利用不同地表比辐射率对ETM＋数据地表温度反演对比研究

地表温度作为研究环境生态影响的一个重要指标之一,以Landsat ETM+的热红外波段作为数据源,辅助大气透过率、大气平均气温等参数,利用单窗算法基于混合像元、NDVI、植被和裸露地三种不同地表比辐射率反演泉州市地表温度,对比分析结果表明采用这三种地表比辐射率反演地表温度的方法均是可行的,对于具体采用哪一种地表比辐射率应需要结合实际的研究区域地表地物的实际监测地表温度进行对比后,方可选择合适的地表比辐射率进行地表温度反演,会更具实际意义。反演结果可为城市热岛效应等研究提供支持数据源。     

考虑边界反射作用河流污染混合区的简化算法

以排污口为坐标原点,通过数学推证了岸边排放时P(x,y)点与中心排放时Q(x/4,±y/2)点的污染物浓度对应相等.通过计算实验和曲线拟合,分别给出了中宽河流污染混合区最大长度、最大宽度和相应的纵坐标、面积等参数以及河流中心线和两岸线沿程浓度分布的实用化公式,给出了污染混合区的近似外边界曲线方程.对中宽河流污染混合区范围的计算和环境敏感点的浓度预测,具有重要实用价值,为工程技术人员提供了准确、简便、快捷的实用化方法.     

螺髻山北麓地下水化学特征与水质评价

为研究川西大凉山区螺髻山北麓地下水化学特征、演化机制以及评价地下水质现状,笔者系统采集研究区不同地段的15组地下水样品为研究对象。利用Gibbs图解法、离子比例系数法和基于RMSprop算法的BP神经网络评价法,探讨该地区地下水化学特征演化机制,评价地下水质现状,支持服务帮助当地合理开发和安全利用水资源。结果表明研究区水化学类型以Mg2+·Ca2+−HCO3–为主,其水化学离子的形成主要以岩土风化溶滤作用为主,由硅酸盐矿物与碳酸盐矿物共同控制,硅酸盐矿物控制更显著。结合地质背景,认为硅酸盐矿物主要来自火山碎屑岩类、花岗岩类、砂岩类和泥质岩类等岩石。利用BP神经网络对5000组地下水样本学习训练,对研究区样本进行评价,模型训练图像表明BP神经网络能很好拟合地下水样本训练集并且对测试集进行客观准确的判断。研究区地下水评价结果显示：Ⅰ类水质点占13.3%,Ⅱ类水质点占40%,Ⅲ类水质点占46.6%,整体水质较好,建议Ⅲ类水质地区普格县特尔果乡甲甲沟村、普格县特补乡白庙子需要加强地下水污染源调查以及水质保护。     

粒子群优化适线法在水文频率分析中的应用

水文频率分析就是给各种水利工程提供具有概率含义的水文设计数据,以确定工程的规模、投资和效益.传统的水文频率计算方法一般都是假定总体服从P-Ⅲ型分布,然后采用适线法根据样本估计参数,进而推求设计值.因此,在概率分布线型确定的前提下,水文频率计算实际上就是根据样本资料估算其中包含的参数.从充分利用样本信息、增强参数估计方法的精确性和减少人为因素影响等方面考虑,本文提出了基于粒子群优化算法的优化适线法,并将该方法应用到年最大流量频率分析中.为了进一步了解该方法的统计特性,还将其与传统参数估计方法(矩法、权函数法、概率权重矩法)作了比较.实例表明,该方法能快速的完成参数寻优过程,并较好的寻找出参数的全局最优解.     

