中国沿岸主要验潮站海图深度基准面的计算与分析

全球导航卫星系统干涉反射测量（global navigation satellite system-interferometric reflectometry,GNSS-IR）技术可利用信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）数据包含的多路径信息反演潮位,但通常需限制仰角范围,导致可用数据量少以及时间分辨率不足。针对上述问题,提出一种数据质量控制方法,重构SNR残差序列获得仅受多路径影响的SNR序列,再设计并训练Transformer神经网络模型对数据进行分类,在潮位反演前筛除无效SNR数据,将高仰角数据纳入可用范围。实验表明,该方法可大幅度提升高仰角数据有效率,将反演站点的可用数据仰角范围扩展至5°~30°,从而显著提升可用数据量和潮位反演值的时间分辨率,对利用GNSS-IR技术的海啸、风暴潮实时监测等应用和长期海平面变化等海洋研究具有重要意义。

     

顾及有色噪声的GNSS时间序列时域信号提取

随着大型地震的发生,GNSS时间序列中除线性趋势和周期信号外,还存在大量震后瞬态,准确地提取各项时域信号是运用GNSS时间序列进行地学研究的关键.为此,本文提出了顾及有色噪声的GNSS时间序列时域信号提取法.该方法首先基于白噪声（White Noise,WN）+闪烁噪声（Flicker Noise,FN）模型,使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation,MLE）对震前GNSS时间序列进行参数估计,并根据参数估值来去除震后时间序列中的震前信号,以此获取残差序列;然后将残差序列作为求解特征时间尺度的观测量,WN+FN模型作为观测量的随机模型,并采取非线性最小二乘法（Non-linear Least Squares,NLS）法估计特征时间尺度;最后利用估计的特征时间尺度构建GNSS时间序列函数模型,并采用MLE估计其未知参数,进而实现时域信号的提取.经模拟数据分析,考虑有色噪声时,特征时间尺度估计算法的收敛性提高了25%,各项未知参数的标准差（Standard Deviation,STD）显著下降.最后,将该算法应用于日本区域实测数据,并与传统方法进行了对比分析.

     

模型预测多次波衰减技术及其在莺歌海地区的应用

莺歌海盆地是中国海域新生代主要含油气盆地之一。盆地内超压沉积现象分布广泛,超温超压现象普遍。由于超温超压现象的存在,导致其多次波与有效波在速度上更接近,衰减难度更大。通过合理利用基于波动理论的多次波建模方法并组合其他方法有效衰减了浅水多次波。莺歌海地区的应用实例证明了该方法的有效性,不仅较好地衰减了多次波,提高资料信噪比,同时提高了地震数据的分辨率,改善了资料的波组特征。     

坝上草原相关花粉源范围与相对花粉产量估算

基于坝上草原地区30个采样点表土花粉分析和植被调查的研究结果显示, 花粉组合以蒿属、藜科、禾本科、菊科和莎草科等草本植物为主, 基本能够反映草原植被特征, 但花粉百分比与其在植被中盖度差异明显。运用Extended R-Value(ERV)模型估算的坝上草原区相关花粉源范围大致为2100m, 当风速大于3.5m/s时, 基本稳定, 受风速影响不大。估算的相对花粉产量结果显示, 蒿属和藜科的相对花粉产量最高, 为禾本科的20倍左右; 其次为莎草科和菊科, 为禾本科的7~9倍; 百合科略高于禾本科; 旋花科、豆科、唇形科及委陵菜属的相对花粉产量则明显低于禾本科。利用相对花粉产量对花粉与植被关系的校正结果表明: 蒿属、藜科的校正效果明显, 其相对花粉产量可以作为定量重建古植被的参考; 莎草科、菊科、百合科和唇形科由于受植被和花粉数据梯度限制, 其相对花粉产量能否用于植被与花粉关系的校正有待通过更多植被群落调查进一步证实;其他花粉类型由于在花粉组合中含量多低于5 %, 所以在校正花粉与植被关系时的作用不明显。     

地震滑坡危险性概念和基于力学模型的评估方法探讨

在我国大陆地区运用基于力学模型的Newmark位移分析方法开展地震滑坡危险性定量评估,尚处在起步阶段.为了进一步明确地震滑坡危险性概念和改进推广基于力学模型的评估方法,首先阐明了狭义的地震滑坡危险性预测评估与震后反演评估的关系; 同时为了应对地震应急、震后重建及潜在地震条件下的不同评估需求,初步提出了广义的地震滑坡危险性评估框架.随后申述了基于Newmark位移分析的地震滑坡危险性评估方法的理论基础、方法分类及最新进展,并以汶川地震滑坡危险性快速评估为例,剖析了目前影响评估有效性的不确定性及空间数据质量等问题,指出了基于力学模型的地震滑坡危险性评估方法的改进方向.建议开展潜在地震及其诱发滑坡危险性的耦合评估,建立适用于我国大陆地区地震滑坡位移分析的经验模型,以便为国家层面的地震滑坡危险性区划服务.     

