三维高阶深度偏移方程及其数值求解方法

从三维非均匀介质中的波动方程出发,利用拟微分算子理论,Ｐａｄｅ逼近方法及因式分解技巧,获得了非均匀介质的三维高阶深度偏移方程,相应地提出了逐次低阶方程方法、低阶方程组方法及分裂方法等３种求解方法．与二维情形不同,以上每一种方法在数值求解时均存在由测线坐标ｙ的出现而带来的困难．为了克服这一困难,我们提出了差分算子分解方法,避免了近年来人们竞相研究的ｘ－ｙ方向微分算子分裂带来的分裂误差,保持了应有的相容性,解决了这一令人烦恼的问题．     

平均血小板体积变化在急性胰腺炎中的临床意义及治疗效果评估价值

目的 探讨平均血小板体积等参数在急性胰腺炎病程中变化的临床意义及其对治疗效果评估的价值。方法 回顾性分析53例轻症急性胰腺炎（MAP）患者、25例重症急性胰腺炎（SAP）患者和40例健康者（对照组）的临床资料,检测平均血小板体积（MPV）、血小板计数（PLT）、血小板分布宽度（PDW）、白细胞计数（WBC）、C反应蛋白（CRP）及血清钙离子浓度（Ca²⁺）等指标。比较并分析上述指标在急性胰腺炎病程中及治疗前后的变化。结果 与对照组比较,急性胰腺炎患者入院时MPV显著升高,差异具有统计学意义（P<0.05）;与MAP组比较,SAP组入院时MPV明显升高,差异具有统计学意义（P<0.05）;SAP组中,MPV在入院后第3天较入院时进一步升高,至入院第5天、第7天逐渐下降;SAP组中,MPV在病程中各时间点与MAP组比较均显著升高,差异有统计学意义（P<0.05）;与治疗前比较,急性胰腺炎患者治疗后MPV显著降低,差异有统计学意义（P<0.05）。结论 急性胰腺炎患者平均血小板体积与病情严重程度及治疗效果相关。     

BP人工神经网络在MM5预报福建沿海大风中的释用

利用变分方法建立预报场和预报倾向场这一预报场组合与模式预报非系统性误差之间的映射关系,来估计GRAPES（Global/Regional Assimilation and PrEdiction System）模式的非系统性误差,从而对预报做出修正。采用两种不同的历史样本建立这一映射关系,其中,利用相同时刻历史样本建立映射关系的方法称为DEM方法;通过相似面积比选取“相似样本”来建立上述映射关系的方法称为SEM方法。以FNL分析资料作为评判预报误差的依据,根据2002—2010年7月GRAPES模式500 hPa高度场48 h预报的回报资料,利用两种不同的方案进行非系统性误差的估计及预报订正试验。对279个检验样本的试验结果表明：SEM方法和DEM方法都对非系统性误差有一定的估算能力,二者估算的非系统性误差空间分布和量级与模式非系统性误差较一致,SEM方法的修订效果略优于DEM方法,但并不明显。对预报做出系统性误差和非系统性误差两步订正后,DEM方法和SEM方法的订正有效率分别为98.566%和100%,可明显提高预报的准确性。

     

The Reliability of Using the Iterative Proportional Fitting Procedure*

This paper demonstrates the utility of the iterative proportional fitting procedure (IPF) in generating disaggregated spatial data from aggregated data and evaluates the performance of the procedure. Estimates of individual level data created by IPF using data of equal-interval categories are reliable, but the performance of the estimation can be improved by increasing sample size. The improvement usually is enough to offset the increase in error created by other factors. If the two variables defining the cross-classification have a significant interaction effect and the number of categories in each variable is larger than two, then IPF is preferred over an independent model.     

基于Hilbert-Huang 变换的大地电磁去噪研究

大地电磁信号易受噪声干扰产生近场效应,严重影响采集的信号质量。现阶段使用较为广泛的远参考-robust方法在压制近场干扰方面还有所不足。本文在使用数值模拟验证希尔伯特-黄变换(HHT)对噪声的压制效果后,将其用于处理一个近场干扰较严重的大地电磁信号,得到了较为显著的效果;同时,使用极化方向的分布函数计算电场和磁场的极化分布,也发现分布函数的高斯性得到了修复,从另一个角度验证了HHT在压制近场干扰方面的有效性。     

测井解释中煤层含气量评价方法对比研究

随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV（Mean Impact Value）技术与LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明：PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。     

GIS中线元的误差熵带研究

基于现有的线元位置不确定性模型大多与置信水平的选取有关,而置信水平的选取带有一定程度的主观性,因而不能惟一确定。引入信息熵理论,提出了线元的误差熵带模型,并将它与"E-带"进行了比较,计算了落入其内的概率。该模型根据联合熵惟一确定,与置信水平的选取无关。     

Numerical Analysis of Space–Time Finite Element Formulations for Miscible Displacements

A finite element formulation is proposed to approximate a nonlinear system of partial differential equations, composed by an elliptic subsystem for the pressure–velocity and a transport equation (convection–diffusion) for the concentration, which models the incompressible miscible displacement of one fluid by another in a rigid porous media. The pressure is approximated by the classical Galerkin method and the velocity is calculated by a post-processing technique. Then, the concentration is obtained by a Galerkin/least-squares space–time (GLS/ST) finite element method. A numerical analysis is developed for the concentration approximation. Then, stability, convergence and numerical results are presented confirming the a priori error estimates.     

Laplace方程Cauchy问题的一种数值解法

研究了Laplace方程Cauchy问题的数值求解，该问题是一个典型的病态问题。利用格林（Green）公式将Laplace方程的Cauchy问题转化为Hausdorff矩问题。本文利用一种新方法，即矩问题的积分方程方法，求解矩问题，设计了二维Laplace方程Cauchy问题稳定的算法，给出了近似解的误差估计，并对二维Cauchy问题进行了数值模拟。