结构面粗糙度统计测量最小样本数确定方法

由于结构面粗糙度具有各质异性、各向异性、非均一性和尺寸效应等特征,结构面粗糙度系数(JRC)取值具有不确定性,工程中广泛采用统计方法来分析结构面粗糙度性质,然而以往研究往往忽略样本数不足对统计结果的影响。针对结构面粗糙度统计测量时无法确定合理样本数的问题,分别提出基于变异系数级比分析及简单随机抽样原理的最小样本数确定方法。以实际工程岩体结构面表面数据为研究对象,对比分析两种方法在系列尺寸下确定的统计测量最小样本数。实例分析表明:小尺寸样本的变异系数(CV)值明显大于大尺寸样本,且CV值随取样尺寸的增大而减小,取样尺寸为10～50cm的CV值基本稳定在0.31～0.47之间,取样尺寸为60～100cm的CV值基本稳定在0.21～0.31之间;最小样本数与取样尺寸基本满足幂函数关系,且最小样本数随取样尺寸的增大而减少;系列尺寸下级比分析方法在允许误差为±2%时确定的最小样本数与简单随机抽样原理在最大允许误差为10%、置信度为95%时计算的最小样本数是一致的,相似度大于0.997。该研究方法可为工程岩体中定量获取结构面粗糙度统计测量最小样本数提供依据,保证了JRC(结构面粗糙度系数)统计测量...     

岩体结构面粗糙度系数的统计估测

基于岩体结构面表面形态的各质异性、各向异性、非均一性和尺寸效应,本文提出粗糙度系数（JRC）的统计估测方法．根据11064条表面轮廓曲线的测量统计资料,提供16种典型岩体结构面3个方向的粗糙度系数经验值．本文的JRC经验值可直接用于岩体结构面的力学参数估算．     

近海岸风速衰减特征及形成机理分析

为更好理解沿海区域近地面风速衰减规律及其内在机制并获取适用于业务观测风速数据的分析方法,通过引入内边界层厚度的发展机理,推导获得风速随离岸距离变化的数学解析拟合式。结合浙江省温州市境内一沿海区域6个自动气象站2014—2019年逐时风速观测数据应用该拟合式分析了风速随离岸距离的关系,结果表明不管是逐时风速还是逐日最大风速,其平均值均与离岸距离有着良好的负相关,并发现其衰减系数与风速有着密切关系。向岸流及离岸流的风速衰减特性均可以结合该拟合式用线性及幂数律拟合来体现,但后者可以更好地解释风速随离岸距离变化特征,并在较大风速(3～10 m/s)向岸流的背景条件下,获得合理可信的分析结果,说明该方法可以适用于近海岸区域风速观测数据的应用研究。     

基于ASAR双极化雷达数据的半经验模型反演土壤湿度

基于ENVISAT ASAR-APP数据,利用AIEM(改进积分方程模型)模拟分析粗糙度、土壤水分对ASAR 7个入射角后向散射系数的影响.建立小人射角模式ASAR数据后向散射模型和组合粗糙度计算模型,提出小入射角模式下双极化ASAR数据土壤水分反演半经验模型.基于A1EM模拟数据进行试验,验证了该模型的合理性,且反演的土壤水分和实测土壤水分相关系数为O.92,均方根误差(RMSE)为3.98%.     

表面粗糙度对海浪成长率的影响

本文在Miles准层流风生波模型基础上，引入表面粗糙度滑波面不均匀分布的线性模型，通过不稳定性分析，导出了平均压力随表面粗糙度变化和海浪成长率之间的关系，表明表面粗糙度的不均匀分布是影响海浪成长率的一个重要因素。     

TY01和O02两种海面空气动力粗糙度方案的比较

本文采用美国国家浮标站(44008)2003年1～3月的资料，通过COARE算法(版本2．6b)，比较了O02和TY01这两种海面空气动力粗糙度长度的参数化方案。通过对摩擦速度、拖曳系数、海面粗糙度及风应力等物理因子的计算得出：在粗糙的海面上，TY01和O02两种参数化方案的计算结果是比较一致的。在考虑浪的信息方面，TY01和O02都是很好的参数化方案．它们都可以适用于不同的风速条件，适用于各种尺度的海洋及湖泊。但是这两种方案在处理幼波时存在不连续的缺点。并且，对于风速较小的光滑海面，尽管它们计算的结果较一致，但是仍然存在偏差。据此，本文的结果对于理论分析和数值计算如何正确使用上述两种海面空气动力粗糙度参数化方案，可提供必要的参考价值。     

