附加平滑约束的电离层层析反演

根据乘法代数重构算法,利用相邻像素之间的连续性及平滑性,采用附加平滑约束的方法来克服没有任何观测信息的像素对经验模型给出的初值的依赖。利用中国地壳运动观测网络的高精度双频GPS观测值,反演了中国区域上空电离层电子密度分布,将反演的结果同检验站的电离层延迟进行对比分析,并且将反演的电子密度剖面与相应的测高仪数据进行比较,验证了此方法的有效性和可靠性。     

光纤陀螺仪关键参数快速标定方法

提出了一种快速标定光纤陀螺仪关键参数的方法,利用激光连续动态弯沉测量车自身的硬件平台,建立以光纤陀螺仪标度因素、零偏与输出延时为参数的数学模型,采用改进的最小二乘法进行求解,完成上述关键参数的快速标定。该方法标定过程简单快速,标定结果精度高,已成功应用在武汉大学研制的我国首台激光连续动态弯沉测量车中。     

蒙古塔木察格盆地塔南凹陷烃源岩特征及潜力评价

烃源岩潜力评价是油气田勘探的重要步骤,对于岩性油气藏勘探尤为重要,需考虑多方面因素。受塔南凹陷实际条件的限制,选取烃源岩厚度、有机碳含量、干酪根类型、热解指标、有机质成熟度等5 项指标,对研究区下白垩统铜钵庙组、南屯组、大磨拐河组烃源岩特征及潜力进行评价。研究表明,研究区烃源岩特征整体优好; 南屯组的烃源岩最优,大磨拐河组次之,铜钵庙组最差。使用 “直接乘法”对研究区9 小层烃源岩生烃潜力进行综合排队,其中南屯组SQ3-3 小层的烃源岩发育最好,铜钵庙组I 油组的烃源岩发育最差,其先后顺序及评价为: SQ3-3、SQ3-2、SQ3-5、SQ3-1、SQ3- 4、SQ4-1、II 油组、SQ4-2 及I 油组。     

无线气象站数据与人工观测蒸发量的资料同化——以白鹤滩电站坝址区数据为例

在MATLAB中使用最小二乘法拟合Goff-Gratch公式,得到关于气温的饱和水汽压函数。无线气象站观测得到的气象资料结合人工观测蒸发量,在MATLAB中进行回归分析,得到基于彭曼公式的日水面蒸发量计算公式。算例表明,与无线气象站的蒸发量计算值相比,回归分析得到的日水面蒸发量公式计算值与人工观测值能够同步对比。无线气象站资料和人工观测资料能够资料同化,适合在工程中推广。     

基于数值分析的仪器系统差校正

由于电子仪器中的传感器、测量电路、放大器等部件不可避免地存在温度漂移和时间漂移,会给仪器引入零位误差和增益误差,所以不同仪器之间存在明显的系统误差.在蟠龙峰铜矿进行TEM测深时,使用了两台Phoenix公司生产的V8仪器,由于两组数据存在明显的系统差,给数据处理及异常解释带来了较大的困难.从数值分析的角度,利用最小二乘法曲线拟合,对不同仪器间的系统误差进行了校正,校正精度小于3％,远小于10％的质检精度,可以满足生产需要.在Intel Visual Fortan程度开发平台上,编程实现了系统误差的自动校正.     

电阻率法污染探测中两种反演算法比较

已有的反演算法研究主要针对地质勘探,对于污染场地的探测数据反演则未有涉及.针对污染场地的特点,建立两种场地模型,通过数值模拟比较两种经典反演算法—阻尼最小二乘法及Occam反演算法.结果表明,两种反演方法的反演结果均能正确反映污染区域的位置,但是对污染区域的范围光滑模型的反演结果优于阻尼最小二乘法的反演结果,并且所需迭代次数小于阻尼最小二乘法.为了进一步比较两种算法在实际污染场地的应用效果,对重庆一污染场地的电阻率法探测数据进行反演.反演结果表明在对实际场地的反演中两种算法可能会存在虚假异常.     

