基于理想点-可拓云模型的隧道围岩稳定性评价

为了对隧道围岩稳定性进行准确评价并解决研究过程中存在的模糊性和随机性以及评价指标不相容的问题,减少单一的主客观赋权法所带来的误差,将云模型引入可拓理论中,利用可拓理论能够实现矛盾问题向相容问题转化的特点和云模型具有处理事物双重不确定性的优势并结合理想点组合赋权法对隧道围岩进行稳定性评价研究。通过文献调研、数据统计的方式,选取具有代表性的6个指标组成隧道围岩评价指标体系,用理想点法赋予评价指标组合权重,并构建可拓云模型对隧道围岩稳定性进行综合评价。通过将此方法应用于工程实例并与其他方法对比,结果表明:基于理想点-可拓云模型的隧道围岩稳定性评价方法能够减少评价过程中存在的不确定性问题,克服单一赋权方法的不足,具有良好的适用性,可以应用于实际工程中。     

利用地面LiDAR精细化测量活断层微地貌形态——以毛垭坝断裂禾尼处断层崖为例

受地壳内部持续运动和沉积、风化等自然动力及人类生产与生活活动影响,活断层微地貌形态往往比较复杂,传统测量方法较难快速、高效地获取大范围内精细化的活断层微地貌形态,激光雷达扫描技术的出现和发展为活断层微地貌的精细化与定量化研究提供了新的技术手段。以川西理塘毛垭坝盆地北缘的正断层崖为研究对象,利用地面LiDAR获取活断层微地貌高精度点云后,经过点云配准、滤波、重采样和三角构网处理后,建立了0.05 m分辨率的数字高程模型和真彩色三维模型,在此基础上分析了断层崖地貌特征,并获取了正断层错动两期最新地貌面的精确垂直位错量。研究结果表明,地面LiDAR技术是精细测量活断层微地貌形态和量化相关地貌特征参数的有效手段,提高了活断层微地貌形态测量的精度和认识水平。     

一次攀西地区飑线天气过程形成机制分析

利用地面气象常规观测资料、区域自动站观测资料、雷达及卫星资料和NCEP 1°×1°的逐6h再分析资料,对2018年5月13日攀西地区南部的飑线天气过程的形成机制进行分析。结果表明:飑线发生在高空槽前,高空槽逐渐东移推动冷性气流沿背风坡东移,然后与前方低层暖空气汇合抬升形成对流;露点锋触发了飑线天气过程的形成;产生飑线天气区域的大气具有上干下湿、不稳定能量高、垂直风切变强、高层风速大和形成之前存在逆温层的特点;高空急流和动量下传对飑线的发生和加强具有促进作用;地形对飑线的形成和天气现象的分布有影响。     

地磁Z分量低点时间季节性变化研究

通过小波分析和频谱分析,发现Z分量低点时间的小波变换结果曲线(α=6)明显地随节气而变化;对地磁Z分量低点时间季节性变化进行了初步的比较分析.     

北斗混合星座分层约束下的精密定轨方法

针对北斗导航卫星系统首创的GEO+IGSO+MEO混合星座设计,本文研究了根据不同星座,采取不同约束条件和数据处理策略的北斗卫星精密定轨方法,提出了一种针对北斗系统混合星座的分层约束精密定轨方案.该方案首先将北斗卫星分为非GEO(IGSO/MEO)和GEO两部分进行解算,利用GPS解算的公共参数对北斗IGSO/MEO精...     

GPS卫星伪广播星历技术研究

通过GPS广播星历求出一个时间段内间隔一定时间的离散卫星三维坐标,以这些卫星坐标序列为已知数据反求星历参数的方法,论述和验证了当卫星坐标发生旋转变化时,解算得到的相应地面点坐标的旋转矩阵与卫星坐标发生旋转变化的矩阵具有相同的值。这对于实现GPS加密具有很大的意义。     

轨道平顺性与测量精度

从轨道平顺性验收标准性切入,提出轨道平顺性对控制网的精度要求;指出轨道平顺性与控制点间的相对精度相关,与控制测量网垂直于线路的的横向误差及高程相关。     

基于自然区块的城市热环境空间分异性研究

通过有效解决建设用地子类划分,实现定量评价城市热环境的空间分异性,对改善城市生态环境、实现城市化的健康发展具有重要的意义和科学价值。论文以广州市为例,参考自然城市的概念,基于5类兴趣点(Point Of Interest,POI)开放数据,结合城市建设用地分类标准,构建5类自然区块;在Landsat 8遥感影像地表温度反演的基础上,计算分析自然区块下地表热场等级分布格局、热场平均值及热环境足迹范围,以对城市热环境空间分异性进行评价。研究表明：① 自然区块的构建,能准确地反映各类POI数据空间分布情况,能够实现对建设用地子类型的划分;② 5类自然区块内部地表热场等级均以高温像元为主,但等级分布具有显著差异。同时,自然区块的热场平均值由高到低的排序为：工业区块>商业服务业区块>交通与道路区块>居住区块>公共管理与服务区块;③ 自然区块形成的高温集聚区,存在热量扩散现象,实际影响范围大于其物理边界,5类自然区块的热环境足迹范围具有分异性。热环境足迹影响范围由大到小排序为：工业区块>商业服务业区块>居住区块>道路与交通区块>公共管理与服务区块。研究结果可为微观尺度上分析城市热环境、改善城市生态环境、实现城市化的健康发展提供科学依据。     

A density-based approach for detecting network-constrained clusters in spatial point events

Existing spatial clustering methods primarily focus on points distributed in planar space. However, occurrence locations and background processes of most human mobility events within cities are constrained by the road network space. Here we describe a density-based clustering approach for objectively detecting clusters in network-constrained point events. First, the network-constrained Delaunay triangulation is constructed to facilitate the measurement of network distances between points. Then, a combination of network kernel density estimation and potential entropy is executed to determine the optimal neighbourhood size. Furthermore, all network-constrained events are tested under a null hypothesis to statistically identify core points with significantly high densities. Finally, spatial clusters can be formed by expanding from the identified core points. Experimental comparisons performed on the origin and destination points of taxis in Beijing demonstrate that the proposed method can ascertain network-constrained clusters precisely and significantly. The resulting time-dependent patterns of clusters will be informative for taxi route selections in the future.