基于Spearman秩相关系数的PWV与PM2.5相关性研究

在讨论大气可降水量(PWV)与细颗粒物(PM 2.5)之间的相关性时,传统方法未能很好地顾及连续数据中包含的非雾霾天气信息的影响,为此本文提出2个数据选取标准——时间标准和空气质量指数(AQI)等级标准,用于获取雾霾期间对应的PWV和PM 2.5序列。为解决数据筛选后不连续的问题,引入一种非参数性质的Spearman秩相关系数ρ,在北京市2014~2016年雾霾多发期,分析不同AQI等级对应时段的非连续等距的PWV和PM 2.5序列的相关性可知,筛选后3 a的ρ在第1、4季度的均值分别为0.6613和0.6280,整体均值为0.6447,表明雾霾天气下PWV和PM 2.5序列具有单调正向的相关性,而传统分析方法(未筛选)下两者的相关系数均较小,表明在对数据进行选取后的分析结果更具针对性和准确性。     

Circulation and Heat Flux along the Western Boundary of the North Pacific

On the basis of the conductivity temperature depth(CTD)observation data off the coast of the Philippines(7.5°–18°N,130°E–the east coast of the Philippines)in the fall of 2005,the water mass distribution,geostrophic flow field,and heat budget are examined.Four water masses are present:the North Pacific Tropical Surface Water,the North Pacific Sub-surface Water,the North Pacific Intermediate Water,and the Antarctic Intermediate Water(AAIW).The previous three corresponded with the North Equatorial Current(NEC),the Kuroshio Current(KC),and the Mindanao Current(MC),respectively.AAIW is the source of the Mindanao Undercurrent.The mass transport of NEC,KC,and MC is 58.7,15,and 27.95Sv,respectively(relative to 1500db).NEC can be balanced by the transport across the whole transect 18°N(31.81 Sv)and 7.5°N(26.11 Sv)but not simply by KC and MC.Direct calculation is used to study the heat flux.In sum,1.45PW heat is transported outwards the observed region,which is much more than that released from the ocean to the air at the surface(0.05PW).The net heat lost decreased the water temperature by 0.75℃each month on average,and the trend agreed well with the SST change.Vertically,the heat transported by the currents is mainly completed in the upper 500 m.     

山东莱芜九龙山寒武纪张夏组核形石灰岩分类及沉积环境探讨

核形石灰岩作为微生物岩的一种重要类型,长期受到地质学家的广泛关注;近年来,随着研究的不断深入,有关核形石灰岩分类、沉积环境等的探讨再次成为沉积学研究的热点。通过野外观察描述与室内镜下分析相结合,对山东莱芜九龙山寒武纪张夏组产出的核形石灰岩进行系统研究。根据核形石灰岩的宏观特征、共生组分及其含量等特征,将该地区产出的含核形石的灰岩分为:生屑质核形石灰岩、含生屑核形石灰岩、含核形石生屑灰岩与含核形石鲕粒灰岩4类,同时对4种含核形石灰岩的沉积环境进行系统分析,主要为潮下低能带与潮下高能带,并简要分析了该地区核形石灰岩的形成过程。     

GIS支持下的油气多因素综合预测方法——以苏里格气田苏120区为例

苏里格气田为一致密沙岩气田,油气富集区的预测优选为气藏开发奠定基础。常规的油气富集区预测方法存在着多学科成果综合分析困难、预测过程复杂、效率低下等弊端,本文针对苏里格120区块开展了基于GIS的油气富集区多因素综合预测方法的研究。首先借助GIS的空间数据库,实现多学科成果图件的集成管理;然后基于空间定位,从多学科成果图件中提取预测多因子,构建油气多因素综合预测模型;再次,运用GIS强大的叠加分析方法进行多因素综合预测,自动生成油气富集区预测平面图。本文的研究,为油气富集区的预测提供了新的技术方法,有效地提高了预测效率。     

基于容器技术的GIS服务负载均衡研究

Docker等容器技术给GIS的部署带来了极大便利,并使快速规模部署成为可能.本文讨论了在容器环境中GIS服务状态的最佳同步方式、发现方式,以及如何更智能地实现GIS服务的负载均衡,并提出了一种应对负载均衡中单点失效的机制,为GIS服务的动态伸缩、故障恢复提供了借鉴.     