自适应差分进化算法在边坡滑面搜索中的应用

边坡三维临界滑裂面的确定及其安全系数的求解是边坡稳定分析中的关键问题,而现有分析方法尚难以方便、可靠地获得三维滑裂面。在有限元数值应力场的基础上,计算边坡的安全系数。通过构造扩展椭球形滑裂面,利用自适应差分进化(SaDE)算法结合反向移动操作,实现了复杂边坡三维临界滑裂面的搜索。扩展椭球滑裂面构造方便,搜索灵活,比传统的球面或椭球面更能反映实际工程情况。整个求解过程为显式求解,不存在收敛性问题。算例考核结果表明,提出的方法具有良好的搜索效率与全局寻优能力,结果与刚体极限平衡法、有限元强度折减法吻合,计算结果合理可靠。通过实际工程边坡,进一步验证了该方法可方便、有效地应用于具有复杂岩性及环境条件的边坡三维稳定性分析。     

改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别

海底勘测对海洋资源开发利用保护、海洋工程建设和国防安全等具有重要意义,浅地层剖面仪是一种能够勘测海底浅表层底质分布的声学设备,目前剖面仪的底质识别精度取决于操作者的主观性,可靠性较差,为提高效率和解译精度,需进一步研究底质层界自动识别模型。本文提出了适用于海底底质层界识别且不需要人工干预的区域生长改进算法,即在灰度映射和噪声剔除研究的基础上,研究根据迭代最大类间差算法提取图像层界骨架信息,将骨架信息作为初始生长点位,以流变特性修正生长指向,结合灰度加权映射曲线和峰谷波长约束生长邻域,通过本文算法分割层界,提取边缘、连接成线,从而实现海底底质层界识别。连云港港航道浅剖实测数据试验证明,本文算法能够有效识别底质层界,且识别精度达到厘米级,满足海底底质解译分析要求。     

5G条件下北斗高精度导航定位技术与应用

基于对北斗+5G导航与位置服务技术的综述和分析,探讨了其技术原理、关键技术（高精度定位算法、多模式导航融合等）以及应用前景,并对相关研究和发展进行了展望。     

基于L-BFGS算法和同时激发震源的频率多尺度全波形反演

全波形反演可以利用叠前地震波场的运动学和动力学信息重建地下速度结构,具有揭示复杂地质背景下构造与岩性细节信息的潜力。然而,庞大的计算量和存储空间需求,限制了全波形反演的发展。在频率多尺度全波形反演中将L BFGS数值优化算法与同时激发震源技术相结合的方法来改善这一现状。首先,对Marmousi模型进行了速度反演：在计算过程中明显发现对计算机内存的占用减少,最终反演结果与实际Marmousi模型的拟合误差为0.095 9,较小;采用10个频带单炮震源正演384炮所需时间约为32 640 s,而采用同时激发震源（384炮）正演一次所需时间仅约为700 s。然后,基于高速楔形体模型进行了抗噪能力研究：原始含噪地震记录信噪比为11.147 3 dB;对反演得到的速度模型进行正演,其地震记录信噪比为22.251 8 dB。最后,基于逆冲断层模型进行了反演速度扰动能力研究,反演得到的最终模型很清晰,与具有速度扰动特性的实际模型非常接近,拟合误差仅为0.036 0。数值模拟试验结果表明：此方法反演精度高,内存开销较小,能够显著提高计算效率,并且具有良好的抗噪能力,能够反演出具有速度扰动特性的介质。     

几种重排算法在地震信号处理中的实验分析

阐述了时频分析技术中重排算法的基本思想,给出了部分重排算法的局部能量重心表达式;设计了两个数值实验,利用几种重排算法对单道地震信号进行了计算和分析比较。结果表明：重排算法不仅能有效抑制交叉项,同时也能提高时频聚集性,从而获得更理想的局部信号特征。其中以重排Spectrogram分布的时频聚集能力最佳,尤其适合于突出主频信号;重排平滑伪Wigner-Ville分布同样也能够获得较理想的时频效果,但稍弱于前一种方法;重排伪MH分布的时频聚集性相对较差,没有对分散的能量进行有效的重新分配处理。重排算法因其突出的时频聚集能力,应用在地震剖面中可以得到更加细致的瞬时频率特征。     

砂土地震液化预测的人工神经网络模型

在简要分析BP算法的基础上,应用BP网络的理论与方法,选取烈度、震中距、平均粒径、不均匀系数、地下水埋深、砂层埋深、标贯击数、剪应力比等8个实测指标,建立了砂土液化预测的神经网络模型。通过实例计算与模型评价、验证了该模型的科学性、高效性并较规范法、Seed简化法等传统方法具有更高的预测精度,说明人工神经网络是解决非线性问题的有效方法之一。