分布埋入式光纤与隧道衬砌耦合性能试验及应用

为探究埋入式光纤与隧道衬砌的耦合性能，分别从理论与试验两个方面进行研究，并在实际工程中进行了验证。构建了光纤、中间体和基体结构力学分析模型，进行光纤应变传递机制理论分析，计算了光纤应变传递效率；使用钢筋混凝土梁模拟隧道衬砌，进行了2组不同加载速率的试验。其中，在同一根梁内（同一工况）设计6种光纤的布设方式，以位移控制的方式在梁跨中部位进行单点多级加载，使用BOFDA（布里渊散射光频域分析）技术分别对6条光纤进行监测。试验结果表明：6条光纤均可以有效监测梁从开始加载至钢筋开始屈服阶段，光纤与梁耦合性最好；钢筋开始屈服直至梁破坏阶段，光纤应变不再增加甚至减小或呈现出光纤断裂的状态，此过程光纤与梁耦合性较差；除开槽埋入式光纤的有效监测应变差为3 000×10?6外，其余布设方式光纤有效监测应变差为2 000×10?6；光纤在长距离（>>146 mm）埋入式布设情况下可认为其应变传递效率接近100%，2组不同试验结果呈现相似规律。在北京市新机场线地铁暗挖隧道CRD工法区间进行了工程应用研究，监测结果表明分布埋入式光纤布设工艺是可行的，可为分布式光纤技术在地下工程结构监测中的应用提供有价值的参考。     

椒江口海域围填海强度及环境影响分析

文章对近10年来椒江口两岸主要的围填海工程进行了统计,利用基于围填海强度等级控制理念的围填海潜力评估方法,对椒江口海域的围填海强度及围填海潜力进行了定量评估,并对其造成的环境影响进行了分析。分析结果显示,椒江口海域虽然仍有一定的围填海潜力,但围填海压力较大,椒江口大规模的围填海工程对海岸带地形地貌、海域水文动力环境、滨海湿地生态系统、海洋水环境质量、海洋生物资源等均存在负面影响,为此提出了强化围填海管控、重视海岸带整治修复等建议,以期为椒江口的围填海管控和生态环境保护提供参考。     

从第三极到北极： 积雪变化研究进展

在全球气候变化背景下， 第三极和北极地区积雪是地表最活跃的自然要素之一， 其动态变化对气候环境和人类生活产生重要影响。通过回顾第三极和北极积雪研究进展， 阐述了降雪、 积雪范围、 积雪日数、 积雪深度和雪水当量在第三极和北极地区的时空分布特征和变化趋势。结果表明： 近50年， 特别是进入21世纪以来， 第三极和北极地区降雪比率均呈下降趋势； 积雪范围、 积雪日数、 积雪深度、 雪水当量总体均呈减小趋势， 融雪首日有所提前。同时就积雪变化对生态系统与气候系统的影响进行了论述， 评估了积雪的反馈作用。通过总结第三极和北极积雪变化研究进展， 凝练研究中存在的不足和未来发展趋势， 为提升积雪对气候变化及经济社会发展影响的认识提供重要科学支撑。     

基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测

为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题，探讨长短期记忆（LSTM）神经网络在地下水位预测中的应用，利用长短期记忆神经网络，采用多变量输入的方式，构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例，采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据，利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测，并与单变量LSTM神经网络和反向传播（BP）神经网络进行对比。研究结果表明：以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律，预测均方根误差最大，为2.399 3；以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测，无法考虑相关变量影响，预测均方根误差为2.102 2；基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络，预测均方根误差最小，仅为1.919 1。总体上，多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大，但总体预测效果较为理想。     

基于GPU的地形可视化加速算法研究

地形可视化是利用数字高程模型DEM,采用计算机图形学和图像处理技术进行三维地形模拟显示。该技术在深部矿产预测、矿产资源评价、虚拟现实、娱乐游戏、飞行模拟等诸多领域有着广泛的应用。随着数据量的增大,三维地形可视化的实时、流畅视觉效果受到当前的计算机硬件技术水平限制。针对这一问题,本文运用ROAM算法进行地形建模,利用GPU高速并行运算性能加速地形可视化建模速度,加速模型显示效果。实验对比表明:当计算量比较小时,加速效果不显著;随着计算量的增大,计算效果越来越明显;当计算量达到一定值时,加速效果达到一个稳定的加速趋势。研究结果为地形可视化及矿产资源评价等类似工作提供了原创性可视化技术支撑。     

基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测

为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。     

Degradation induces changes in the soil C:N:P stoichiometry of alpine steppe on the Tibetan Plateau

