种系突变上的相关研究较少。在本研究中,我们构建了11种机器学习模型(包含5种深度学习)方法用于突变检测与类型识别。随机森林和5种深度学习模型能够准确检测突变与识别突变类型(AUC>0.95)。综上所述,通过模拟出两个双等位基因位点,分析不同类型突变如何协同群体有效大小、世代数目、选择等影响连锁不平衡,能够更好理解突变在分子进化和复杂性状遗传学中的作用;基于互信息开发的GWLD的R包和软件,能够快速计算染色体内和染色体间遗传位点之间连锁不平衡的模式与可视化,为遗传学研究提供新的见解;K-Means+Con1DAE模型在基因型推断问题上表现出很强鲁棒性,为该领域提供了一种新的应用途径;随机森林和深度学习模型可以有效地改进突变检测方法,为突变检测提供更加准确、高效、快速的解决方案。

关键词：突变连锁不平衡基因型推断机器学习突变检测

基于时间序列InSAR技术的地质灾害监测与分析——以矿区沉降和滑坡为例

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基于时间序列InSAR技术的地质灾害监测与分析——以矿区沉降和滑...

作者：陈镕东华理工大学

学位级别：硕士

随着人类科学技术的不断发展,生产生活的水平不断提高,人类对各种地质灾害的研究越发深入。地表沉降、矿区塌陷、泥石、流滑坡等各种地质灾害都对人民生命财产安全产生了巨大威胁,其往往具有危害程度大,影响范围广等特点。因此,对地质... 详细信息

随着人类科学技术的不断发展,生产生活的水平不断提高,人类对各种地质灾害的研究越发深入。地表沉降、矿区塌陷、泥石、流滑坡等各种地质灾害都对人民生命财产安全产生了巨大威胁,其往往具有危害程度大,影响范围广等特点。因此,对地质灾害进行监测具有重要意义,而其中地表形变是地质灾害孕育发展过程中最直接有效的监测指标之一。合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术通过多张覆盖同一区域的SAR影像,可以获得雷达视线方向毫米级别的地表形变。InSAR技术区别于传统监测技术具有全天候,大范围的优点,被广泛运用于山区滑坡灾害预测,矿区沉降监测和城市沉降监测。本文基于时序InSAR技术,分别对矿区沉降与滑坡监测展开研究,实验地点分别为内蒙古鄂尔多斯市东胜区和四川省阿坝茂县和理县部分地区。本文针对滑坡区域选取了特征点对沉降量进行分析,并建立数学模型获取沉降原因和后期沉降量趋势。主要研究内容如下:(1)详细介绍了了InSAR技术与原理,并对比不同国家SAR卫星数据。本文以鄂尔多斯矿区为例,基于Sentinel-1A数据并采用时序InSAR技术对2019年10月至2020年4月的影像数据进行处理。针对因形变较大而导致失相干地区,本文采用采用部分干涉对计算形变速率,并对观测时间累计段累计沉降量进行估计。(2)InSAR技术作为一项重要的监测手段可以获取大范围地表形变,监测地质灾害变化。针对西北地区滑坡频发现象,本文选取阿坝州茂县和理县部分地区,利用时序InSAR技术对该地区2020年10月6日至2021年4月4日时间段进行监测。监测结果发现有4处滑坡风险区域。本文选取茂县白布村区域特征点,对沉降量、降水量和土壤湿度进行建模分析,使用算术优化算法与鲸鱼优化算法对支持向量机模型进行优化,模型拟合效果较好,可以为后期雨季沉降量和预警提供参考。(3)对于滑坡区域后期运动趋势预测,本文详细介绍了灰色预测模型和自回归滑动平均模型。本文分别利用InSAR数据获取的特征点累积形变量进行预测,结果表明两种预测模型均能满足预测要求。

关键词：地质灾害 Sentinel-1A 时间序列InSAR 地面沉降滑坡

家庭连续体:城乡融合进程中的农村家庭再生产

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宁夏社会科学 2022年第6期 181-188页

作者：朱镕君安徽大学社会与政治学院安徽合肥230039

城镇化与资本下乡重构了农村家庭的再生产模式,打破了家庭静态的存在方式,基于获取最大资源与本体性安全,延伸家庭的社会生命与空间范围,家庭开始建构全新的再生产模式。家庭连续体是指农村的主干家庭在农村、县城、城市存在的三个小家... 详细信息

城镇化与资本下乡重构了农村家庭的再生产模式,打破了家庭静态的存在方式,基于获取最大资源与本体性安全,延伸家庭的社会生命与空间范围,家庭开始建构全新的再生产模式。家庭连续体是指农村的主干家庭在农村、县城、城市存在的三个小家庭,彼此资源互补、功能互济,家庭由传统的单一共同体演变为连续体。家庭连续体的再生产模式,打破了以往家庭城镇化研究中的“进城”或“返乡”视角,最大限度地赋予了农村家庭的发展活力,弥合了家庭城乡之间的差距,动态地建构城乡融合,适应和调试现代性压力,也满足国家权力与市场化力量对农村家庭的现代化改造。新时期中国的社会文化活力不仅体现在费孝通所言家庭继替的世代之间,也体现在家庭连续体再生产的城乡之间。

关键词：农村家庭有工无耕再生产连续体城乡融合