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一种可能的解释在图1至图5 ,观察到的散射观察到的趋势是数据变异性的厚度和结构数的计算的影响。

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一个可能的解释,在数字 1 至 5 及观察到的散射中观察到的趋势是在厚度和结构的数字计算的数据差异的影响。图 6 和图 7 提出了在 25 路段路面的结构数字计算中的变异性和变异性的一个典型部分从探地雷达得到的厚度测量。如图 6 所示,系数的变化 (冠状病毒) 在 SN 的计算中是非常高,介乎 14 至 63%,平均的冠状病毒的 35%。此外,在交流和测量的基础厚度 COVs 分别为 14%和 15%。高水平的变异性的 SN 计算增加数据散射中提出了一种在数字 1 到 5,这基于每个部分的平均 SN 的关系。这种高可变性也可能会影响基于平均有效 SN 为路面的一段的加铺层设计计算。

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在表观察的趋向的一可能解说1到5和被观察的驱散是数据可变性的影响在厚度和结构数字演算的。图6和图7提出在结构数字演算的可变性的25个路面部分和在从一个典型的部分的GPR得到的厚度测量的可变性。

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一可能解说为在表观察的趋向1到5和被观察的驱散是数据可变性的影响在厚度和结构数字演算。 图6和图7在结构数字演算在从GPR得到的厚度测量提出可变性为25个路面部分和可变性为一个典型的部分。 如图6所显示,变化参数 (COV) 在SN演算是非常高和从14范围到63%与平均COV 35%。 另外, COVs在AC和基本的厚度测量分别为14%和15%。 高级可变性在SN演算在表提出的关系增加了数据scatterings 1到5,根据平均SN为每个部分。 这高可变性也许也影响覆盖物根据平均有效的SN为路面部分的设计演算。
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