Due to the Tibetan Plateau's unique high altitude and low temperature climate conditions,the region's alpine steppe ecosystem is highly fragile and is suffering from severe degradation under the stress of increasing population,overgrazing,and climate change.The soil stoichiometry,a crucial part of ecological stoichiometry,provides a fundamental approach for understanding ecosystem processes by examining the relative proportions and balance of the three elements.Understanding the impact of degradation on the soil stoichiometry is vital for conservation and management in the alpine steppe on the Tibetan Plateau.This study aims to examine the response of soil stoichiometry to degradation and explore the underlying biotic and abiotic mechanisms in the alpine steppe.We conducted a field survey in a sequent degraded alpine steppe with seven levels inNorthern Tibet.The plant species,aboveground biomass,and physical and chemical soil properties such as the moisture content,temperature,pH,compactness,total carbon(C),total nitrogen(N),and total phosphorus(P)were measured and recorded.The results showed that the contents of soil C/N,C/P,and N/P consistently decreased along intensifying degradation gradients.Using regression analysis and a structural equation model(SEM),we found that the C/N,C/P,and N/P ratios were positively affected by the soil compactness,soil moisture content and species richness of graminoids but negatively affected by soil pH and the proportion of aboveground biomass of forbs.The soil temperature had a negative effect on the C/N ratio but showed positive effect on the C/P and N/P ratios.The current study shows that degradation-induced changes in abiotic and biotic conditions such as soil warming and drying,which accelerated the soil organic carbon mineralization,as well as the increase in the proportion of forbs,whichwere difficult to decompose and input less organic carbon into soil,resulted in the decreases in soil C/N,C/P,and N/P contents to a great extent.Our results provide a sound basis for sustainable conservation and management of the alpine steppe.     

天山南坡高冰川覆盖率的木扎提河流域水文过程对气候变化的响应

木扎提河是天山南坡冰川面积覆盖率最大（48.2%）的河流， 流域径流过程对气候变化极为敏感， 为了合理管理和规划水资源， 确保水资源的可持续利用， 亟需定量评估气候变化对该流域水文过程的影响。以VIC-CAS分布式水文模型为计算平台， 利用实测的径流和两次冰川编目间的冰川面积变化数据开展了模型的多目标参数化校正和验证， 有效提高了模拟结果的“真实性”， 然后通过数值模拟结果结合观测数据定量解析了流域径流的组成、 变化特征及对气候变化的响应机理。结果表明： 木扎提河总径流集中在暖季（5 - 9月）， 占全年总径流量的77.9%， 冰川径流、 融雪径流和降雨径流分别占总径流量的66.6%、 26.4%和7.0%。1971 - 2010年木扎提河流域气温和降水呈显著增加趋势， 由于降水的增加， 降雨和融雪径流均呈增加趋势， 但冰川径流呈现明显减少趋势， 导致总径流呈现下降趋势。在RCP4.5情景下， 未来该流域气温呈现明显升高趋势， 降水表现为微弱下降趋势； 气候变暖后， 更多降水以降雨形式发生， 未来降雨径流将明显增加， 降雪和融雪径流已于20世纪90年代达到峰值， 随后明显减少； 冰川面积将持续萎缩， 冰川径流于21世纪10年代达到拐点， 随后明显减少， 导致河道总径流量也将明显减少。     

南海风暴潮对风场和外围海水敏感性研究

为探索来自西北太平洋台风风暴潮与南海局地生成台风风暴潮不同,本研究在假设两种台风气象条件相同情况下,研究随台风而来外围海水所形成增水对南海沿岸的影响。以0814"黑格比"强台风风暴潮为基础,使用ROMS(regional ocean modeling system)模式进行数值模拟并通过设计对比试验方法进行研究,研究发现在台风登陆时引起的增水最大,最大增水出现在台风路径右侧,其中在沿岸区域,外围海水形成增水约占总增水10%,且大约3 h后出现增水回震现象。同时,设计对比试验,研究来自西北太平洋台风风暴潮对台风路径、台风强度、台风移动速度和流入角等气象条件敏感性,并获得与前人一致的结果。     

一种自然邻近关系查询的空间索引结构

自然邻近关系在空间数据库管理系统中具有十分重要的地位。为了克服Voronoi图受空间目标位置的影响,本文采用约束Delaunay三角网,针对在二维欧式空间中离散面目标的自然邻近关系查询问题。首先对离散面进行三角剖分,然后将代表相同邻近关系的三角形合并成一个union,进而建立面目标自然邻近关系表达结构-Unions Delaunay。通过与Unions Delaunay相结合建立空间索引结构-R-tree Gridfile来实现对空间目标自然邻居完备的候选集提取以及索引结构的更新。对比实验结果表明R-tree Gridfile索引结构能够有效支持空间目标的自然邻近关系查询。