数学模型与水源地勘探

地下水资源评价主要解决的问题是符合给定水质条件下的允许开采量。允许开采量的计算方法应在勘查前即行确定 ,并以此指导勘探 ;勘探所取得的资料可以修正、识别和检验数学模型 ,只有经过识别和检验的数学模型 ,方可进行模拟计算。     

印度深水油气的勘探机遇与挑战

科学与技术的发展使海上油田钻探和生产技术在过去５０ａ发生了显著进步 ,导致１９４７年在墨西哥湾水深２０英尺处安装了第一个海上平台 ,随后深浅海区在确定、开发和利用新、老油田的方法上取得了巨大进展。随着技术的发展 ,深水定义也随时间发生了变化。２０世纪７０年代深水界限为１００ｍ ,到８０年代晚期则为３００ｍ。遥控器（ＲＯＶｓ）和电子遥控系统的发展将深水的范围扩展至现今的３０００ｍ。现已在世界数个深水地区发现了油气储量。过去８ａ在墨西哥湾水深５００～１８００ｍ圈定储量超过５０亿桶 ;在巴西的Ｃａｍｐｏｓ盆地 ,…     

基于CFD技术的微波定标源亮温评定方法

基于计算流体动力学仿真技术对微波定标源表面物理温度分布进行了仿真,解决了现有测温手段难以对小尺寸定标源尖劈进行高精度温度测量的问题,在此基础上建立了定标源等效输出物理温度的评定方法,并给出测温电阻埋设深度的建议值,从而有效减少测温电阻测量值与定标源等效表面物理温度值的差值,给出定标源输出亮温度不确定度小于0.5 K的合理评定结果,提高了微波辐射计定标系统的精度评估水平。     

GPS反射信号信噪比与NDVI相关性研究

归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）作为重要的植被生长状况植被指数，对其进行有效实时监测具有重要科学意义。选择4个大陆板块边界观测网（plate boundary observatory，PBO）观测站的GPS信噪比观测值，提取反射信号信噪比并计算归一化振幅，通过与MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer）NDVI产品时序频谱特征的相关性分析，建立GPS反射信号植被指数线性反演模型和BP神经网络反演模型。分析发现:GPS反射信号信噪比归一化振幅与NDVI指数存在显著年周期性和季候特性，NDVI线性反演模型相关系数均约为0.7，均方根误差处于0.05~0.09之间，BP神经网络反演模型相关系数提高了约5%。利用GPS反射信号反演NDVI变化趋势具有可行性，为获取高时间分辨率、低成本的NDVI指数提供了一种新思路。     

基于WebGIS的气象服务产品自动加工关键技术

针对融媒体时代对气象服务产品加工个性化、准实时、智能化新诉求,以SOA架构组件式开发思想为指导,归纳气象服务产品加工业务共性,提出一套集成应用WebGIS、并行计算和大数据技术的气象服务产品自动化加工解决方案。利用组件开发和工作流引擎技术,搭建面向服务体系架构的产品加工模型装备框架,对产品加工组件进行模型编排,实现无须编程情况下的产品加工模型快速构建;利用基于分布式架构的加工服务器集群技术,搭建加工服务器集群环境,对产品加工模型服务进行发布和管理,实现产品加工任务的秒级高并发处理;利用基于消息和定时机制的加工任务调度技术,开发了产品加工任务调度器,通过设置消息主题和定时计划策略,实现加工任务参数智能解析和适配应用,统一协调触发各加工模型服务进行自动化作业。智能化气象服务产品自动加工系统自业务化运行以来,在加工效率、美观性和扩充性等方面表现出很好的应用价值。以温度、降水、风速、相对湿度全国实况格点服务产品加工为例进行实验,加工耗时由797 s缩减至14 s,效率提高50倍以上。     

川南红层地区地下水赋存环境及水化学特征分析—以宜宾市屏山县为例

在对宜宾市屏山县地区地下水水文地质调查的基础上,对屏山地区地层分布、构造及含水特征等地下水赋存环境进行了研究,将地下水分为松散岩类孔隙水、基岩裂隙水、碎屑岩类孔隙裂隙层间水和碳酸盐类裂隙溶洞水;通过分析研究区122组水质样品的水化学特征,结合Piper三线图,建立了地下水类型空间分布图;在此基础上,利用相关性分析、主成分分析和离子比例系数分析,解释了地下水的控制性影响因素,揭示了屏山地区地下水化学空间分布特征及成因规律。结果表明：屏山地下水类型主要以HCO3--Ca2+、HCO3-·SO42--Ca2+、HCO3--Ca2+·Mg2+和HCO3-·SO42--Ca2+·Mg2+型为主,主要受到地层岩性的溶滤作用和大气降雨的影响,对指导川南地区地下水开发利用规划具有重要的现实意义。     

BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演

针对如何快速准确地估算区域尺度上的土壤湿度问题,该文首先从高质量GPS接收机接收的信噪比观测值中,提取L2C反射信号的振幅和相位作为输入,并采用Noah陆面模型计算土壤湿度值作为期望值,构建基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型。实验结果表明:基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,线性回归的决定系数R2为0.909 1,均方根误差为0.028 7;进一步与线性回归统计模型比较发现,利用BP神经网络模型定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,证明了该方法的可靠性。     

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