山西省地质灾害气象预警模型探讨

山西省地质灾害气象预警模型的基本原理是采用系统论方法将地质灾害当作一个复杂的非线性动态系统进行研究,运用非线性动态组织系统模型、数据处理自组织模型、模糊信息优化模型、人工神经网络模型等数据预处理模型从孕灾环境、致灾因子和承灾体三个方面进行地质灾害风险性研究;选择地形、地貌、地层岩性、地质构造、水文流域、大气降水等六个单要素的致灾概率和承灾体的四个指标(人口、国内生产总值、工业总产值和农业总产值)进行专题研究,最终建立符合山西实际情况的基于信息扩散的模糊人工神经网络预警模型。该预警模型是动态的非线性自学模型,是一个"活"的模型,在近几年汛期地质灾害预警中起到了较好的预警效果。     

基于正交试验法的粗粒土模糊集塑性硬化模型参数的敏感性分析

基于正交试验法, 本文对粗粒土模糊集塑性硬化模型的8个关键模型参数进行敏感性分析。采用美国CASE试验数据库中的试验数据, 以seid sand为例, 通过大量计算, 采用数理统计的相关理论, 获取参数的期望和方差, 经过比较, 对模型的关键参数进行敏感性排序。计算结果表明, 该研究方法可为模糊集塑性硬化模型参数的选取提供必要的参考, 同时也可应用于该模型的二次开发, 以减少其参数反演分析和筛选的工作量。     

露天生物质燃烧对地面PM2.5浓度的影响评估

利用MODIS火点、土地类型、植被覆盖、生物质载荷和排放因子等数据产品,开发了露天生物质燃烧排放模型,并将其嵌入空气质量模式WRF-CUACE,通过敏感性试验定量评估了露天生物质燃烧对中国地面PM_2.5浓度的影响。研究设计了3种模拟方案,比较模式评估结果发现修订后的方案能更好地模拟PM_2.5浓度。结果表明:2014年10月露天生物质燃烧主要集中在我国东北、华南和西南地区,其对PM_2.5月平均浓度的贡献达30～60μg·m³,局地甚至超过100μg·m³;华北、华东和华南地区生物质燃烧对PM_2.5月平均浓度的贡献达5～20μg·m³。从相对贡献看,东北大部分地区生物质燃烧对地面PM_2.5浓度的贡献超过50%,华南地区达20%～50%,西南局部地区甚至超过60%;华北、华中以及华东地区相对较低,平均相对贡献达10%～20%。生物质燃烧越严重的地区,其产生的PM_2.5中二次气溶胶的贡献占比越小,反...     

高速公路交通事故与气象条件的关系研究

选取2013—2017年河北高速公路逐日发生的一般等级以上交通事故起数、伤亡人数、经济损失及同期气象要素资料,基于序关系分析法将事故量及等级量化为事故指数,分析了对高速通行高影响的雾天、雨天和雪天事故的年际、月际及日变化特征,并构建日均交通事故指数与气象要素的非线性回归模型。研究表明：（1）交通事故发生时不利天气条件下交通事故总起数、死亡事故起数及人数、经济损失为雾天>雨天>雪天,而伤人事故及人数为雨天>雾天>雪天。（2）雨天、雪天交通事故峰值与当年雨雪极端天气事件有关,雾天单起交通事故的直接经济损失呈上升趋势;事故月、日分布有显著性差异,表现为雾天事故高发月份在9月至翌年2月、雨天事故多发于在5—10月、雪天事故多发于1—2月、12月;05—08时和00时为事故高发时段。（3）分别针对不同等级日雨量和能见度与日均交通事故指数建立了一般等级以上交通事故模型,非线性回归效果显著。

     

区域地理环境因素对中国流感发病的影响分析

为研究中国流感发病率的时空分布规律及区域地理环境因素对流感发病的影响,通过统计分析得到中国流感发病的时间规律以及运用空间自相关分析法得到中国流感发病的空间分布特点;应用地理探测器模型、Spearman相关分析得到与流感发病相关的区域地理环境因素;根据各区域地理环境因素和流感发病率所构建的GWR模型,得到局部回归系数在中国范围内的分布特征。结果显示：以12月、1月为代表的冬季和以3月为代表的春季在同年表现出流感高发的特征。夏季流感高发的地区集中在华南、华中地区,冬季则集中在华北、西北地区。降水量对流感的发病率影响呈现出较为明显的区域特征。中国的高纬度地区,平均气温与流感的发病率呈现负相关;低纬度地区,呈现正相关。日照时数对流感发病的影响在总体上表现为负相关。平均相对湿度与流感发病率的关系在中国的西北部地区表现为明显的负相关,而在东南部地区表现为明显正相关。