基于性能的基础隔震钢筋混凝土框剪结构的倒塌可靠度分析

利用基于性能的结构可靠度分析方法,对基础隔震钢筋混凝土框剪结构进行分析研究。选取20条实际地震动记录,以0.2g为步长对结构地震动参数PGA进行调幅后,建立了140个结构-地震动样本空间。选取上部结构的最大层间位移角、隔震层位移为量化指标,对每一个样本进行动力非线性时程分析后,将结构响应进行统计得到结构在各地震动强度下超越极限破坏状态的概率,将其绘制成基础隔震钢筋混凝土框剪结构的易损性曲线并利用整体可靠度方法分析结构发生倒塌的可靠度指标。该方法直观地反映了结构发生倒塌的概率,为结构的地震损失评估提供依据。     

Monitoring temporal–spatial variations of AOD over the Yangtze River Delta,China

Aerosol can induce visibility reduction, affect radiation balance and modify cloud property on the environmental effect, and show the harmful effects on human health. Insight of aerosol becomes an integral task in the process of control measures for environmental pollution. The present study provided an analysis of temporal–spatial variations of aerosol optical depth (AOD) using the MOD04 level-2 in collection 6 (C6) with the deep blue retrieval algorithm from January 2005 to December 2015 over Yangtze River Delta (YRD) in China. The AOD validations between MODIS and Aerosol Robotic Network (AERONET) were estimated by the methods of regression, correlation. Then, the periodic features and trends of AOD and angstrom exponent (AE) were explored with the wavelet transformation (WT) procedure. Further, the variations of AOD and AE spatial distribution on multi-time scales (annual, monthly and season) were demonstrated. Meantime, the sources of AOD are discussed. It was found that the daily AOD from MODIS has a strong correlation relationship (slope?=?0.9838, r?=?0.84) with AERONET over YRD. The variations of both AOD and AE on time series have been distinct temporal periodic (12, 6 and 4 months) characteristics, and show the decreasing trends on annual and semi-annual periods. On annual, the AOD on spatial distribution is slowly declining from the northwest towards the southeast, and the AE on spatial distribution is gradually decreasing from the northwest to the southeast and from the land to the coast. The variations both inter-annual AOD and AE on spatial distribution show the inverse trends, respectively. On monthly, the means of AOD range from minimum 0.46 in January to maximum 0.90 in July, and the variations of spatial distribution mainly occur in the north parts of Yangtze River and some scattered areas with high terrain and south coast. The means of AE range from minimum 1.13 in October to maximum 1.58 in April, and the variations of spatial distribution are mainly found in the south of Henan, the north of Jiangsu, the coast belt and the riverside of Yangtze River and the high terrain regions. On seasonality, the means of AOD reaches its maximum 0.68 in summer and minimum 0.50 in winter, and the variations of spatial distribution mainly occur in the coast belt, the north parts of Hongze Lake and the south parts with high terrain. The means of AE reaches its maximum 1.48 in spring and minimum 1.25 in autumn, and the variations of spatial distribution were shown the similarity with that of monthly.     

以用户为中心的地图分析研究

随着地图使用人群和应用领域的不断扩大,地图的适人化、个性化特点逐渐被重视。以用户为中心的地图凭借其"以用户需求和感受设计地图"的理念脱颖而出。目前,以用户为中心的地图只注重技术和应用的研究,缺少完善的理论体系作为支撑。基于上述的问题,本文对全息位置地图、个性化地图和增强现实地图3种以用户为中心的地图进行了分析和研究,在前人的基础上扩充了其概念、内涵和特点。研究分析了3种地图的空间认知过程、空间认知特点、表达内容以及表达方法,并对比分析得出结果。     

机载WIDAS地表观测的BRDF原型反演算法验证

地表反照率表征地面对太阳辐射的反射能力,在地表能量平衡中起着重要的作用。2008年黑河的WATER实验中,针对机载红外广角双模式成像仪(WIDAS)观测角度小的特点,发展了一种基于MODIS二向性反射分布函数(BRDF)原型估算WIDAS反照率的算法。然而,在2012年黑河HiWATER实验中,WIDAS的观测角度范围由早期30°观测天顶角升级为最大观测天顶角52°,这一改造对数据预处理(辐射定标、大气校正和多角度配准)产生影响,使WIDAS数据出现明显的噪声,为WIDAS地表反照率的反演带来新挑战。针对新问题,采用新的地表观测数据,进一步验证了BRDF原型算法反演机载WIDAS反照率的能力。为了获取准实时BRDF先验知识,基于核驱动模型和各向异性平整指数(AFX)首先准实时提取了实验区5种MODIS的BRDF原型;然后,将其作为先验知识应用到黑河WIDAS机载数据的反照率反演中;最后,利用实验区的反照率实测数据进行算法验证。本研究比较了3个算法处理该问题的能力:(1)基于BRDF原型作为先验知识的算法;(2)完全基于核驱动的全反演算法;(3)基于朗伯假设的方法,通过算法对比分析,可更好地分析验证算法(1)的性能。结果表明:(1)BRDF原型算法反演精度最高且稳定,尤其是当观测数据位于垂直主平面时,全反演算法由于缺少大角度观测数据的约束,更容易出现异常值;BRDF原型算法的最大绝对误差为0.034,相对于全反演算法和朗伯假设方法精度分别提高了约18%和71%;(2)针对2012年黑河机载WIDAS观测噪声较大的新问题,BRDF原型反演算法表现出了良好的抗噪声性能。通过对WIDAS反照率反演和验证进一步表明,在多角度观测数据信息量不足以进行全反演,且观测受噪声影响较大时,BRDF原型作为先验知识,提供了一种有效解决该问题的手段,对提高反照率反演的精度、增强反演的稳定性有重要作用。     