一种快速有效的大数据区域网平差方法

针对摄影测量影像来源多样化、复杂化、大数据化等趋势,传统区域网平差算法在应对当前复杂多变的数据来源,矩阵排列毫无规律的法方程结构以及大数据量带来的高内存需求和低计算效率等问题上,遇到了前所未有的挑战,为了解决上述难题,本文引入了预条件共轭梯度法以及不精确牛顿解法求解区域网平差过程中的法方程,同时使用一种块状法方程系数矩阵压缩存储格式,构建了全新的区域网平差技术流程。本文方法避免了直接对法方程系数矩阵的求逆,压缩了法方程系数矩阵所需的内存空间,使得本文算法比传统算法所需计算机内存空间大幅减少,平差计算速度明显提升,同时保证了计算精度与传统方法相当。初步试验证明,本文方法对4500张影像、近900万像点数据的平差计算在普通电脑上仅需要约15min,且计算精度达到子像素级。     

基于GNSS-RTK的在建超高层风载动态变形监测

首先以海星达H32全能型GNSS-RTK接收机为试验仪器,进行不同星系组合的RTK定位精度试验研究。然后以在建的天津高银117大厦为监测对象,采用GPS+GLONASS+BDS三星系组合对其进行现场强风作用下的RTK动态变形监测。利用巴特沃斯滤波对实测数据进行去噪处理,得到各测点的位移曲线。分析结果表明:GPS单星系定位的平面坐标精度相对较差,双星系组合定位的平面坐标精度与三星系组合定位的平面坐标精度基本相当,但GPS+GLONASS+BDS三星系组合定位的稳定性和可靠性最强;由于施工阶段大厦结构的刚度和整体性与竣工后存在差异,故在强风作用下其按一定施工步距滞后的低矮外框的振动位移幅度大于其高耸内筒结构的振动位移幅度;大厦外框和内筒均存在横风向振动位移,且横风向振动位移与顺风向振动位移的大小相近;监测环境对监测结果有着一定的影响,66层各点的监测值误差要大于95层各点的监测值误差。     

近60年中国日降水量分区及气候特征

根据中国国家级地面气象站均一化降水数据集,使用1956~2015年512个台站的日降水量资料,通过旋转经验正交函数（REOF）得到七个分区。比较了各分区平均日降水量的年内变化和多年倾向率差异:我国偏南分区的小雨日数减少,大雨、暴雨日数、日降水量的区域年均值增加;偏北分区的小雨、大雨、暴雨日数、降水量年均值为递减;长江中下游区（东北区）日降水量、小雨日数、暴雨日数的年均值的近60年倾向率分别是0.0071 mm a-1（-0.0010 mm a-1）、-0.0729 d a-1（-0.0615 d a-1）、0.0132 d a-1（-0.0007 d a-1）。100°E以西地区:小雨、中雨日数在增加,无雨日数显著减少,日降水量的年均值呈递增特点。通过自相关函数和小波功率谱估计,揭示了七个分区的日降水量年均值普遍存在2~4 a周期震荡。使用NCEP/NCAR月均再分析资料,以区域日降水量年均值为指数得到500 hPa、700 hPa、850 hPa回归风系数场、旱涝年整场水汽通量和水汽通量散度差异场相结合分析,结果表明:"东高西低,南高北低"环流型和区域降水有密切关系,水汽差异场是上述环流特点的反映。     

半自动机载LiDAR点云建筑物三维重建方法

针对全自动建筑物3D重建存在需要后续人工检验,且发现重建错误需要花费额外时间修改的问题,提出了一种半自动的面向对象的机载LiDAR点云建筑物3D重建方法。基于建筑物类别点云的联通分析和平面生长分割结果,提出了自动的建筑物栋数检测、单栋建筑物外轮廓提取、单栋建筑物内部结构线提取方法;同时,在计算机无法完成部分工作时,人工辅助计算机完成高程阶越线提取、识别建筑物屋顶附属物点云等工作。实验证明,该方法可以适用于高密度机载LiDAR点云数据中城区大部分建筑物的3D模型重建。     

建筑物沉降监测中的改进灰色模型

针对传统非等间距GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中预测精度不够高的问题,提出了一种新的非等间距GM(1,1)建模方法。此法基于初始条件改进及把灰色微分方程的白化方程中的灰导数用离散形式进行表示的改进相结合、提高非等间距GM(1,1)模型的建模精度。结合桂林市某广场的集商用、住房于一体的高层建筑的沉降变形监测实例,将本模型的沉降预测的结果同文献中另一非等间距GM(1,1)改进方法进行对比分析和检验,充分验证了建筑物沉降变形分析预报中本模型方法的可行性和优越性,对进一步促进非等间距GM(1,1)模型在沉降变形预测中的应用起到了积极的作用。