南宁、百色盆地红土风化壳的地球化学特征及其环境意义*

本文以广西南宁盆地那桐风化壳,及百色盆地江泽风地壳的大量土体化学分析数据为依据,进行了第四纪红土的确认、形成、分布和土壤肥力状况。以及通过地球化学强度、硅铁系数、硅铝系数等指标进行了两风化壳的对比研究。同时,还探讨了风化壳的发育过程及其与环境的关系。     

长江漫滩区深大异形基坑施工对紧邻特大型桥梁影响及变形控制研究

随着地下空间资源的开发利用,越来越多深基坑呈现出开挖深、规模大、形状不规则等特点,其支护结构设计复杂,施工难度大,具有明显的空间效应。本文以南京地铁某基坑工程为例,分析基坑施工对邻近桥梁的影响。其场区位于长江下游漫滩相二元结构地层分布地段,上部软土层厚度大,下部承压含水层地下水位高、水量丰富,地质条件复杂,该基坑为典型的深大异形基坑,距离某大桥的双曲拱引桥仅为7. 2 m,由于之前桥梁已遭受其他地下工程施工产生的较大变形,所以后续工程对其影响变形控制要求极高。为此,该车站基坑支护结构设计基于地下空间实际功能采用设置分隔墙分区开挖及MJS超深工法墙综合变形控制方案。本文通过有限元数值模拟计算,开展复杂环境下基坑开挖引起的围护结构及桥梁桩基的变形预测分析,计算结果显示,该深大狭长异形基坑开挖对邻近桥梁沉降变形影响显著,通过设置分隔墙分区开挖及MJS工法墙进行变形控制,能够较好地控制基坑的空间效应,减少“长边效应”、“异形效应”等对桥梁沉降变形的影响。通过现场基坑开挖过程实际监测结果,验证这一综合变形控制方案的可行性。该研究成果对于类似复杂地质条件下深大狭长异形基坑的支护及施工设计具有很好的借鉴意义。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。     

多普勒雷达基本观测量直接同化对模式物理量场的影响

在GRAPES一3DVar雷达同化模块的基础上,建立了多普勒径向速度和基本反射率因子的直接同化观测算子,实现了雷达反射率因子和径向速度的直接同化,并对2007年7月3日的江淮梅雨进行了模拟试验。结果表明,多普勒径向速度的直接同化的主要影响表现在风场上,能够改善几乎整个三维风场分析,在雷达影响半径范围内,风场明显得到加强,影响当时天气的系统及其高低层配置被合理模拟,但对湿度场影响甚微。雨水混合比的直接同化的主要影响表现在湿度场上,改进了模式对湿度场的模拟,对降水的影响十分显著,有利于准确模拟降水的发展和维持,减小了Spin—up现象;其亦可使整个风场微弱增强,但影响甚微。     

冬春季切变类冰雹发生条件的对比分析

本文以 1996年 12月 31日和 1981年 5月 1日为例 ,对冬、春季节发生在江苏的较大范围的切变类冰雹天气过程作了对比分析。结果指出 ,无论冬季或春季当高原东部有深槽东移 ,冷暖空气在江淮地区交汇 ,地面抬升系统为暖切 ,并有大气层结不稳定 (Δθse( 50 0 - 850 ) <0℃ =中心和较强的风向和风速垂直切变、85 0hPa西南急流轴、85 0hPa最大水汽通量轴线、5 0 0和 85 0hPa正涡度中心等相配置时 ,就可能导致江苏地区较大范围强对流天气的发生。     

珠江流域1961-2007年气候变化及2011-2060年预估分析

 根据珠江流域1961-2007年气温、降水量观测资料和ECHAM5/MPI-OM模式2011-2060年预估结果,分析了流域过去47 a的气温和降水量变化,并预估未来50 a变化趋势。结果表明,在全球变暖的背景下,过去47 a温度呈上升趋势,约升高1.8℃。冬季增温最明显,夏季最弱。未来50 a流域温度仍呈上升趋势,A1B情景下升幅约1.9℃,并且年际变化增强。A2和B1两种排放情景下秋季升温最显著,冬季最弱,A1B排放情景与此相反。过去47 a秋季降水量呈减少趋势;春、夏、冬季和年降水量均呈增加趋势。未来50 a降水总体呈增加趋势,A1B排放情景降水增加最多,约为230 mm。A2、A1B和B1情景下降水季节分配未发生显著变化。年降水和冬季降水的年际变率增强,秋季减弱。     

深海无人系统大长径比环肋圆柱壳结构设计与试验研究

环肋圆柱壳是深海无人系统广泛采用的一种耐压结构形式,保障其结构安全是系统研制过程中非常重要的一环。针对环肋圆柱壳的结构特征推导了组合结构重量关系式和结构参数简化估算方法,并以一种超长型深海无人系统耐压结构为例,围绕大长径比环肋圆柱壳的结构形式、设计计算、仿真分析、模型验证等开展研究。研究表明提出的大长径比环肋圆柱壳结构设计参数简化估算方法具有较好的适应性。相关计算和分析结果可以为该型深海无人系统结构设计提供技术支撑,也可以为其他类似耐压结构设计提供参考。     

The Ulva prolifera genome reveals the mechanism of green tides

The genome of green microalgae has rarely been reported. Ulva prolifera is a green microalga that has received much attention. Despite research articles about U...     

深度学习在水声目标识别中的应用研究

水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。     

城市边缘带识别研究进展与展望

城市边缘带作为城市与乡村相交接的特殊地带,是城市化进程中最为敏感的区域;城市边缘带的定量识别是研究边缘带社会结构、景观格局和发展梯度的基础工作,也是城市化生态环境效应定量分析的前提条件。但边缘带识别的理论与方法未受到足够重视,缺乏系统梳理。本文在对比分析城市边缘带及相关概念的基础上,明确了城市边缘带识别的实质与内涵;提出了基于指示要素—空间单元—判别模型的城市边缘带识别概念框架,并从上述三方面系统回顾了国内外城市边缘带识别研究进展;对未来研究进行了展望,认为城乡作用机理探析、多要素综合识别、非参数化模型融合、多尺度转换以及长时间序列动态监测等将是下一步重点研究方向。