一种基于粗糙度分布的大风风速降尺度方法初步研究——以上海市域为例

精细准确预报大风风速对于风功率预报和风灾防御具有重要意义。本文以上海市域为研究区域,基于形态学方法估算上海市域空气动力学粗糙度分布,并通过近地层分层风速插值方法推算上海市域10 m高度精细风速分布。针对2016年1月23日20时—24日20时一次大风过程开展实证检验,对比分析降尺度模拟风速、地面实测风速、ECMWF预报10 m风速的空间分布、时间变化以及垂直廓线特征。结果表明,该方法可以较好地模拟上海市域风速大小的精细空间分布,模拟精度总体上表现为中心城区精度高、郊区精度稍低,但相比于ECMWF预报10 m风速分布有了明显提高,可以为风速的精细化预报提供技术支撑。     

水汽输送对雅鲁藏布大峡谷地区陆—气间水热交换的影响研究

藏东南地区的雅鲁藏布大峡谷地区(以下简称大峡谷地区)是印度洋暖湿气流输送至青藏高原的重要通道,在高原水分与能量循环过程中具有重要地位。为了揭示不同水汽输送对陆-气间水热交换通量的影响,本文利用欧洲中期天气预报中心第五代再分析数据产品,根据大气中总水汽含量和水汽水平输送通量将大峡谷地区2013年5月20日至7月9日的水汽强度划分为强/弱/极弱三种级别。并利用第五代公用陆面模式(Community Land Model version 5.0,CLM5.0)模拟了水汽输送对大峡谷-大气间水热交换的影响。研究表明：大峡谷地区的南(东)边界为水汽主要的输入(输出)边界,大峡谷南侧河谷存在水汽强输送带。CLM5.0模拟的大峡谷-大气间水热交换通量与实际相比误差较大,通过优选热力学粗糙度参数化方案和土壤属性替代数据集,提高了CLM5.0模拟大峡谷-大气间水热交换通量的精度。其中Zeng and Dickinson (1998)的方案(以下简称Z98方案)效果最优,较CLM5.0默认参数化方案下模拟的小麦站和草地站近地面感热通量均方根误差分别下降18.2%和10.9%。区域模拟结果显示：大峡谷地区近...     

被动微波反演土壤水分的L波段新发展及未来展望

土壤水分是陆—气交互作用的重要边界条件,在全球水循环和能量循环中扮演着关键角色,直接影响降水、径流、下渗与蒸散发等水文循环过程,并能反映洪涝和干旱的程度。随着第一颗采用被动微波干涉成像技术的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星的发射成功,L波段被动微波遥感技术逐渐成为大尺度土壤水分监测的主要手段,促进了“射频干扰的检测与抑制”、“植被光学厚度反演与植被影响校正”以及“土壤粗糙度参数化方案”等关键问题的研究。本文梳理了“基于微波植被指数的L波段多角度数据反演土壤水分算法研究”项目的最新研究成果,同时评述了围绕以上关键技术问题所取得的国内外研究进展,并对土壤水分微波遥感的未来发展进行了展望。     

利用半经验模型的土壤水分反演方法

针对土壤水分反演经验模型使用范围受限、而理论模型相对复杂的问题,该文利用积分方程模型及经验相关长度定标模型,分析均方根高度、地表相关长度、土壤体积含水量对雷达后向散射系数组合的影响;结合RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,构建研究区均方根高度反演模型;将该模型与Dubois模型、介电模型进行结合以反演表层土壤含水量,并对反演值进行线性校正,最终实现裸土区表层土壤水分反演。实验结果表明,HH、VV极化下土壤水分实测值与反演值绝对误差在0.06内的点数分别达到总点数的78%和68%,证明该方法具有一定的可靠性和实用性,可为地表均方根高度、土壤水分反演提供方法和借鉴。