重庆短时强降水时空特征分析

利用2008—2018年地面自动站逐小时降水资料,统计分析重庆短时强降水的时空分布特征,结果表明:1)重庆短时强降水高频中心在西部合川,东北部开州、巫溪和云阳,东南部酉阳、秀山地区,均毗邻陡峭山脉,地形抬升和特殊地形对降水有增幅作用;2)短时强降水主要集中在6—8月,7月为峰值期,20～30 mm/h和30～50 mm...     

桂西北天峨孤立碳酸盐岩台地晚古生代沉积特征与演化

桂西北天峨碳酸盐岩台地形成于早泥盆世晚期,于早三叠世末最终消亡,长期被深水海槽盆地所围限。晚古生代其是右江盆地北缘一个长期持续发育的孤立碳酸盐岩台地,地层沉积特征主要受基底沉降、海平面波动和盆地内生碳酸盐沉积速率的控制,可划分为孤立台地和斜坡—盆地两大相区,共识别出局限台地相、半局限台地相、开阔台地相、台地边缘相、台地前缘斜坡相和盆地相6种沉积相类型。各时期岩相古地理之间具有明显的继承性和发展性,并建立相应的沉积地层序列及孤立台地沉积模式。天峨碳酸盐岩台地的发展演化可划分为孤立台地孕育阶段(D31—D2)、孤立台地成型阶段(D3)、孤立台地持续发展阶段(C1—P2)和孤立台地收缩淹没阶段(P3—T1)4大演化阶段,与右江裂谷盆地(D31—D3)—被动大陆边缘构造演化阶段(C1—T1)的进程相对应,反映了右江盆地晚古生代剧烈扩张、沉降,扬子台地边缘拉伸、破裂,微地块向盆地内部滑移的构造背景。     

临城县1956-2005年降水量特性分析

降水是水资源的补给源,降水的特性决定了水资源特性。降水量及其时空分布取决于水汽来源、天气系统和地形等条件。掌握了降水量的变化特性,对雨洪分析和防汛抗旱有着重要的意义和作用。利用1956-2005年系列资料从降水量的地区分布、年内分配、年际间波动及多年变化等方面对临城县降水特性进行分析。     

多工况下汉源二蛮山滑坡机理数值模拟

利用FLAC3D软件对四川省雅安市汉源县二蛮山滑坡坡体进行建模,模拟降雨滑坡过程,并进行应力应变特征及稳定性计算分析,从而为深入研究地震及降雨诱发再次滑坡及防灾减灾提供可靠依据。研究中假设地震工况,对边坡进行详细的动力分析,得到了各监测点动力特征曲线;通过降雨工况下坡体稳定性系数分析得到了不同强度折减安全系数。研究结果表明,滑源区相对特殊的地形条件和地质构造以及不利的结构面组合是滑坡的基础;前期强降雨期间饱水加载以及大量雨水沿斜沟张裂结构面的下渗软化作用,是诱发滑坡发生的关键因素。      

下垫面对WRF模式模拟黑河流域区域气候精度影响研究

利用高精度的土地覆盖、土壤质地类型和地形高度值替换了天气研究和预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)中的相关数据,通过数值模式试验检验了下垫面数据对WRF模拟精度的影响。同时,通过与黑河综合遥感联合试验中7个测站观测数据的比较,以平均误差、均方根误差和相关系数为指标,分析了WRF模式下垫面数据改变对近地表气象要素的模拟精度的影响。结果表明:(1)WRF模式本身的地形高度信息在黑河流域上游地区有较大误差,造成了一定的模拟误差。而使用高精度的下垫面数据可以提高WRF模式在黑河流域上游复杂区域的模拟能力;(2)2m气温除了随地形高度递减外,还受土壤质地和土地覆盖小幅度影响,而且进行地形订正后的2m气温与2m湿度的模拟在下垫面为水体的区域对比强烈,因此为模式提供准确的水体分布信息也至关重要;(3)2m气温和湿度等要素的模拟差异值与地形高度资料的差异呈负相关,而降雨量的差异与地形高度差异呈微弱的正相关,与土壤质地差异和土地覆盖差异的相关性也比较弱。     

相关距离分析与勘察钻孔取样间距的合理确定

在场地岩土工程勘察中,为使所取土样之间满足数据独立性的要求,本文提出应使钻孔取样间距等于土的相关距离,这样能真实、准确地反映地基土的特性。根据Vanmarcke提出的随机场模型,结合数理统计和随机过程理论,采用递推平均法计算得到土的相关距离,其计算数据来自现场静力触探试验。     

2018年1月大气环流和天气分析

2018年1月大气环流主要特征为：北半球极涡呈偶极型分布,环流呈四波型,东亚槽略偏强。1月,全国平均降水量19.6 mm,较常年同期(13.2 mm)偏多48.4%。1月冷空气势力明显加强,全国平均气温（-5.3℃）由较常年偏高转为偏低的状态,气温较常年同期（-5.0℃）偏低0.3℃。月内,降水偏多偏强,我国南方地区以及陕西关中等地出现较为少见的冰冻雨雪天气,与2008年出现的南方雪灾情况相似;1月仅有1次雾-霾天气过程,但2018年1月13—22日是2017年入冬以来范围最广、持续时间最长、强度最强的雾-霾天气过程。     

基于支持向量机回归的岩体变形模量预测

岩体变形模量是表征岩体变形特性的最重要参数之一,其获取手段有室内试验与现场试验法、经验关系法、数值模拟法、人工智能预测方法等。人工智能预测方法中常用的是神经网络方法,但神经网络易陷入局部极小值和过学习而导致低精度,支持向量机回归(SVR)方法能有效地避免神经网络的以上缺陷,并在小样本、非线性预测方面具有较大优势,但目前SVR应用于岩体变形模量预测的研究较少。以某水电站坝址区英安岩的试验数据为依托,采用灰色关联分析筛选出与变形模量最相关的纵波波速作为输入变量。在此基础上,以3个国内的水电站为例,分别建立相应的以实测纵波波速作为输入变量的粒子群算法优化-支持向量机回归(PSO-SVR)变形模量预测模型,同时,通过与BP神经网络(BP-NN)、RBF神经网络(RBF-NN)2种预测方法进行对比,对比分析表明SVR模型具有更高的预测精度,预测效果较好,说明PSO-SVR方法更适用于岩体变形模量预测。     

基于水陆交通可达性分析的多地形省份5A景区区域共享研究——以湖北省为例

可达性是评价区域(或节点)获得发展机会和控制市场能力的有效因素之一,是国内外研究的热点内容.地区交通可达是景区共享的一个重要指标.目前活动空间共享的相关研究主要集中在城市内部或居民区等小尺度空间上,而对于景区这种活动空间需要更大尺度的测算.衡量景区共享水平对于让全体人民更加公平地享有旅游发展成果具有重要意义.本文在共享...     

一种适用于PPP动力学模型异常的自适应Kalman滤波

为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据,使用标准Kalman滤波与构建的自适应Kalman滤波进行PPP解算分析。结果表明,相较于标准Kalman滤波,自适应Kalman滤波能通过自适应因子调节状态预测协方差,加速PPP收敛。静态模式下,平均收敛时间从28.2 min缩减到19.4 min,N、E、U方向的平均精度为1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分别提高7%、14%、19%;动态模式下,构建的自适应Kalman滤波解N、E、U方向偏差的RMS值为2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,较标准Kalman滤波分别提高13%、28%、43%。