可降解的地表水污染物随机游走改进模式

针对随机游走水质模型仅考虑污染物对流输移、扩散效应而忽略污染物降解作用的缺陷,基于可降解污染物的一级反应动力学假设,对现有的随机游走水质模式进行了改进,建立了考虑自净作用的二维随机游走水质模型.作为模型检验,构造典型案例,将改进的随机游走模型计算结果与二维对流分散方程的解析解进行了对比分析,模拟结果表明改进的随机游走水质模式与解析解具有一致性.改进的随机游走模型具有既可考虑水污染物的降解特性,又能够形象直观地描述污染物迁移特征的优点.     

苏中腹地湖相软土土性参数变异性统计描述

基于江苏中部某高速公路工程地质勘察所提供的大量室内试验测试数据,运用随机场理论,将土层剖面模拟为随机场而非传统意义上的随机变量,提出了基于随机场理论、考虑空间趋势分量的土性参数变异性统计方法,系统地统计分析了苏中腹地湖相软土土性参数的变异特性,对比了实验室物理性质指标参数、变形参数和强度参数变异性特征。统计结果表明,该地区软土实验室物理性质指标参数变异性较小,不存在明显的趋势分量,可用传统方法进行统计估计;实验室变形和强度参数存在明显的趋势分量,统计前需对数据进行回归分析和去趋势化处理,从而基于随机场理论进行统计分析。研究不仅提供了土性参数变异性统计的新方法,而且能对苏中地区工程建设提供必要的参考,为区域性软土土性参数随机场模型的建立打下了坚实的基础。     

Statistical analysis of seismic processes on the basis of the diffusion approach

On the basis of the diffusion approach, statistical analysis of seismicity is carried out in order to reveal the peculiarities characteristic of random walk processes. In accordance with the hypothesis on connectivity of earthquakes and energetic criterion, the expansion of the seismic process into a set of sequences is made; each sequence is a Brownian process with specific spatial, temporal, and energetic scales. The statistical distributions of sequences by the number of links, total energies, distances, time, and flight velocities between events are built.     

堤防工程三维随机渗流场理论及研究

给出分析各向异性非均质稳定随机渗流场问题的三维有限元模型;结合实际工程问题,统计分析长江荆南干堤士性参数的分布特征,通过Kolomogorov-Smirnov统计检验表明,渗透系数呈高斯分布假设可以接受;通过对长江荆南干堤随机渗流场的三维有限元统计模拟的数值分析,研究长江荆南干堤渗流场的各种随机特性,并进一步对随机模拟结果进行统计检验,验证模拟结果的合理性;在实际的分析研究中把上下游水位的随机波动引入三维有限元的随机分析模型,分析上下游水位的变异性对渗流场矢量的随机干扰和边界条件的随机性对随机渗流场分析结果变异性的影响。在此基础上进一步考虑施加诸如垂直截渗墙、下游导渗沟等抗渗措施后,它们作为复杂边界条件的扰动,在与场内土性参数的变异性共同影响下,对渗流场水头势分布的随机干扰特性,并与相应的确定性稳定渗流场问题的结果对比,证实随机渗流场研究的必要性、可行性及实用性。实现了对长江荆南干堤的三维渗流场的较为全面的随机场模拟及特性分析,分析得到的结论通过统计检验并结合实测工程数据对照证明是可靠的,所研制的程序是适用的。     

Nonlinear stochastic correlation models for the pole’s motion of a deformable Earth

A combined stochastic correlation model for the pole’s motion of a deformable Earth is constructed using the data of the International Earth Rotation Service and dynamical Euler equations taking into account tidal deformations. The deterministic component of the model describes the main regular dynamical effects, while its stochastic component describes irregular effects obeying statistical laws. Linear differential (requiring solutions of ordinary differential equations), and finite (assuming integrated characteristics) correlation models are constructed for both Gaussian and non-Gaussian random parameters. The stochastic oscillations and trend of the Earth’s proper angular velocity are analyzed, as well as nonlinear stochastic oscillations and the trend of the pole. This approach can be considered quite novel.     

