情系《水文》源于“心在水文”的大家风范——刘光文先生与《水文》结缘的情怀

刘光文先生一生从事水文教育和水文科学研究。他阅读、支持《水文》,把自己的文章送《水文》发表,同时鼓励他人向《水文》投稿。现以刘先生情系《水文》源于"心在水文"的大家风范为例,以示对刘先生的水文学问人生的思念与敬仰。     

基于CoupModel的青藏高原多年冻土区土壤水热过程模拟

近年来, 青藏高原多年冻土区生态环境呈现出逐年恶化趋势, 从而对多年冻土活动层水热过程造成显著影响. 此外, 如何构建更加有效、 针对寒区的陆面过程模式成为寒区研究的重点、 热点之一. 作为一种有效的参数估计方法, Bayes参数估计算法具有准确估计陆面过程模式参数的能力. 因此, 基于2005-2008年观测数据, 利用CoupModel模型对青藏高原风火山流域土壤水热运移过程进行模拟; 同时, 利用Bayes参数估计方法估计部分水热运移参数. 结果显示: 模型对土壤温度(ST)的模拟效果较好, NSE系数均在0.90以上; 也能够较好模拟浅层(0~40 cm)土壤水分, NSE值均达到0.80以上, 而对40 cm以下土壤水分的模拟结果较差. 模型也能够较准确模拟活动层土壤的冻结-融化过程. 模型对温度水分极值和40 cm深度以下水分的模拟存在一些偏差. 值得一提的是, 基于重要性采样MCMC方案的Bayes参数估计算法能够有效估计水热运移参数, 模型模拟结果得到极大的改进. Bayes算法能够广泛解决陆面过程模式参数估计问题.     

抗差估计在自由落体式绝对重力仪中的应用

针对自由落体式绝对重力仪中的异常数据,提出抗差参数估计的数据处理方法。对比分析传统最小二乘拟合与抗差最小二乘拟合计算的重力值,结果表明,抗差参数估计通过合理调整权重因子抑制了异常数据的影响,提高了重力测量精度。     

模拟退火优化算法的冻土热传导参数反分析

土体热参数是寒区工程温度场预测和稳定性分析至关重要的参数。根据冻土温度场计算的特点,建立冻土一维相变热参数估计模型,采用非线性有限元法得到土体温度场,基于一种非常快速的模拟退火（VFSA）算法对热参数进行反分析。考虑各个参数的敏感度因子和土体分层情况,将热参数分组、分步进行反演,克服参数较多反演困难的缺陷。以青藏公路多年冻土区监测断面下土体反分析为例,反演分析冻土路基下部不同土层的导热系数、体积热容量和孔隙率等参数。最后,运用参数反演结果对温度场进行预测,经检验和与实测地温对比,表明参数反分析结果可靠,有较高的精度,该方法可用于实际工程。     

岩土参数统计方法及简化计算式的探讨和应用

关于岩土参数的统计计算方法,GB50021-2001《岩土工程勘察规范》引入了随机场理论,得到母体空间均值在置信水平1-α下的单侧置信界限,并采用标准值表述之。但是由于随机场理论方法尚未完全实用化,故而采用了近似简化公式,最终使得标准值的计算公式与原规范一致。同时为了方便使用,避免误用学生氏分布表,规范对修正系数计算式进行了拟合简化。本文从经典的随机变量理论出发,采用统计学中的参数估计理论,阐述了岩土参数标准值计算公式的来源,并讨论了修正系数的拟合简化计算式的合理性,同时提出了新的更为合理的拟合公式。      

基于HHT的C-BOOM浅剖信号分析

通过分析C-BOOM浅剖信号的时域和频域特点,观察到其信号频带较宽,和环境噪声频带重叠,而且信号重复性较差,使得无法使用傅立叶变换等传统方法对C BOOM浅剖信号进行准确的频域参数估计和滤波.基于HHT(Hilbert-Huang Transform)方法对C-BOOM浅剖信号进行分析,通过分析筛选由EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)分解得到的信号分量确定了信号频带和中心频率等频域参数,在未知信号频带的情况下完成了对信号的滤波,分离得到了C-BOOM浅剖的信号部分和环境噪声部分.通过比较分离得到的环境噪声成分和真实环境噪声的频谱,验证了信号分离方法是有效的.     

三牙轮钻头破岩过程计算机仿真模型

进行钻头钻进过程的仿真对于优化钻头设计、提高破岩效率以及钻头选型都有着重要的应用价值。以现场实钻数据为基础,采用“黑箱法”为钻头钻进岩石互作用仿真模型的基本建模方法,对决定钻头钻进性能的齿坑模型和牙齿吃入岩石的力-吃深模型进行了仿真建模。并采用误差梯度下降算法来估计不同钻头结构和岩石性质所对应的模型参数,进而实现对钻头钻进过程的仿真。采用实钻数据反演的建模思路有利于利用大量的现场数据实现对模型的完善,更好地反映现场的各种钻井工况,使钻头破岩仿真技术在实用性和经济性上前进一大步。     

病态线性模型参数估计的主元加权迭代法

在测量数据处理中的病态性问题往往会导致参数最小二乘估计的性质显著变坏,如何分析模型的病态性质、克服或减弱模型病态性、取得更为准确的参数估值是测量数据处理中无法回避的一个重要问题。本文将主元加权迭代法引入到测量数据处理中,就其在良态和病态两种平差问题中的表现与传统方法进行了对比和分析。计算结果表明：在良态法方程平差问题中,主元加权迭代法能得到与传统方法完全一致的计算结果;在病态法方程平差问题中,主元加权迭代法比传统方法法更加接近真值。     

Bedload transport of small rivers in Malaysia

Numerous time-consuming equations, based on the relationship between the reliability and representativeness of the data utilized in defining variables and constants, require complex parameters to estimate bedload transport. In this study the easily accessible data including flow discharge, water depth, water surface slope, and surface grain diameter （ds0） from small rivers in Malaysia were used to estimate bedload transport. Genetic programming （GP） and artificial neural network （ANN） models are applied as complementary tools to estimate bed load transport based on a balance between simplicity and accuracy in small rivers. The developed models demonstrate higher performance with an overall accuracy of 97% and 93% for ANN and GP, respectively compared with other traditional methods and empirical equations.     

利用单基准站改正信息和电离层参数估计的单频PPP算法

利用单个基准站提供的改正信息对流动站的单频观测值数据进行改正,同时引入电离层参数进行实时电离层延迟估计,进行单频精密单点定位（PPP）计算。相比传统的单频PPP方法,本文方法对单频PPP的收敛速度和定位精度都有很大的提高,定位精度优于2cm,且受基准站距离的影响较小。