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远震数据显示贝加尔裂谷带北穆伊斯克(Severomuysk)段地壳和上地幔的精细结构

地学前缘 2022年第2期29卷 378-392页

作者： Valentina V.MORDVINOVA Maria A.KHRITOVA Elena A.KOBELEVA Mikhail M.KOBELEV Evgeniy Kh.TURUTANOV Victor S.KANAYKIN Institute of the Earth’s Crust Siberian branch of the russian academy of science Irkutsk 664033Russia baikal branch of the geophysical service of the russian academy of science Irkutsk 664033Russia Irkutsk National Research Technical University Irkutsk 664074Russia

通过贝加尔裂谷系统北穆伊斯克(Severomuysk)段的密集地震台站线性网络获得的远距离强震记录,并利用P波接收函数技术,揭示了地壳和上地幔顶部的复杂分层块状结构。横波速度的分布表明构成北穆伊斯克地壳的地块具有不同性质。这些地块的... 详细信息

通过贝加尔裂谷系统北穆伊斯克(Severomuysk)段的密集地震台站线性网络获得的远距离强震记录,并利用P波接收函数技术,揭示了地壳和上地幔顶部的复杂分层块状结构。横波速度的分布表明构成北穆伊斯克地壳的地块具有不同性质。这些地块的西部聚散和地壳下部的分层证实了该地区隆起的堆积-碰撞起源。位于西伯利亚克拉通变薄的倾斜边缘上的北穆伊斯克段解释了该地区地壳碰撞效应的强度。2015年地震的震中深度与Muyakan凹陷地壳上部的明显速度差异存在令人信服的相关性。

关键词：地球物理学 P-波接收函数地震速度剖面西伯利亚克拉通贝加尔裂谷带

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Rainfall Forecasting Using Machine Learning Algorithms for Localized Events

引用

Computers, Materials & Continua 2022年第6期71卷 6333-6350页

作者： Ganapathy Pattukandan Ganapathy Kathiravan Srinivasan Debajit Datta Chuan-Yu Chang Om Purohit Vladislav Zaalishvili Olga Burdzieva Centre for Disaster Mitigation and Management Vellore Institute of TechnologyVellore632014India School of Computer science and Engineering Vellore Institute of TechnologyVellore632014India Department of Computer science and Information Engineering National Yunlin University of Science and TechnologyYunlin64002Taiwan service Systems Technology Center Industrial Technology Research InstituteHsinchuTaiwan School of Information Technology and Engineering Vellore Institute of TechnologyVellore632014India geophysical Institute of Vladikavkaz Scientific Centre Russian Academy of Sciences(RAS)VladikavkazRussian Federation

A substantial amount of the Indian economy depends solely on ***,on the other hand,plays a significant role in agriculture–while an adequate amount of rainfall can be considered as a blessing,if the amount is inordinate or scant,it can ruin the entire hard work of the *** this work,the rainfall dataset of the Vellore region,of Tamil Nadu,India,in the years 2021 and 2022 is forecasted using several machine learning *** engineering has been performed in this work in order to generate new features that remove all sorts of autocorrelation present in the *** removal of autocorrelation,the data could be used for performing operations on the time-series data,which otherwise could only be performed on any other regular regression *** work uses forecasting techniques like the AutoRegessive Integrated Moving Average(ARIMA)and exponential smoothening,and then the time-series data is further worked on using Long Short Term Memory(LSTM).Later,regression techniques are used by manipulating the *** work is benchmarked with several evaluation metrics on a test dataset,where XGBoost Regression technique outperformed the *** uniqueness of this work is that it forecasts the daily rainfall for the year 2021 and 2022 in Vellore *** work can be extended in the future to predict rainfall over a bigger region based on previously recorded time-series data,which can help the farmers and common people to plan accordingly and take precautionary measures.

关键词： Time-series ARIMA LSTM regression rainfall

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