A self-adapting model for assessing hazardous environmental releases

Simulation results are presented by using an h-adaptive mass consistent finite element method (FEM) coupled with a Lagrangian particle transport technique (LPT) for dispersion associated with hazardous atmospheric releases. A three-dimensional wind field is first constructed from the adaptive FEM model. Lagrangian particles that define the contaminant dispersion are then produced with the LPT scheme, employing a random walk/stochastic approach. The application of FEM permits flow patterns with irregular geometries to be easily simulated, while the LPT permits contaminant particle dispersion patterns to be quickly depicted. The hybrid model is fast, runs on PCs, and appears well suited for emergency response dispersion predictions and assessment.     

灰色-进化神经网络模型在深埋隧道围岩变形预测中的应用

由于深埋隧道围岩的变形受到构造、应力场、地下水、开挖方式等复杂因素的综合影响,具有位移时间序列的单调增长的特殊性和非线性,运用响应成分模型将隧道围岩位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项。建立灰色–进化神经网络模型对趋势项和随机项进行预测,既结合GM（1,1）模型较好预测序列增长趋势的特点,又结合神经网络利用自适应实现网络总体误差最小的特点,进而解决了单一利用GM（1,1）模型时预测值的随机偏离量较大的问题,保证了预测的精度。将该模型应用于基于实测位移资料的堡镇隧道围岩水平收敛位移短期预测,较好地揭示了隧道围岩收敛位移演化的规律,为合理选取二次衬砌时机提供了参考。     

基于多算法参数优化与SVR模型的白水河滑坡位移预测

滑坡预测对于减轻地质灾害的危害十分重要,但对科学研究却很有挑战性。基于变形特征和位移监测数据,建立了三峡库区白水河滑坡的时间序列加法模型。在模型中,累计位移分为3个部分:趋势、周期和随机项,解释了由内部因素（地质环境,重力等）、外部因素（降雨,水库水位等）、随机因素（不确定性）共同作用的影响。在对位移数据进行统计分析后,提出了一个3次多项式模型对趋势项进行学习,并利用多算法寻优的支持向量回归机（SVR）模型对周期项进行训练与预测。结果表明,在预测精度上,基于时间序列与遗传算法-支持向量回归机（GA-SVR）耦合的位移预测模型要明显优于网格寻优（GS）以及粒子群算法（PSO）优化的支持向量回归机模型。因此,GA-SVR模型在滑坡位移预测方面可以得到较好的应用。在“阶跃型”滑坡位移预测中,GA-SVR将具有广阔的应用前景。     

沉积模拟的基本数学模型及其在第四纪研究中的应用

内容提要本文扼要介绍了沉积模拟的基本数学模型,其中包括十种随机模拟数学模型和十种确定模拟数学模型,阐明其简要原理和应用范围,并讨论它们在第四纪研究中的应用现状和前景。本文涉及的应用范围主要为:第四纪沉积环境、第四纪沉积物特征和成因类型。最后讨论了地质过程数学模拟的特点和意义、第四纪沉积过程数学模拟对提高第四纪地质学研究定量化水平的作用,以及进一步开展工作的方向。     

随机分布裂隙煤岩体模型及其应用

煤层中随机裂隙展布模拟技术是瓦斯抽放数值模拟中的关键技术。利用Monte-Carlo模拟技术模拟实际煤岩裂隙的随机性,建立了随机分布裂隙煤岩体模型,并在Matlab平台下开发了二维随机裂隙煤岩体生成程序RFSS 2D。在煤岩实测数据和统计分析的基础上,利用编制的程序不仅能生成与实际煤岩具有相同统计分布裂隙网络的虚拟煤岩体,而且能实现有限元网格自动剖分。以辽宁某瓦斯抽放试井作为数值算例,依据实测和统计数据建立了随机裂隙分布的煤岩体模型,模拟了瓦斯压和应力的演化规律,结果表明,与瓦斯抽放井连通的裂隙对瓦斯运移影响很大,与瓦斯抽放井不连通的裂隙对瓦斯运移也有影响,但影响有限。     

Prediction of landslide displacement with step-like behavior based on multialgorithm optimization and a support vector regression model

