非等间隔灰色GM(1,1)模型在沉降数据分析中的应用

本文用灰色系统理论的非等间隔模型GM(1,1)对西安市朱雀大厦周边建筑物及地表沉降观测数据进行了建模、分析和预测,并且与传统的回归模型拟合结果进行了比较,比较的结果验证了该灰色模型在建筑物及地表沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性。     

埃尔米特插值函数在公路平面线形设计中的应用

三次样条函数在公路平面线形设计中有广泛的应用,但由于没有统一的函数表达式且计算量大,因而在应用上不便。埃尔米特插值函数的特点决定其能很好地逼近被插值函数,且计算过程简便。公路平面线形实例设计表明,三次埃尔米特插值函数用于公路平面线形设计中,能够满足路线设计规范(JTJ011-94)的要求,其设计结果与三次样条函数设计结果接近。本研究建立了公路平面线形设计的埃尔米特插值函数方法,可供公路平面线形设计工作参考。     

石屏县土地更新调查的影像解译结果分析

利用2005年SPOT-5高分辨率卫星影像,运用RS、GIS、GPS等新的技术手段,分析、提取了石屏县土地利用变化信息。结果显示,石屏县新的土地控制面积为3 041.37km2,与2004年变更调查统相比较,现有辖区面积增加0.53km2。土地利用类型以农业用地为主,面积达25.40 536×104hm2,占总土地面积的83.53%。通过以高分辨率卫星影像进行更新调查,有效掌握石屏县土地利用状况和动态变化,查清土地利用结构,调整土地供应,有效利用土地资源提供了翔实的基础资料和科学依据。     

一种基于CORS的GNSS事后精密定位服务平台建设方法

针对CORS服务的通信信号盲区定位和高精度静态定位解算需求等问题,提出了一种基于Internet的数据加密推送和Bernese自动数据解算的GNSS事后精密定位服务平台建设方法,采用数据处理与用户服务分离方案,突破了并发用户请求的数量限制,并采用定位结果动态偏移及传输文件动态加密的双重加密方法,确保了信息安全。实测数据试验结果表明,平台数据处理结果精度、时效性和稳定性较好,可向用户提供厘米至毫米级GNSS事后精密定位服务。     

基于Model Builder的等值面自动制图研究 ——以CaO含量等值面图制图为例

针对分步数据处理效率低下问题,基于Model Builder提出了一种复杂数据处理方法,并应用于阿尔及利亚阿德拉尔省南部山区CaO含量等值面制图,通过对原始采样数据进行克里金插值、重分类与平滑处理,取得较好的制图效果。制图实验证明,Model Builder可大大提高数据处理效率与纠错能力,实现复杂数据自动化、一体化处理。Model Builder模型具有较强的共享性,其建模成果可以保存于SDE数据库,也可以通过网络共享,为类似数据处理提供模板。同时,Model Builder模型开放性较好,可任意编辑修改已有模型,定制出特定数据处理方案。Model Builder模型与编程语言深度融合,可通过计算机编程改变数据处理方法。     

水面菲涅尔反射对~761 nm叶绿素荧光估算的影响

叶绿素荧光是光合作用的有效探针,可用于海洋浮游植物的监测与定量评估。太阳诱导叶绿素荧光覆盖可见光—近红外650—800 nm,在～685 nm与～740 nm表现出两个形态不同的荧光峰特征。基于～685 nm荧光峰的叶绿素浓度反演算法较为成熟,但在高悬浮物和高叶绿素浓度的水体中,算法的有效性不足。基于叶绿素荧光在氧气吸收谱段(O2-A)的填充作用,水体遥感反射率光谱～761 nm峰值中包含有太阳诱导叶绿素荧光信号,能用于水体叶绿素浓度的估算,但该反射峰形态特征还取决于传感器的光谱分辨率。本研究基于不同光谱分辨率的大气吸收谱线特征,模拟了水体遥感反射率光谱(750—775 nm)上太阳诱导叶绿素荧光的信号响应特征;分析了利用遥感反射率(～761 nm)计算叶绿素荧光的原理,阐明了不同光谱分辨率条件下水体叶绿素荧光信号在反射光谱上的形态变化规律。采用水面以上测量法获取的离水光谱辐亮度,包含了水面的菲涅尔反射信号,由于真实的菲涅尔系数难以准确测量,这给基于～761 nm处遥感反射率峰值的荧光信号估算带来不确定性影响。研究表明,假定菲涅尔系数为0时,虽然～761 nm叶绿素荧光信号与其浓度具有较好的线性统计关系,但却带来较大的不确定性;这种不确定的影响,在低浓度叶绿素水体中表现明显,在高浓度叶绿素水体中,影响相对较小;准确估算菲涅尔系数,有助于减少这种不确定性影响。对基于遥感反射率～761 nm叶绿素荧光信号的深入探讨,将能推动未来水体叶绿素荧光的识别与利用。     

