珠江三角洲网河区径流潮流相互作用分析

在大量实测资料基础上采用小波分析方法对珠江三角洲网河区径流与潮汐的相互作用进行分析,得出如下结果:网河区潮差和潮位的周期变化既有典型潮汐的半日周期和全日周期以及半月周期,也有径流量的周期变化如64.8 d的周期变化,即同时具有径潮的周期变化.不同河段潮差及各分潮波振幅与径流量的大小具有明显的反相关关系,径流量越大,潮差越小,三水站潮差随流量以-0.0002的速度减小,网河区下游河段则减小得较慢.上游径流量越大,因克服径流的阻碍作用而消耗的能量越大,潮汐作用强度迅速减弱,各分潮潮波振幅和潮差沿程减小越快.随着径流量的增大,三水站潮簇D₁,D₂和D₄的振幅明显减小,D₂的振幅衰减得最快.     

精密定轨中变分方程的数值解法及其检验

变分方程的求解是卫星精密定轨中的关键步骤之一,通常都通过积分方法求解。首先从原理上详细阐述一种新的数值方法求解变分方程,接着通过低轨卫星精密定轨仿真软件对其精度和效率进行测试,且与常用数值积分方法的定轨结果进行比较。结果表明,在实际轨道确定中,采用新的数值方法可达到较高的精度要求,且算法的效率更高。     

测量平差中必要观测数确定的新方法

在测量平差中,无论采用哪种平差模型,必要观测数的确定都是进行平差的关键和前提因素之一.传统的确定必要观测数的方法在较为复杂的几何模型层画是,往往存在较大的局限性.在对有关文献作进一步分析和研究的基础上,从逆向思维角度出发,得到一套根据不同的观测条件来确定必要观测数的新方法.     

南水北调西线一期工程区达曲流域泥石流及发展趋势

南水北调西线一期工程区位于青藏高原的东北缘,具有复杂的地形地貌、岩性和区域构造背景,受自然因素控制和人类活动影响,尤其是工程建设对山地表层大规模的扰动,泥石流将成为工程施工和运行期间的重要灾害。通过野外考察和调查,查明了达曲流域的泥石流分布情况,得出达曲流域泥石流具有规模中等,危害严重;以冲为主,冲淤强烈;泥石流固体物质粒径粗;泥石流活动频率较低等特点。并在此基础上,分析了达曲流域泥石流的发展趋势。     

按刚性地基结构设计AMD控制器控制SSI体系的适用性

本文首先分析了基于刚性地基结构体系设计的AMD控制器控制SSI体系地震反应的基本原理和方法。然后,采用LQR方法通过仿真分析对基于刚性地基结构体系设计的AMD控制器控制SSI体系的适用性进行了研究,结果表明当SSI体系的基频与刚性地基结构体系的基频比ωs/ωr大于0.9时控制效率基本和考虑SSI效应控制器的控制效果接近,当ωs/ωr值小于0.4的时候,控制效率降低比较严重,对SSI体系不能起到控制作用。接着,对4种控制器及三种土体条件SSI体系进行了AMD主动控制的振动台模型试验,试验结果表明当土体相对较硬时基于刚性地基结构体系设计的AMD控制器可以控制SSI体系的反应,但土体相对较软时这种AMD控制器不能控制SSI体系的反应,甚至放大结构的反应。最后,设计和完成了上部两层框架SSI体系地震反应AMD控制的小型振动台试验,试验结果进一步验证了仿真分析的结论。     

城市典型建筑的地震损失预测方法Ⅰ: 结构易损性分析

地震作用下结构的易损性分析是地震灾害损失预测方法的重要组成部分。本文针对多层砌体房屋结构、排架结构和多层钢筋混凝土结构等3种城市典型建筑,首先给出了该类单体建筑的地震结构易损性分析方法,然后对群体建筑的地震易损性分析方法,以及群体建筑的易损性分类方法进行了探讨,为城市典型建筑的地震灾害损失预测和评估提供参考,并为宁波市抗震防灾规划的地震损失预测提供基础。     

海洋平台结构SMA阻尼隔振振动台试验与分析

本文针对渤海JZ20-2MUQ导管架式海洋平台进行比例为1∶10的模型结构的形状记忆合金阻尼隔振振动台试验研究。首先,根据原结构的基本参数,确定试验模型的几何参数,推导出相似比关系,并对形状记忆合金阻尼器和黏滞阻尼器进行性能试验,确定其基本力学性能;其次,对模型结构进行振动台试验研究,分别考察4种地震作用下无控结构、纯隔振结构、SMA隔振结构和SMA阻尼隔振结构的反应;最后,对模型结构进行数值计算分析。结果表明,各种隔振结构方案对平台结构导管架端帽位移和平台甲板加速度均有很好的控制效果。数值分析结果与试验结果吻合较好。     

