非对称缓和曲线坐标计算方法

本文重点阐述高等级公路非标准缓和曲线的施工放样测量.缓和曲线是设置在直线和圆曲线之间的一种线型,起缓和过渡作用,其目的在于保证车辆由直线进入圆曲线(或由圆曲线进入直线)时的横向稳定,缓和曲线的曲率半径随曲线长度的增加而均匀连续地变小,本文综合了各种情况下的曲线计算,给出了直接计算和间接计算两种计算方法,并用C编写了计算...     

东营凹陷下第三系层序地层研究与隐蔽油气藏预测

应用层序地层学理论,利用地震、测井、岩心和分析化验资料,建立了东营凹陷下第三系层序界面识别标志,把东营凹陷下第三系划分为 1个超层序组,4个超层序,10个层序,进行体系域划分,建立了东营凹陷下第三系层序地层格架。构造坡折带是指由同沉积构造长期活动引起的沉积斜坡明显突变的地带,对盆地充填的可容纳空间和沉积作用可产生重要影响。通过层序地层格架与构造坡折带的研究,建立东营凹陷层序发育模式。受构造坡折带控制的层序低位域砂体和湖侵体系域砂体,成藏条件良好,最有利于形成隐蔽油气藏。     

伊朗盐湖分布和研究现状

伊朗盐湖广泛分布,具有丰富的盐湖矿产资源和盐湖生物资源。综合文献资料,重点分析了伊朗盐湖的分布、研究热点、研究机构和研究人员等现状。伊朗盐湖主要为乌尔米耶湖、Meyghan湖、Fesendooz湖、马哈尔卢盐沼和Tashk湖;干盐滩为Houze Sultan干盐滩、巴赫泰甘干盐滩、Gaav Khooni干盐滩、纳马克干盐滩、Khur干盐滩和Haj Aligholj干盐滩;伊朗南部沿海盐类资源集中分布;盐沙漠为达什特坎维和达什特鲁。分析得出伊朗盐湖研究领域论文呈整体增长态势,伊朗盐湖主要的研究内容为盐湖生态环境、盐湖地质、水资源以及盐湖生物,涉及科研机构和科研人员最多的研究领域为盐湖微生物。     

结构增强型生成对抗网络SAR图像超分辨率重建

针对利用生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network,GAN)重建SAR(Synthetic Aperture Radar)图像存在边缘细节信息不足和“伪影”(artifacts)现象,该文基于增强型超分辨率生成对抗网络(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,ESRGAN)光学模型,重新设计生成网络上采样重建模块和结构损失函数,提出一种结构增强型生成对抗网络SAR图像超分辨率重建算法,包括特征提取、特征增强和上采样重建3个模块:在特征提取模块采用小尺度卷积层对输入SAR图像进行低层次特征提取;在特征增强模块采用多个级联残差密集块(Residual-in-Residual Dense Block,RRDB)和卷积层提取输入特征;在上采样重建模块交替使用最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation,NNI)和亚像素卷积(Sub-Pixel Convolution,SPC)对特征进行放大重建,使特征信息交互融合。与传统插值算法和经典深度学习重建算法相比,该算法在视觉效果和定量评价方面均有显著提升,能够在保持原网络模型重建图像内容信息不丢失的基础上,增强重建图像边缘细节信息和减缓“伪影”现象,有利于后续目标识别和灾害监测等工作开展。     

指向学科本质的地理学科理解:内涵、价值与路径

地理学科理解是从地理学本质出发落实核心素养的关键性认知。它主要包括地理学科知识、地理学科方法、地理学科思想、地理学科观念与地理学科性质五个方面,它对完善地理课程体系、提升地理思维能力、科学探究地理过程有着重要意义。因此,对于地理学科的本质,必须从表层结构、深层结构、内隐结构三个维度对地理认知结构进行溯源理解;从地理学本体论、认识论、方法论三个方向对地理认知哲学进行科学理解;从要素、区域、时空的分析与综合三个角度对地理认知视角进行全面理解。     

扩展水凝物控制变量的雷达资料同化对台风“天鸽”数值模拟的影响

利用WRF(Weather Research and Forecast)模式及WRFDA(WRF model data assimilation system)系统,针对2017年台风“天鸽”个例通过同化雷达径向速度(Vr)和反射率因子(RF),研究水凝物控制变量的雷达资料同化对台风分析预报的影响。研究表明：雷达径向速度的直接同化有效地改进了模式初始场中台风涡旋区的中小尺度信息,分析场中产生了气旋性的风场增量,对模式背景场中的台风有显著增强作用。通过在传统控制变量中扩展针对水凝物的控制变量可有效地同化雷达反射率因子资料,对初始场的水物质进行调整,并对随后确定性预报的台风路径和强度都有一定的正效果。此外,相比没有水凝物控制变量的雷达同化试验,加入了水凝物控制变量的雷达资料同化试验降水预报效果更好。这为将我国近海的地基多普勒天气雷达用于台风初始化分析和预报提供了一定的技术支撑和保障。     

