基于小波分解与同步挤压变换的西昌小庙台形变典型干扰的时频响应特征研究

为高精度识别定点潮汐形变观测中干扰信号的时频响应特征,提出一种基于小波分解和同步挤压变换的形变干扰数据分频时频分析方法.首先,选用合适的小波基和分解层数对原始数据做多尺度分解和重构,提取出目标异常干扰分量信号;其次,基于分频策略采用高频分辨率较好的同步挤压广义S变换处理高频干扰分量,采用低频分辨率较好的同步挤压小波变换处理中低频干扰分量,同步挤压变换可以在传统方法结果基础上进一步“挤压”瞬时频带,获得更高精度的时频谱结果.利用该方法处理分析2016—2020年西昌小庙台形变观测中受调零标定、人为进洞、道路施工交通、抽水、降雨、地震波等因素影响的典型干扰数据,得到各类形变观测手段在不同干扰因素下的时频响应特征,为准确识别干扰及异常特征提供时频谱特征方面的参考.     

基于粒子群-变分模态分解、非线性自回归神经网络与门控循环单元的滑坡位移动态预测模型研究

以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法（PSO）对变分模态分解（VMD）进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络（NARX）进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元（GRU）进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的（PSO-VMD）-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机（SVM）和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。     

基于小波分析的灰色-神经网络组合模型在大坝变形预测中的应用

监测序列经小波分解后可以得到各层分量。对低频分量采用灰色GM(1,1)模型进行建模预测,对高频分量采用BP神经网络进行建模预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。将预测值分别与没有进行小波分解直接用GM(1,1)模型预测的值和经小波分解的低、高频系数都采用GM(1,1)模型预测的值进行对比,发现经小波分解的灰色-神经网络组合模型预测精度更高。     

基于奇异值分解的遥感图像鲁棒水印算法探讨

针对遥感图像的安全保护问题,文章提出了一种基于DCT-SVD和最近区间量化的鲁棒水印算法,将遥感图像进行分块,选择视觉掩蔽效应好的纹理子块作为嵌入区域,根据混合变换后的系数在各自所属区间上的位置,将系数进行最近区间量化来嵌入水印信息;利用密钥即可实现水印的提取,不需要原始遥感图像参与。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、旋转、缩放、随机剪切、JPEG压缩等攻击均具有较强的鲁棒性,可有效保护遥感图像的安全。     

大柴旦湖底低品位硼矿制取硼砂新工艺研究

据大柴旦湖底低品位硼矿组成特点,设计二次加分解剂、二次过滤制取硼砂工艺,具有硼矿分解率高、副反应少、硼总收率高的特点。     

黄河口潮滩盐沼沉积强度对碱蓬残体分解及氮动态的影响

2008年4月至2009年11月,基于野外原位分解实验,模拟研究了黄河口潮滩盐沼沉积强度对中潮滩碱蓬(Suaeda salsa)和低潮滩碱蓬残体分解及氮动态的可能影响。沿水盐梯度,设中潮滩和低潮滩2个分解小区,每个分解小区分别设无沉积(0 mm/a)、当前沉积增加(100 mm/a)和未来沉积增加(200 mm/a)3种固定沉积处理。结果表明,沉积强度对中潮滩和低潮滩碱蓬残体的分解具有一定影响,强沉积下残体的失重率和分解速率一般较高。当前或未来沉积增强后,二者残体的分解速率分别将增加138.10%~235.56%和8.89%~10.20%,95%分解时间分别将减少58.01%~70.24%和7.94%~9.13%。未来沉积增加处理下,中潮滩碱蓬残体的氮含量最大,其次为当前沉积增加处理下的氮含量,无沉积处理下的氮含量最小,3种处理下的氮含量无显著差异(p0.5);低潮滩碱蓬残体在未来和当前沉积增加处理下的氮含量相当,无沉积处理下的氮含量最小,3种处理下的氮含量无显著差异(p0.5)。当前或未来沉积增强后,中潮滩碱蓬残体在分解阶段将大多表现为氮累积特征,而低潮滩碱蓬残体将一直表现为较强氮释放特征,C/N对二者残体分解过程中氮养分的调控作用更为重要。研究发现,当不同沉积强度下潮滩环境养分状况不发生较大变化时,中潮滩和低潮滩碱蓬残体的相对分解速率可能取决于其基质质量;当养分状况发生较大改变时,其相对分解速率可能取决于分解环境的养分供给状况。     