高通量测序技术揭示印度尼西亚北苏拉威西岛一株色素异常澄黄滨珊瑚特异的共生微生物群落

细菌性疾病对珊瑚的健康影响造成了很大影响,而致病菌与珊瑚疾病之间的对应性还不明朗。色素异常现象是野外澄黄滨珊瑚一种常见的不健康状态。我们采用Illumina 16s rRNA基因高通量测序技术比较分析了健康和色素异常澄黄滨珊瑚共生细菌的群落组成差异。色素异常澄黄滨珊瑚共生细菌的多样性明显高于健康澄黄滨珊瑚,同时两种珊瑚的共生细菌群落组成也有很大差异。一些特定的细菌类群在澄黄滨珊瑚共生细菌中的比例很高,推测这些细菌种类可能是导致澄黄滨珊瑚色素异常的“罪魁祸首”。     

含水率对泥石流浆体力学特性影响实验研究

探讨含水率对泥石流浆体力学特性影响是泥石流运移过程研究的基础性内容。以成都龙泉区黏土为实验材料,配制11种不同含水率的泥浆,利用安东帕MCR301流变仪,对不同含水率泥浆开展两循环旋转剪切实验(每循环剪切过程分为增速剪切(0-30 s^-1)和减速剪切(30-0 s^-1)两阶段),分析含水率对泥浆剪切过程、剪应力变化过程、剪切应力峰值及灵敏度的影响。实验结果表明:①初剪应力峰值和复剪应力峰值与含水率呈幂律关系。②由于剪切过程的差异性导致含水率对泥浆的剪应力与剪切速率的影响也具有差异性:当含水率低于100%时,第一、第二循环各阶段剪切过程中剪切应力变化过程完全不重合,且初剪应力峰值和复剪应力峰值随含水率增大迅速降低,灵敏度随含水率的增加迅速减小到1;当含水率高于100%时,第一、第二循环各阶段剪应力变化过程基本一致,含水率对应力峰值和泥浆灵敏度的影响可以忽略不计。③影响成都黏土泥浆剪切过程、剪切应力变化、剪应力峰值和灵敏度的含水率阈值是100%。本文对成都区黏土泥浆开展了动态剪切试验,探讨了含水率对泥浆特性的影响,可为其他区域黏土特性的研究提供参考,具有重要的研究意义!     

Spatio-temporal evolution and the influencing factors of PM2.5 in China between 2000 and 2015

High concentrations of PM_2.5 are universally considered as a main cause for haze formation. Therefore, it is important to identify the spatial heterogeneity and influencing factors of PM_2.5 concentrations for regional air quality control and management. In this study, PM_2.5 data from 2000 to 2015 was determined from an inversion of NASA atmospheric remote sensing images. Using geo-statistics, geographic detectors, and geo-spatial analysis methods, the spatio-temporal evolution patterns and driving factors of PM_2.5 concentration in China were evaluated. The main results are as follows. (1) In general, the average concentration of PM_2.5 in China increased quickly and reached its peak value in 2006; subsequently, concentrations remained between 21.84 and 35.08 μg/m³. (2) PM_2.5 is strikingly heterogeneous in China, with higher concentrations in the north and east than in the south and west. In particular, areas with relatively high PM_2.5 concentrations are primarily in four regions, the Huang-Huai-Hai Plain, Lower Yangtze River Delta Plain, Sichuan Basin, and Taklimakan Desert. Among them, Beijing-Tianjin-Hebei Region has the highest concentration of PM_2.5. (3) The center of gravity of PM_2.5 has generally moved northeastward, which indicates an increasingly serious haze in eastern China. High-value PM_2.5 concentrations have moved eastward, while low-value PM_2.5 has moved westward. (4) Spatial autocorrelation analysis indicates a significantly positive spatial correlation. The “High-High” PM_2.5 agglomeration areas are distributed in the Huang-Huai-Hai Plain, Fenhe-Weihe River Basin, Sichuan Basin, and Jianghan Plain regions. The “Low-Low” PM_2.5 agglomeration areas include Inner Mongolia and Heilongjiang, north of the Great Wall, Qinghai-Tibet Plateau, and Taiwan, Hainan, and Fujian and other southeast coastal cities and islands. (5) Geographic detection analysis indicates that both natural and anthropogenic factors account for spatial variations in PM_2.5 concentration. Geographical location, population density, automobile quantity, industrial discharge, and straw burning are the main driving forces of PM_2.5 concentration in China.