Ionospheric and receiver DCB-constrained multi-GNSS single-frequency PPP integrated with MEMS inertial measurements

Single-frequency precise point positioning (SF-PPP) is a potential precise positioning technique due to the advantages of the high accuracy in positioning after convergence and the low cost in operation. However, there are still challenges limiting its applications at present, such as the long convergence time, the low reliability, and the poor satellite availability and continuity in kinematic applications. In recent years, the achievements in the dual-frequency PPP have confirmed that its performance can be significantly enhanced by employing the slant ionospheric delay and receiver differential code bias (DCB) constraint model, and the multi-constellation Global Navigation Satellite Systems (GNSS) data. Accordingly, we introduce the slant ionospheric delay and receiver DCB constraint model, and the multi-GNSS data in SF-PPP modular together. In order to further overcome the drawbacks of SF-PPP in terms of reliability, continuity, and accuracy in the signal easily blocking environments, the inertial measurements are also adopted in this paper. Finally, we form a new approach to tightly integrate the multi-GNSS single-frequency observations and inertial measurements together to ameliorate the performance of the ionospheric delay and receiver DCB-constrained SF-PPP. In such model, the inter-system bias between each two GNSS systems, the inter-frequency bias between each two GLONASS frequencies, the hardware errors of the inertial sensors, the slant ionospheric delays of each user-satellite pair, and the receiver DCB are estimated together with other parameters in a unique Kalman filter. To demonstrate its performance, the multi-GNSS and low-cost inertial data from a land-borne experiment are analyzed. The results indicate that visible positioning improvements in terms of accuracy, continuity, and reliability can be achieved in both open-sky and complex conditions while using the proposed model in this study compared to the conventional GPS SF-PPP.     

AMSR2辐射率资料同化对台风“山神”分析和预报的影响研究

在WRFDA-3DVar（Weather Research and Forecasting model's 3-dimensional variational data assimilation）的框架下,添加了新的探测器AMSR2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2）微波辐射率资料的同化模块,实现了AMSR2辐射率资料在中小尺度同化系统中的有效使用。台风"山神"（Son-Tinh）直接同化AMSR2资料的个例试验结果表明,AMSR2资料可以很好的探测出台风的形态,并且与没有同化该资料的控制试验相比,同化AMSR2辐射率资料可以有效提高模式分析场的质量,进一步提高了台风中心气压,最大风速和台风路径的预报。     

风暴尺度集合预报最优侧边界条件扰动方法设计:个例分析

考虑到全球预报模式与风暴尺度预报模式在分辨率上的显著差异,在构造风暴尺度集合预报系统的时候需要用一个中间分辨率的中尺度区域模式为风暴尺度模式提供侧边界条件扰动,但如何构造侧边界扰动才能更为有效地提高风暴尺度集合预报系统的预报能力目前仍然未知。本文基于WRF模式,通过一次个例试验设计了风暴尺度集合预报中的3种不同侧边界扰动方案,结果表明:直接通过0.5°水平分辨率全球集合预报扰动插值所得到的侧边界扰动(LBC_DOWN)在预报中可以获得较高的大尺度扰动能量,而在中尺度区域模式(本文中为模式外层)中通过ETKF循环所构造的侧边界条件扰动(LBC_CYCLE)包含较高的中小尺度能量,而将LBC_CYCLE中的中尺度扰动信息与LBC_DOWN中的大尺度扰动信息相混合所得到的混合侧边界扰动(LBC_BLEND)在大尺度能量上更接近于LBC_DOWN,在中小尺度能量上更接近于LBC_CYCLE;LBC_BLEND较前两种方案有着更好的离散度技巧表现;在降水概率预报技巧方面LBC_BLEND与LBC_CYCLE较为接近,且均优于LBC_DOWN。     

气象卫星的云观测

云体现着不同尺度天气系统发生、发展和消亡的过程。云还通过反射太阳辐射和阻止地球发射辐射,维持着全球能量平衡。1960年气象卫星的出现,揭开了从浩瀚太空,俯视千变万化云系的历史。气象卫星云图的获取,加深了人们对天气、气候变化过程的认识,推进了大气科学的发展。本文围绕气象卫星云遥感主题,首先概述了利用卫星资料开展云检测、云相态识别、云光学厚度与等效粒子半径反演的原理和方法。而后,着重介绍了各类天气尺度和中尺度天气过程的云系特征。最后,文章回顾了国际卫星云气候方面的工作,展望了未来云观测技术的发展前景。