改进的约束变密度界面反演策略及其应用

计算密度分界面的起伏变化在区域地质构造研究和石油矿产资源勘探中具有重要意义.已有密度界面反演方法更多侧重约束变密度界面反演算法,而对约束信息的准确性、研究区横向密度变化往往考虑不足,影响了最终反演结果的可信度.本文在变密度界面正反演算法基础之上,结合实际需求,提出已知深度信息约束下的变密度界面反演策略.该策略主要包括变密度约束反演算法、已知深度约束信息校验和分区变密度模型三个方面.其中反演算法提供了带已知深度约束信息的密度界面迭代反演方法;约束信息校验用于评估约束信息精度,通过调差降低约束信息的系统误差;在反演过程中引入水平密度分区以应对不同构造背景密度界面模型,提高反演结果的可信度.最后将本策略应用于南海莫霍面深度反演计算中,结果显示借助已知约束信息,利用分区密度模型能够获得更为可信的深度反演结果,验证了该策略的正确性.     

南北地震带南段地壳厚度重震联合最优化反演

重力反演方法是研究地壳结构和物性界面起伏的有效地球物理手段之一.本文收集了南北地震带南段67个已有的固定台站接收函数反演的Moho面深度结果,并使用基于EGM2008重力异常模型计算的布格重力异常,验证了本文提出的重震联合密度界面反演方法的有效性.利用接收函数对台站下方Moho面深度估计作为先验约束,定义了一类评价函数,通过对重力反演算法中尺度因子,平移因子和稳定性因子的最优选择,最小化重力反演结果与接收函数模型之间的差异.结果表明,本文提出的方法,可以有效地同化不同地球物理方法获得的反演模型,且通过重震联合反演可以改进由于对空间分布不均匀的接收函数结果插值可能而引起的误差.本文还通过引入Crust1.0的Moho面深度为初值,同时考虑地壳密度的横向不均匀分布,通过模型之间的联合反演有效改善了地球物理反演模型间的不一致性问题.本文反演得到的最优化Moho面深度模型与已知67个台站位置接收函数模型之间的标准差约1.9km,小于Crust1.0与接收函数结果模型之间标准差为3.73km的统计结果.本文研究结果对于同化重震反演结果、精化地壳密度界面模型,都具有十分重要的参考意义.     

三维密度界面的正反演研究和应用

重力位场的界面反演是位场处理解释中的重要问题.本文将基于快速傅里叶变换的频率域界面反演方法Parker-Oldenburg公式推广到物性可随深度变化的三维情况,得出了密度可以横向、纵向任意变化的重力界面正反演公式.该方法在计算时可以合理地选取地面下某一深度作为基准面以减小界面起伏,使迭代易于收敛.理论模型试验表明该方法反演精度高,收敛速度快,在密度界面反演中具有广泛的实用价值.最后利用该方法反演华北地区莫霍面的深度,反演结果得到了地震测深数据的验证.     

三维密度界面的正反演研究和应用

重力位场的界面反演是位场处理解释中的重要问题.本文将基于快速傅里叶变换的频率域界面反演方法Parker-Oldenburg公式推广到物性可随深度变化的三维情况,得出了密度可以横向、纵向任意变化的重力界面正反演公式.该方法在计算时可以合理地选取地面下某一深度作为基准面以减小界面起伏,使迭代易于收敛.理论模型试验表明该方法反演精度高,收敛速度快,在密度界面反演中具有广泛的实用价值.最后利用该方法反演华北地区莫霍面的深度,反演结果得到了地震测深数据的验证.     

基于深度学习U-net网络的重力数据界面反演方法

重力数据的密度界面反演是位场数据解释中的一项主要工作,在区域构造演化、深部莫霍面确定等领域的研究中发挥重要作用.近年来,数据驱动的深度学习方法广泛地应用在地球物理数据处理与反演中,本文提出一种基于深度学习U-net网络的重力数据密度界面反演方法.首先,对半椭球体界面模型进行随机抽取和组合进而形成地下起伏界面数据集,并基于Parker正演理论对界面数据集进行重力异常正演计算,为深度学习网络模型的训练提供特征完备的数据源;其次,设计了基于U-net网络模型的深度学习界面反演算法,在传统的损失函数基础上增加光滑损失项和过拟合抑制项,提高重力界面反演结果的光滑性和收敛效率;最后通过测试样本集进行反演预测,验证建立深度学习网络模型的泛化性.本文通过理论模型和实际数据试验分析了本文方法在密度界面反演中的有效性和实用性,基于改进损失函数约束的深度学习界面反演方法有效地提高了密度界面反演的收敛效率和计算稳定性.     