1953～2017年黄河源区气温变化的多尺度特征

基于黄河源区8个站点的年平均气温序列,利用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）方法,揭示了以玛多站为代表的黄河源区1953~2017年气温演变的多时间尺度特征,探讨不同时间尺度上的周期振荡对气温变化总体特征的影响程度,分析了黄河源区不同时间尺度的气温变化与海温指数,尤其是与北大西洋多年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO）间的关系。结果表明:（1）1953年以来黄河源区玛多站年平均气温以0.31 ℃/10 a的变化率表现为明显的增暖趋势,20世纪80年代后期开始转暖,尤其是进入20世纪90年代后期变暖更加明显。（2）1953~2017年,黄河源区年平均气温呈现3 a、6 a、11 a、25 a、64 a及65 a以上时间尺度的准周期变化,其中以准3 a和65 a以上时间尺度的振荡最显著,准3 a的年际振荡在21世纪以前振幅较大,而进入21世纪后年际振荡振幅减弱,65 a以上时间尺度的年代际振荡振幅明显加大。（3）1998年气候显著变暖以前,以准3 a周期为代表的年际振荡在气温演变过程中占据主导地位,1998年气候显著变暖以后,65 a以上时间尺度周期振荡的贡献率增加近5倍,与准3 a周期振荡的贡献相当。（4）气温与Nino3.4指数和PDO（Pacific Decadal Oscillation）指数的同期相关均不显著,但当气温领先PDO指数22 a时正相关最大且显著,不同于PDO指数,气温原始序列及其3个年代际尺度分量滞后AMO指数3~7 a或二者同期时相关性最高,这就意味着AMO对黄河源区气温具有显著影响。（5）AMO的正暖位相对应着包括中国的整个东亚地区偏暖,黄河源区只是受影响区域的一部分,20世纪60年代至90年代初期AMO的负冷位相期、20世纪90年代中后期至今AMO的正暖位相与黄河源区气温距平序列的负距平、正距平相对应,气温在65 a以上时间尺度的变化与AMO指数相关性更高,可见,AMO是影响黄河源区气温变化的一个重要的气候振荡,这种影响主要表现在年代际时间尺度上。     

基于scPDSI的东北地区气象干旱时空特征分析

干旱已成为全球陆地生态系统面临的普遍问题,其发展具有明显的地域特征,了解区域干旱的时空分布特征是防灾减灾、应对气候变化的基础。基于scPDSI数据集,采用经验正交函数和统计分析方法,分析2002-2017年东北地区气候干湿状况的时空分布和演变特征,探讨了干湿状况的季节变化对年际变化的贡献率,结果表明:东北地区4个季节的干旱面积为52.27%-62.03%,虽然季节和年际尺度的干旱均有减弱趋势,其中冬季干旱程度显著减弱,但干旱仍然是东北地区的主要气候背景;春季和夏季scPDSI的协同作用对年际scPDSI变化的贡献率达88.64%,夏季的贡献率达86.13%;东北地区的西部干旱程度高于东部的,其中呼伦贝尔草原中部和浑善达克沙地东部以严重干旱和中等干旱为主;EOF分析表明,东北地区4个季节和年度的干湿状况呈现一致的正变化趋势,高值中心主要出现在南部地区。     

大气变量物理分解原理及其在区域暴雨分析中的应用

观测的全球大气变量可以物理分解为4个部分:纬圈平均的对称气候、非对称气候、纬圈平均的瞬变对称扰动和非对称扰动。文章用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ERA Interim全球再分析资料(0.75°×0.75°)介绍大气瞬变扰动量中的扰动风提取方法及其在区域暴雨分析中的应用。结果表明:用欧洲高分辨率再分析资料物理分解得到的扰动气流能够较好地反映暴雨的落区和风与雨之间的关系,如暴雨带位于低层大气扰动气流的辐合线上和稳定的暴雨带两侧扰动气流多呈对峙的辐合状态。     

应用MJO制作长江流域月降水预测的试验研究

用MJO指数RMM1、RMM2、振幅 1—25日平均代替月平均,用上月月平均RMM1和RMM2、振幅构造为右场,下月长江流域降水场为左场,SVD分析两场的关联,借助最优化技术,在降水场预测距平与实况距平同号总站数最大意义下确定系数,建立估计公式,由右场时间系数估计左场时间系数,最后反演降水场。尽管多数的月第一模态相关并不显著,但实际预测效果较好。