1954-2010年商丘降水变化趋势及突变分析

利用线性回归、Mann-Kendall等方法,对商丘站1953年12月-2010年11月的年、季降水资料进行趋势分析、突变检验。结果显示：年、季降水量线性变化趋势均不显著,年降水量、冬夏季降水量在增加,春秋季降水量略有减少。年降水量在2003年,冬季降水量在1997年、春季降水量在1992年、夏季降水量在2003年、秋...     

增强气候诊断及预测程序通用性的一种方法

针对现有气候统计诊断与预测程序在通用性方面的不足,以线性趋势估计的源程序为例,介绍了在微机平台上,利用Fortran90的动态数组特性,通过增加参数控制文件增强该程序通用性的思路和方法,并利用VisualBasic语言对改进后的程序进行可视化设计,增强了程序的易用性。     

改进曲率模态识别桥梁损伤位置方法研究

结构健康监测和结构状态评估的主要前提之一是结构损伤识别。基于曲率模态对结构局部损伤比较敏感和频率指标测试简单方便、精度高的特点,本文提出了一种以结构的曲率模态为基础,综合考虑频率的变化的改进的结构损伤识别方法。随机子空间方法是一种行之有效的基于环境激励的结构状态识别方法。该方法的主要优点是无需人工激励,不中断桥梁的运营。为此,论文提出了一种不中断桥梁运营的基于改进曲率模态的桥梁结构损伤识别方法。最后用一三跨连续梁的有限元模型对该改进方法进行了验证。结果表明,采用随机子空间结合改进的曲率模态方法可以在不中断桥梁运营的前提下有效地识别出桥梁的损伤状况。     

基于两阶段稳定图的随机子空间识别结构模态参数

基于振动的结构健康监测的前提是从振动测试信号中提取结构模态参数。随机子空间方法是近年来发展起来的一种线性系统辨识方法,可以有效地从环境激励的结构响应信号中提取结构模态参数。在随机子空间识别方法中,确定系统的阶数是该方法的关键工作,稳定图方法是一种比较新颖的确定系统阶次的方法。但是随机子空间方法容易产生虚假模态,这也是随机子空间方法的一个主要缺陷。因此针对于这一缺陷提出了一种基于两阶段稳定图的随机子空间识别结构模态参数方法,该方法的基本思想是将在现场采集的结构的输出信号进行分段,将各段信号用随机子空间结合稳定图进行识别,然后将所有各段所识别的模态参数再一次用稳定图方法进行分析,得出结构的模态参数。最后用一三跨连续梁的数值模型对该方法进行验证,结果表明该方法具有良好的识别效果。     

气象条件对2010年冬小麦生长发育的影响

根据冬小麦生长发育的农业气象指标,利用对比分析的方法得出影响2010年冬小麦产量构成的有利气象因素是:底墒水充足,各生育阶段降水分布适宜,土壤水分条件较好.在分(蘖)一越冬开始期平均气温偏低,冬前积温不足,不利于晚播小麦分集成穗.春季低温冷害对小麦小花分化有一定影响,但幼穗分化时间长,灌浆期温度适宜,光照充足,灌浆时间...     

全球气候变化对我国自然资源的影响

阐述全球气候变化的现状和趋势,探讨了气候变化对我国水、森林和土地等自然资源的影响,以期为合理开发利用自然资源提供理论依据.     

天津市地面沉降数值模拟研究

地面沉降是天津市的主要环境地质问题。造成天津市地面沉降的原因很多,但主要原因是大量开采地下水。本文重点研究开采地下水条件下的地面沉降数学模型及模拟,为控制地面沉降提供科学依据。通过对第四系的水文地质条件分析,建立第四系的水文地质概念模型和地层压缩概念模型,并建立相应的准三维水流数学模型和一维地层压缩数学模型,两者通过含水层水头和弱透水层粘性土中孔隙水头的内在联系耦合在一起。利用以往系列水位数据和沉降数据对模型进行标定,模型基本上反映了天津市地面沉降的实际情况。     

基于EEMD方法的河南省倒春寒时空分布分析

根据1961-2014年河南省100个站3-4月的逐日气温资料,以及河南省倒春寒标准,建立倒春寒发生次数的时间序列,采用集合经验模态分解(EEMD)、Mann-Kendall等方法研究了河南省倒春寒时空分布特征。结果表明,河南倒春寒发生次数基本上呈现出自西南向东北逐渐增多的空间格局,2~3级倒春寒发生次数呈现出北少南多的空间格局。河南整个中部地区发生倒春寒的总次数较多,并且也会发生较为严重的倒春寒。通过EEMD分析,IMF1模态和趋势项基本反映了倒春寒的演变规律。河南倒春寒的年发生次数有一个明显的准5 a周期振荡,且发生次数呈明显的减少趋势。2000年和2005年为突变点,在春季增暖的气候背景下倒春寒年发生次数开始减少。     

支持向量机方法在郑州冬季气温趋势预测中试应用

将气候预测中常用的74项环流特征量进行归一化处理后,与郑州市冬季气温进行相关普查,利用SVM(Support Vector Machine)两类分类方法,同时考虑气温的年代际变化,建立郑州冬季温度距平趋势预测推理模型,并对因子个数多少和年代际变化对预测模型的影响进行了试验.试验结果表明用25个和15个因子分别建模时,产生最优模型时样本平均Ts评分均为56%,但后者预报准确率为75%,较前者提高了10%.用20世纪50年代和60年代做试验集,效果较好,产生最优模型时的样本Ts评分和预报准确率较高;用90年代做试验集,效果较差.