裂陷盆地基底双界面模式二维重力反演

裂陷盆地基底的起伏表现为非光滑的几何形态,传统的重力反演结果并不能很好地反映这种特点.此外,大多数情况下,重力观测面并不位于盆地上界面,应为单独的起伏观测面,盆地应为上界面和基底组成的双界面模式.基于此,本文研究了起伏观测面上裂陷盆地基底双界面模式二维重力反演方法.研究中假设沉积盆地的沉积层与基底的密度差随深度按双曲线规律变化.将沉积盆地的沉积层剖分成相邻的垂直柱体,其水平尺寸是已知的,顶面与沉积层上界面重合,底面深度代表基底的深度,即为要反演的参数.反演中引入全变差函数作为盆地模型的约束,使得反演结果呈现非光滑形态,符合裂陷盆地基底特征.为减小反演多解性,引入已知深度点作为约束.建立由重力数据拟合、已知深度约束及全变差函数组成的目标函数,采用非线性共轭梯度算法使目标函数最小化.模型试算结果表明该方法可反演裂陷盆地基底起伏,并通过调整正则化参数的值可反演坳陷盆地基底起伏.将该反演方法用于珠江口盆地惠州凹陷和运城-临汾裂陷盆地实际资料处理,其结果较好地反映了裂陷盆地基底起伏特征,为研究盆地构造、油气勘探等提供重要参考.     

密度和速度随机分布共网格模型的重力与地震联合反演

针对重力与地震联合反演存在的问题,结合已有的研究成果,本文研究实现了速度和密度随机分布共网格单元模型的建模技术,以适应密度和速度剧烈变化的复杂模型及联合反演的计算要求.重力正演利用了该网格的二度半体模型,并进一步改进了地震走时的二维射线追踪计算方法,以适用于速度随机分布的网格介质.结合改进的模拟退火算法,实现了这种共网格条件下的重力与地震资料的同步联合反演.模型试验证明了重力与地震联合反演可以准确确定复杂物性界面的密度和速度结构,适用于物性界面不完全一致和物性变化剧烈的复杂模型,并且联合反演结果要优于单独的重力反演.带先验信息约束下的实际资料的联合反演,进一步证明了该方法的适用性和效果,可提高反演精度并减少多解性.     

基于代数重构算法的重力梯度张量反演

本文基于重力梯度张量密度反演基本理论,建立了模型约束正则化密度反演矩阵方程.分析了代数重构算法(ART)中迭代初始值、松弛因子和终止条件三个关键参数的影响;与最小二乘求逆法对应比较分析了算法的时间和精度.结果表明:在地震、地质等地球物理手段提供初值、边界等约束较多的情况下,ART可以克服方程的不适定进行直接求解,并且合理的松弛因子和终止条件可有效提高反演效率.当初始信息不足时,添加光滑假设、深度加权等模型约束,正则化方程可以提高反演结果的可靠性.ART的行迭代可有效避免观测误差的积累和矩阵求逆的计算,从而使计算精度和速度提高数倍.最后基于GOCE地球重力场模型所得重力梯度,以地震层析成像所得速度模型为约束,对华北克拉通密度结构进行了反演,并与该区已有密度研究结果进行了对比.结果表明:利用GOCE重力场系数计算重力梯度扰动,以速度模型为约束,基于代数重构算法进行重力梯度反演所得密度模型与重力-地震联合反演所得密度模型具有很好的对应性.ART算法为重力梯度张量反演中大规模复杂问题的快速计算提供了又一种有效手段.     

基于Lp范数正则化的V字型密度界面重力反演

V字型密度界面是一类常见的密度界面,如海沟、半地堑以及俯冲带之下的莫霍面,利用重力数据刻画此类密度界面形态对于区域构造研究、油气勘探以及物理海洋学等都具有重要意义.本文首先建立了L_p-范数形式的模型约束函数,并利用正则化原理将其与重力数据误差函数和已知深度约束函数结合形成V字型密度界面反演的目标函数,推导了目标函数的梯度表达式,并以非线性共轭梯度法为核心给出了反演流程.二维简单模型试算结果表明p=5时该方法能准确地刻画V字型密度界面起伏特征,且亦能准确地应用于二维复杂密度界面和三维界面的反演.最后将反演方法应用于挑战者深渊及邻区的实际资料处理之中,利用研究区海底地形数据和沉积层厚度数据对自由空间重力异常逐层剥离而得到莫霍面引起的重力异常,用本文方法对此重力异常进行反演,结果呈现了板块俯冲作用引起的V字型莫霍面起伏特征.     