业务化MODIS BRDF模型对冰雪BRDF/反照率的反演能力评估

全球MODIS冰雪反照率产品在定量遥感中有着广泛应用,但由于该产品的业务化算法是建立在表征植被—土壤系统基础上的罗斯表层(RT)李氏稀疏互易核(LSR)的二向性反射分布函数(BRDF)模型(简称为RTLSR),因此该模型对冰雪的二向性反射及反照率的反演能力有待评估。本文基于地球反射极化和方向测量仪(POLDER)的多角度冰雪反射率数据,综合评估了RTLSR模型在表征冰雪二向反射及反演反照率等方面的能力。为量化评估结果,本研究基于渐进辐射传输(ART)模型,从POLDER冰雪数据中筛选出高质量数据,使用ART模型拟合的高质量结果作为参考,比较结果表明:(1)在表征冰雪方向性散射方面,RTLSR模型整体拟合精度较低。在1020 nm波段,其均方根误差(RMSE)最大可达到0.0498,相较于ART模型的拟合结果偏高了约53.70%;(2)在反演冰雪反照率方面,RTLSR模型与ART模型反演结果也存在差别,其决定系数为0.529,均方根误差为0.0333,偏差为-0.0274,基于RTLSR模型的反演结果低估了ART模型的反演结果。为了使核驱动模型能更准确地表征冰雪BRDF特征和反演反照率,该模型需要针对冰雪散射特点进行进一步的发展。     

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多尺度地理加权回归的地表温度降尺度研究

由于星载热红外传感器研发技术的局限性,单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据,对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异,降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此,本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例,通过引入多尺度地理加权回归MGWR（Multiscale Geographically Weighted Regression）来分析归一化植被指数NDVI、数字高程模型DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异,提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法,并与TsHARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明,基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系,其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响,DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与4种代表性方法相比,基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理,在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理;另外,对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言,利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度,在0—1 K误差级别下的面积占比均大于57%,均方根误差RMSE（Root-Mean-Square Error）均小于2.85 K,决定系数R²（coefficient of determination）均大于0.88。     

柴达木盆地大气降尘可溶盐物源探讨及其资源与环境影响

位于干旱和半干旱地区的湖泊,在气候变化和人为干扰作用下大片干涸湖床暴露出来成为重要的粉尘源区,引发了一系列的生态环境和健康问题,引起了广泛的关注。青藏高原在全球气候和生态环境变化中具有重要作用,柴达木盆地是青藏高原重要组成部分,盆地内气候干旱,多风少雨,盐湖众多,盐渍化和盐漠化表土极为发育,是青藏高原沙尘暴频发地区之一。同时柴达木盆地沙尘气溶胶中可溶盐含量较高,这些高含盐粉尘不仅会造成盆地表土盐渍化范围扩大,而且还会通过影响盆地上空云的形成进而对气候产生重要作用。进一步,这些细颗粒粉尘在进行远距离输送的过程中,还可能会影响到青藏高原乃至全球的气候及生态环境变化。为此,本研究拟对柴达木盆地南部大气降尘中可溶盐组分及时空分布规律开展研究,以期理解含盐降尘对区域盐类资源的富集与生态环境的影响。在柴达木盆地南部大致沿着主导风向自西向东共安置8个集尘装置,并对收集的降尘中盐类矿物和化学成分开展分析,同时结合盆地不同表土类型的可溶盐组成、空间分布特征及格尔木市、都兰县后向轨迹分析开展进一步讨论。研究结果表明,降尘中主要的可溶盐成分(Na⁺、Cl^-、Ca<...     

自动观测与人工观测地面温度的差异及其分析

使用我国在人工观测向自动观测转变时原基本 (准) 站的平行对比观测及2005年基准站平行观测的地面温度资料, 进行了自动站观测与人工观测地面温度资料在日、月、年不同时间尺度上的差异分析。用最大似然率检验方法检验地面温度月值的均一性, 对自动观测影响地面温度均一性的程度进行了初步研究。分析结果表明:全国自动观测地面温度日平均值比人工观测高0.54 ℃。地面温度、地面最高温度、地面最低温度年对比差值大于0.0 ℃以上的比例分别为80.3%, 58.2%, 92.2%, 绝大多数站自动观测地面温度的年平均值比人工观测值高。自动与人工观测地面温度日差值从北到南逐渐减少, 45°N以北的黑龙江及内蒙古北部、新疆大部地区是自动与人工观测地面温度日差值平均最大的地区。自动观测与人工观测地面温度的差异在日、月、年的时间尺度上均表现为冷时段比暖时段的差异大, 北方冬季差异最为明显。其主要原因是在北方冬季有积雪时, 自动观测的地面温度是雪下温度, 比原人工观测的雪上温度明显偏高, 如果无积雪影响, 两种仪器观测的差异并不明显, 差值来源于两种仪器和场地差异的共同结果。非均一性检验表明:在北方地区地面温度产生非均一性的主要原因是自动站观测的变化; 而在南方地区, 自动观测的改变对地面温度非均一性影响不大。北方有积雪时, 观测的地面温度不能表现真实的地面温度, 因此, 在使用时要特别注意。