Landslide prediction is important for mitigating geohazards but is very challenging. In landslide evolution, displacement depends on the local geological conditions and variations in the controlling factors. Such factors have led to the “step-like” deformation of landslides in the Three Gorges Reservoir area of China. Based on displacement monitoring data and the deformation characteristics of the Baishuihe Landslide, an additive time series model was established for landslide displacement prediction. In the model, cumulative displacement was divided into three parts: trend, periodic, and random terms. These terms reflect internal factors (geological environmental, gravity, etc.), external factors (rainfall, reservoir water level, etc.), and random factors (uncertainties). After statistically analyzing the displacement data, a cubic polynomial model was proposed to predict the trend term of displacement. Then, multiple algorithms were used to determine the optimal support vector regression (SVR) model and train and predict the periodic term. The results showed that the landslide displacement values predicted based on data time series and the genetic algorithm (GA-SVR) model are better than those based on grid search (GS-SVR) and particle swarm optimization (PSO-SVR) models. Finally, the random term was accurately predicted by GA-SVR. Therefore, the coupled model based on temporal data series and GA-SVR can be used to predict landslide displacement. Additionally, the GA-SVR model has broad application potential in the prediction of landslide displacement with “step-like” behavior.     

基于随机森林回归分析的岩体结构面粗糙度研究

岩体结构面粗糙度系数是快速估算结构面峰值抗剪强度的重要参数。但是结构面轮廓曲线复杂,单一统计参数无法量化表征粗糙度。为解决这一问题,收集了112条结构面轮廓曲线起伏角、起伏度、迹线长度3方面的8项统计参数,利用随机森林回归模型交叉验证的方法评估统计参数的重要性。结果表明：最大起伏度、起伏高度标准偏差、平均起伏角、起伏角标准差、平均相对起伏度及粗糙度剖面指数等6项统计参数重要性占比达到93.2%,且回归拟合系数趋于平稳,基于重要性评估结果建立最优超参数决策树数目(n_tree)为400、参与节点分割的数目(m_try)为2的随机森林回归模型,模型预测结果拟合优度高达98.1%。与基于坡度均方根、结构函数及粗糙度剖面指数等传统线性回归结果对比,随机森林回归模型结果精度更高,误差更小,拟合优度提高6%以上,表明随机森林回归模型更适用于结构面粗糙度反演。     

气候变化对江河流量变化趋势影响研究进展

气候变化对基于自然稳定气候假定的流量变化趋势的检测和水资源评价方法提出了挑战。在流量变化趋势的检测中分离出气候变化的影响,不仅对水资源管理和水利工程设计有重要的应用价值,而且有助于了解气候变化以何种方式、在何时、何地、已经或尚未对水文循环产生影响,对改进气候模型的模拟与预测有重要的科学价值。 统计方法是检验流量变化趋势显著性的有效工具。直接用气候模型模拟和预测未来径流变化的可靠性取决于模型对当代降水模拟的可信度。多个气候模型集合分析有可能在一定程度上减少模型对降水、径流模拟的不确定性。近年发展起来的多个气候模型集合分析与统计显著性检验技术结合的方法,有可能模拟并预测出气候强迫导致大尺度径流空间分布的变化。随着气候模型尤其是陆—气耦合的区域气候模型对降水模拟的改进,可以预见径流变化的检测、归因和预测的趋同化模拟已为期不远。将温室气体外强迫导致的水文气候变化作为一个因子引入到水资源评价中,对于水资源管理经济与生态评估,以及未来的发展规划将是一件十分重要的变革。      

山东大尹格庄金矿蚀变岩中矿体分布稳定性的动力学控制参量探讨

元素品位分布的相依性指标——赫斯特指数(Hurst指数)是矿体分布稳定性的动力学控制参量,重标极差(R/S)分析是相依性分析的有效方法。利用R/S分析对胶东大尹格庄金矿黄铁绢英岩内不同勘探线金元素品位系列的Hurst指数计算发现,Hurst指数主要介于0.59至0.89之间,均值为0.75,标准差为0.09,均大于随机行走经验Hurst指数的均值与标准差;计算结果说明元素品位分布存在正相关性,但由于受多种因素影响,其空间分布的相依性具有一定波动。元素品位分布的正相依性显示在特定的地质背景内,矿体连续分布或者间断出现,发育相对稳定,其与大尹格庄金矿的地质事实相吻合。     