最小二乘法分段拟合标定反应谱方法

反应谱的标定方法直接关系到反应谱特征参数的确定,合理的反应谱标定方法得到的设计反应谱能够真实地表达地震动的特性,是确定地震动输入的重要环节。提出了基于坐标变换的最小二乘法分段拟合方法,通过对汶川大地震不同场地典型强震记录反应谱的标定,对比了反应谱不同的标定方法,根据反应谱标定图形的对比及误差分析认为,最小二乘法分段拟合方法是操作简便且标定结果合理的反应谱标定方法。     

变换光谱数据对土壤氮素PLSR模型的影响研究

光谱数据变换对消除背景、噪音影响以及提取光谱特征有重要的作用,是光谱数据分析过程中的必要步骤。为了研究光谱变换处理对土壤氮素PLSR模型的影响精度,并选择最佳光谱变换处理方法,本文对原始光谱数据进行了15种典型光谱变换,通过比较不同变换光谱与土壤氮素的相关性,实现土壤氮素的PLSR精确诊断,并综合评定最佳光谱数据变换方法。结果表明,涉及微分处理后的光谱变换,尤其是先进行开方（T₈、T₁₁）、对数（T₆、T₁₂）等变换后再进行微分处理,可提高其与土壤氮素的相关性。在引入较少因子变量个数的条件下,该方法使因变量解释量达到了98%。综合考虑模型的校正、验证效果及模型复杂度（模型最佳因子变量个数）,可得出光谱平方根的一阶微分变换处理（T₈）为最佳的土壤光谱变换算法。该条件下的土壤氮素的校正模型表现为R²=0.985、RMSE_C=0.000132、F_n=6,验证模型的表现为R²=0.9853、RMSE_V=0.000162,结果表明基于T₈的光谱数据变换可实现本试验条件下土壤氮素的光谱估算。另外,可以考虑将原始光谱的一阶微分（T₉）、对数和对数倒数的一阶微分（T₆、T₇）以及平方根和对数的二阶微分（T₁₁、T₁₂）作为光谱数据变换方法。本文研究结果可为土壤氮素估算和光谱数据预处理提供技术参考。     

The validation of HY-2 altimetermeasurements of a significant wave height based on buoy data

HY-2 has been launched by China on August 16, 2011 which assembles multi-microwave remote sensing payloads in a body and has the ability of monitoring ocean dynamic environments. The HY-2 satellite data need to be calibrated and validated before being put into use. Based on the in-situ buoys from the Nation- al Data Buoy Center （NDBC）, Ku-band significant wave heights （SWH, hs） of HY-2 altimeter are validated. Eleven months of HY-2 altimeter Level 2 products data are chose from October 1, 2011 to August 29, 2012. Using NDBC 60 buoys yield 902 collocations for HY-2 by adopting collocation criteria of 30 min for tempo- ral window and 50 km for a spatial window. An overall RMS difference of the SWH between HY-2 and buoy data is 0.297 m. A correlation coefficient between these is 0.964. An ordinary least squares （OLS） regression is performed with the buoy data as an independent variable and the altimeter data as a dependent vari- able. The regression equation of hs is hs （HY-2）=0.891 × hs （NDBC）＋0.022. In addition, 2016 collocations are matched with temporal window of 30 rain at the crossing points of HY-2 and Jason-2 orbits. RMS difference of Ku-band SWH between the two data sets is 0.452 m.     

Condition assessment of structures under unknown support excitation

A new method is proposed to assess the condition of structures under unknown support excitation by simultaneously detecting local damage and identifying the support excitation from several structural dynamic responses. The support excitation acting on a structure is modeled by orthogonal polynomial approximations, and the sensitivities of structural dynamic response with respect to its physical parameters and orthogonal coeffi cients are derived. The identifi cation equation is based on Taylor’s fi rst orde...