一种基于核学习的储集层渗透率预测新方法

基于核学习的支持向量机,是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。在复杂地层中,基于支持向量机的智能和自适应模式识别能力而建立了常规测井多参数信息输入的渗透率预测模型,然后对实际油田储集层渗透率进行了预测。与常规线性回归模型预测结果相对比,所提出的方法更易于使用,很少受不确定因素的影响,并具有较强的信息整合能力以及更高的预测准确性和可信度。     

基于粗细网格的有限元并行分析方法

并行计算己成为求解大规模岩土工程问题的一种强大趋势。探讨了粗细网格与预处理共轭梯度法结合的并行有限元算法。从多重网格刚度矩阵推得有效的预处理子。该算法在工作站机群上实现。用地基处理时土体强夯的数值模拟分析进行了数值测试,对其并行性能进行了详细分析。计算结果表明：该算法具有良好的并行加速比和效率,是一种有效的并行算法。     

定量分析几种Q矢量

结合1991年7月5日20:00～6日20:00一次典型的江淮梅雨锋暴雨过程，从台站实际业务工作需要考虑，细致、具体地比较分析了850 hPa、700 hPa及500 hPa 3个层次的准地转 Q 矢量散度场、半地转 Q 矢量散度场、非地转 Q 矢量散度场及湿 Q 矢量散度场与相应时刻地面降水场对应关系的差异，同时还针对每一种 Q 矢量，将其在850 hPa、700 hPa及500 hPa 3个层次的散度场对同时刻降水场的反映能力进行了比较。在定量比较的基础上，得到了对4种 Q 矢量诊断特性的具体认识:（1）在整个梅雨锋暴雨过程中，3个层次的半地转 Q 矢量散度场及准地转 Q 矢量散度场对雨区的反映能力较小，而非地转 Q 矢量的散度场和湿 Q 矢量的散度场对雨区的反映能力明显较前二者大，尤其是湿 Q 矢量散度场在每个层次的诊断能力基本都大于相应层次的其它 Q 矢量的散度场。（2）对于每一种 Q 矢量而言，基本都是在700 hPa的散度场与雨区的对应关系好于各自在850 hPa和500 hPa的散度场，尤其是700 hPa湿 Q 矢量散度辐合场对同时刻梅雨锋暴雨的强度及落区都有很好的指示作用。最后，基于理论的角度对各 Q 矢量的诊断特性进行了较为深入地探讨和比较分析，明确地指出了4种 Q 矢量存在理论前提上的差异。     

多作业管理方式在风能资源数值模拟中的应用

通过对MM5和CALMET风能资源数值模拟耦合模式的计算流程分析,基于并行运算思想,设计了MM5和CALMET耦合模式模拟运算的多作业管理方式。在浙江省风能资源高分辨率数值模拟试验中,完成浙江区域1个月时间段的风能资源参数模拟运算,MM5和CALMET耦合模式在实施多作业管理方式前后,CALMET模式的运算时间由原来的1501.2 min缩短为149.5 min,运算时效提高了9倍;整个耦合模式的运算时间由原来的1709.9 min缩短为358.2 min,运算时效提高了4倍。数值模拟试验证实了多作业管理方式可在现有计算资源的基础上,大幅提高数值模式的运算时效,且随着数值模式模拟时间段的加长和模拟区域范围的扩大,多作业管理方式对数值模式运算功效的增强越加明显。     

非地转湿Q矢量分解在暴雨分析中的应用

利用非地转湿Q矢量对山东省春秋季两次罕见的暴雨天气进行了诊断分析。分析结果表明:暴雨期间都有较强的非地转湿Q矢量辐合,产生上升运动,形成暴雨。这一结果也表明凝结潜热加热对暴雨的产生有着重要的作用。本文进一步把非地转湿Q矢量分解为平行于等位温线和垂直于等位温线两部分。揭示在这两场暴雨过程中,虽然都有中尺度和大尺度辐合上升运动作用的叠加,但在春季暴雨的个例中,垂直于等位温线的非地转湿Q矢量的辐合与总的非地转湿Q矢量的辐合相接近,暴雨以中尺度上升运动为主。而在秋季暴雨的个例中,平行于等位温线的非地转湿Q矢量的辐合与总的非地转湿Q矢量的辐合在形状上相似,在强度上偏强,暴雨的上升运动以大尺度为主,中间夹杂着中小尺度的上升运动,降水以混合型为主。     

支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正

基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化。首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型。基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异。究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正。为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化。试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果。该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景。     

一种等压面上流场的可视化方法

结合等压面上高度场及其气象要素矢量场数据的空间分布特征，设计了一种能客观反映大气在等压面上的运行规律的可视化方法－表面场线映射，它在气象上有较好的实用价值。     

江淮流域一次特大暴雨的数值模拟及动力分析

以周晓平研制的有限区域细网格数值模式为基础，编制成一个套网格模式，并对１９９１年７月２～３日发生在江淮流域的特大暴雨过程，进行了数值模拟和动力分析。结果表明：低空急流加强，输送了大量暖湿空气并激发强烈的上升运动是造成该区暴雨的主要原因；在该过程中，热成风平衡遭到破坏，其非热成风平衡部分伴随相应的二级环流，也有利于垂直运动的产生。     

完全Q矢量的引入及其诊断分析

参照准地转Q矢量推导，考虑天气系统发展的主要热力强迫因子－非绝热加热作用，引出考虑非绝热效应的完全Q矢量的概念，并应用于实例分析。结果表明，完全Q矢量能较清楚地揭示暴雨天气系统的演变；考虑了湿过程的完全Q矢量在暴雨的诊断过程中显示了更大的优越性；定性而言，完全Q矢量散度的辐合中心或辐合线、散度场和锋生函数场有助于确定暴雨的落区，暴雨区正好落在低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心之间；定量而言，低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心大小对暴雨强度有显著的指示作用。因而在暴雨的诊断和预报过程中完全Q矢量散度和锋生函数是两个重要的参数。     

库尔勒台DSQ水管倾斜仪和SQ-70石英倾斜仪观测资料对比分析

从DSQ水管倾斜仪、SQ-70石英水平摆倾斜仪的原理出发,结合实际观测,对库尔勒地震台两套倾斜仪器所记录的资料进行对比分析。通过地倾斜的趋势分析及合成矢量分析,表明两套仪器的观测结果是基本一致的,能够较好地反映监测区域大地倾斜的变化特征。两套倾斜仪潮汐分析结果与监测场的局部构造环境是一致的,但水管倾斜仪的观测精度明显高于水平摆倾斜仪。