基于随机游走过程的多点地质统计学建模方法

在分析国内外建模方法现状及其特点的基础上,提出了一种用于河流相储层模拟的新方法,即基于随机游走过程的多点地质统计学方法(RMPS).首先提出了7个方向迁移概率计算及4个方向河道源头搜索的随机游走过程的改进,实现了高曲率回旋河道和网状河等模拟以及各种类型河流相的主流线预测.其次在预测河道主流线的基础上,利用它对多点地质统...     

基于LSSVM-ARMA模型的基坑变形时间序列预测

如何准确预测和控制基坑变形是基坑工程的一个难点,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）和自回归移动平均模型（ARMA）的基坑变形时间序列预测方法。首先,利用小波变换将基坑变形时间序列分解和重构为2个子序列--趋势时间序列和随机时间序列,在该基础上,采用PSO-LSSVM模型与ARMA模型分别预测趋势时间序列与随机时间序列未来值,将2个子序列的预测值求和作为最终预测结果。最后,将该方法应用于昆明某基坑工程的深层水平位移预测,不断地利用前期工况的最新实测数据建模,对后期工况未来变形量进行滚动预测,获得了令人满意的结果。     

环境标准样品均匀性检验数据漂移校正方法探讨

均匀性检验是环境标准样品研制的重要技术环节,在均匀性检验过程中,数据漂移对环境标准样品均匀性判定及其不确定度评定的影响不容忽视。本文结合实例,从实验方案和数理统计方法等方面探讨了随机分析法、随机区组法、内插校正法、趋势分析校正法等均匀性检验实验方案及数据漂移校正方法。提出采用t检验法判断数据漂移的显著性,在数据漂移趋势不显著的情况下,采用随机分析法进行标准样品的均匀性检验。在数据漂移显著的情况下,宜采用内插校正法或趋势分析校正法对均匀性数据进行漂移校正。以某土壤中Ni元素均匀性检验为例,经采用内插校正法和趋势分析校正法校正漂移数据后,测量值的相对标准偏差(RSD)由3.0%分别下降为1.4%和1.2%,直线模型斜率的绝对值由0.2003 mg/kg分别下降为0.02870mg/kg和4.709×10~(-5)mg/kg。土壤中Ni、Cu、Co、Tl等4种重金属元素的瓶间均匀性不确定度分量(u_(bb))与随机分析法相比,下降最高达78%。在长时间分析测试过程中数据漂移校正效果欠佳的情况下,宜采用随机区组法进行标准样品的均匀性检验。     

真实自回避行走中晶体生长界面结构的分形行为

晶体生长过程实际上就是生长基元从周围环境中不断地通过界面而进入晶格座位的过程。一般认为,研究生长基元以何种方式以及如何通过界面进入晶格座位是晶体生长界面结构研究中的关键。在生长基元以分子或者原子的微粒子形式在生长环境中进行无规游走的前提下,本文运用真实自回避行走(TSAW)模型,通过重整化群思想来研究晶体生长界面结构的分形行为。研究发现:晶体生长界面结构的分形行为与生长基元的游走路径形态密切相关,并且在理想状况下真实自回避行走与标准Koch曲线的分形维极为接近。     

Calculation of resident groundwater concentration by post-processing particle-tracking results

A post-processing technique that allows relatively simple random walk particle-tracking results to be extrapolated to transport scenarios of considerably more complexity has traditionally been used to calculate flux at specified monitoring locations. Previous extensions of the post-processing approach to calculate resident groundwater concentrations could not disentangle concentrations of mobile and immobile mass in dual-porosity systems, which limited their utility. A variant of the post-processing method that allows for the calculation of resident concentrations of mobile and immobile mass is introduced and tested. The resulting combination of methods—random walk particle tracking without retention processes followed by post-processing to add the effects of retention—is a powerful and practical strategy for assessing the transport of radionuclides or other contaminants in field-scale applications.