基于共轭梯度算法的重力梯度数据三维聚焦反演研究

重力梯度数据相对于传统重力数据,能够更细致、准确地描述地球浅部构造和研究矿产资源分布等信息.本文采用共轭梯度算法,在加权密度域求解重力梯度数据三维聚焦反演最优化问题,以恢复地下三维密度分布,目标函数包括数据不拟合函数和最小支撑稳定函数.首先,在推导目标函数对加权密度的一阶导数时,为了得到更合理的计算公式,我们考虑变加权函数中含有密度变量;此外,本文通过密度上下限约束,改善了传统聚焦反演中聚焦因子选取困难的问题.新算法获得的反演结果,对聚焦因子的选择约束较少,相比传统聚焦算法,能够更容易的获得理想结果.将方法应用于理论模型验证其有效性和正确性,并应用本文方法处理文顿盐丘地区的航空全张量重力梯度数据,得到了与已知地质信息匹配的密度分布,表明本文方法具有处理实际数据的能力.     

A Monte Carlo study of rainfall forecasting with a stochastic model

A procedure for short-term rainfall forecasting in real-time is developed and a study of the role of sampling on forecast ability is conducted. Ground level rainfall fields are forecasted using a stochastic space-time rainfall model in state-space form. Updating of the rainfall field in real-time is accomplished using a distributed parameter Kalman filter to optimally combine measurement information and forecast model estimates. The influence of sampling density on forecast accuracy is evaluated using a series of a simulated rainfall events generated with the same stochastic rainfall model. Sampling was conducted at five different network spatial densities. The results quantify the influence of sampling network density on real-time rainfall field forecasting. Statistical analyses of the rainfall field residuals illustrate improvement in one hour lead time forecasts at higher measurement densities.     

Earthquake Engineering and Engineering Vibration Aims And Scope

正This journal is established by the Institute of Engineering Mechanics(IEM),China Earthquake Administration,to promote scientific exchange between Chinese and foreign scientists and engineers so as to improve the theory and practice of earthquake hazards mitigation,preparedness,and recovery.To accomplish this purpose,the journal aims to attract a balanced number of papers between Chinese and     

Foreword

Destructive earthquakes have caused great damage in China and the United States and collapsing buildings havecaused many deaths and injuries. The field of earthquake engineering studies earthquake hazards, the occurrence ofearthquakes of various magnitudes, the nature of the ground shaking during an earthquake, the vibration of structuresduring earthquakes, the strengthening of existing structures and the design of new structures to be earthquake resistant,and finally, how to cope with earthquake damage and restore a city to normal functioning. Such efforts are in progressin both countries, but unfortunately, the language barrier interferes with the free flow of information between China andthe Untied States. It would be mutually beneficial if some means could be developed to promote the exchangeof information across the Pacific Ocean. This new journal has been established for this purpose and its success willbe an important step in promoting earthquake engineering in China and the United States.     

WORLD ASSOCIATION FOR SEDIMENTATION AND EROSION RESEARCH(WASER)

正President:Giampaolo Di Silvio,Italy Vice Presidents:Ulrich C.E.Zanke,Germany Zhao-yin Wang,China The World Association for Sedimentation and Erosion Research(WASER),inaugurated on Oct.19,2004,is an independent non-governmental,non-profit organization.The mission of WASER is to promote international co-operation on the study     

Enhancing remote sensing research on global change to improve our understanding on Earth system processes

正Global Change includes climate change and other environmental changes caused by the joint interaction among various layers of Earth. From the positive side, global change provides new opportunities to human and other living forms on Earth. In the meantime, it creates tremendous challenges and negative impact. At present, the negative impacts have reached all primary processes of the global ecosystem and every aspect of human society, especially causing degradation of the ecosystem. For instance, intensive deforestation causes decline of biodiversity; global warming causes sea level rise and increases     

Dissolved Carbohydrate Concentration,Composition, and Bioavailability to Microbial Heterotrophs in Stream Water

Dissolved total carbohydrates (DTCH), dissolved free monosaccharides (DFMS), dissolved organic carbon (DOC), biodegradable DOC (BDOC), and humic substances (HS) were measured in White Clay Creek (WCC), a stream in southeastern Pennsylvania Piedmont, USA. Samples were collected over different seasons and under baseflow and stormflow conditions. DOC concentrations ranged from 1.0 to 12.8 mg/L C with the highest concentrations associated with stormflows. Carbohydrates ranged from 0.42 to 12.4 μM and accounted for 2.9 to 12.7% of the DOC. Humic substances represented the major DOC fraction, accounting for 55 to 72% of the DOC pool under all flow conditions. The humic fraction had a lower carbohydrate content (4.4%) than the non-humic fraction of DOC (7.2%). Stormflow DOC was enriched in carbohydrates relative to baseflow DOC, but the percentage of humic-C changed little. Carbohydrates were primarily present as dissolved polysaccharides (55%), but a significant fraction was bound to humic substances (40%), while a small proportion was present as monosaccharides (5%). The major monosaccharides in stream water, listed in order of decreasing concentration, included glucose, galactose, rhamnose, xylose, arabinose, mannose, and fucose. On average (30.6 ± 7.4)% (n = 44) of the stream water DOC was biodegradable, and carbohydrates accounted for 9.9 to 17.7% of the BDOC.