可见光波段灰度熵和热红外亮温差的沙尘遥感判识

沙尘作为对流层气溶胶的主要成分,对气候系统有许多影响;同时,作为环境污染物,对人类健康危害也很大。沙尘天气一般在春季爆发,对中国北方大部分区域的生产和生活有较大影响。以往针对沙尘遥感监测人们开展了许多研究,取得了一定的效果。但对于一些云和沙尘混合的复杂状况,传统方法识别效果较差,几乎不能有效识别出沙尘。采用葵花8号(Himawari-8)卫星数据,提出一种针对性的识别方法。引入了0.46μm和0.51μm反射率差值RDI,统计发现该指数在一定范围内可以表现出沙尘连续性特征,并有效地将中高云和大部分地表与沙尘区分开来。碎积云的RDI值分布与沙尘的较为相似,为此进一步引入了灰度熵方法来滤除。例举了3次沙尘过程的判识结果,并结合地面观测数据进行了验证。其中对2017年5月4日沙尘的地面验证表明,位于云沙混合区的27个站中有22个站的地面观测与判识相一致。对于一些复杂条件下的沙尘,该方法是对分裂窗亮温差的有效补充。     

基于高密度电阻率法的土体干缩裂隙动态发育过程精细监测研究

土体在气候作用下发育干缩裂隙是一种常见的自然现象,裂隙的存在会极大弱化土体的工程性质,诱发许多岩土与地质工程问题。为了实时掌握黏性土中干缩裂隙网络的发展状态,提出了一套基于高密度电阻率层析成像技术（ERT）的土体干缩裂隙动态发展过程精细监测方法。分别开展模型试验及原位试验,利用自行研制的测定系统持续采集电流-电位差数据,随后利用自行开发的有限元法电阻率层析成像（FemERT）系统进行数据处理,获取了裂隙网络在不同发育阶段的空间分布特征。结果表明：（1）ERT可以实现土体裂隙发育过程的精细监测,具备监测三维裂隙网络几何形态的能力,裂隙宽度的识别精度达到毫米级,裂隙深度的识别精度达到厘米级;（2）ERT的感度分布特征解释了裂隙发育对于土体电阻率的影响规律,测定电阻值时程曲线因裂隙产生位置的不同而呈现不同的变化规律;（3）反演电阻率及其相对变化率（Rev）可以直观表征裂隙网络在不同阶段的空间几何形态,凸显裂隙动态发育过程对于土体导电性的影响。     

南宁膨胀土持水性能的温度效应及微观机制

采用蒸汽平衡法测定了4种温度(T=5、25、40、60℃)条件下Whatman No.42滤纸的率定曲线,建立了考虑温度影响的双线性率定曲线方程,发现滤纸的持水性能随温度升高而降低,且温度对率定曲线高吸力段滤纸持水性能的影响要弱于低吸力段。在此基础上,以南宁膨胀土为研究对象,使用滤纸法测定了不同温度作用下膨胀土试样的土-水特征曲线。试验结果表明,随着温度的升高,膨胀土持水性能下降,但温度的影响幅度会随着吸力的增大而减弱,当基质吸力达到40MPa时,不同温度下试样的体积含水率并没有明显变化,即此时温度对膨胀土的持水性能变化几乎无影响。为解释上述宏观现象,选取部分试样进行了压汞试验和吸附结合水试验,并根据试验结果从土体中各相及各相界面相互耦合作用的物理机制角度阐述了南宁膨胀土持水性能的温度效应及微观机制。     

Petroleum in the Jurassic Reservoirs within the Eastern Fukang Sub-depression, Junggar Basin, NW China: Correlation and Source Rock

The origin and source of the petroleum in the Jurassic reservoirs within the eastern Fukang sub-depression were geochemically investigated. They show thermal maturities matching the peak generation stage, while the condensates are at the early stage of intense cracking. Oils and condensates may have experienced mild evaporative fractionation, while mixing of severely biodegraded with non-biodegraded oils has occurred. Using biomarkers and isotopes, petroleums were classified into Group I, II and III genetic groups, with Group III further divided into IIIa and IIIb subgroups. Group I petroleum displays heavy carbon isotopes, a strong predominance of pristine over phytane, high C19 and C20 tricyclic and C24 tetracyclic terpanes, low gammacerane, and dominant C29 steranes, while Group II shows light carbon isotopes, a predominance of phytane over pristine, high C21 and C23 tricyclic with low C24 tetracyclic terpanes, high gammacerane and dominant C27 steranes. Group IIIa petroleum shows mixing compositions of Group I and II, while Group IIIb displays similar compositions to Group I, but with significantly higher Ts, C29Ts and C30 diahopane proportions. Oil-source rock correlation suggests Group I and II petroleums originate from Jurassic and Permian source rocks, respectively, while Group IIIa are mixtures sourced from these rocks and IIIb are mixtures from Jurassic and Triassic source rocks.