Analysis of clustering and selection algorithms for the study of multivariate wave climate

Recent wave reanalysis databases require the application of techniques capable of managing huge amounts of information. In this paper, several clustering and selection algorithms: K-Means (KMA), self-organizing maps (SOM) and Maximum Dissimilarity (MDA) have been applied to analyze trivariate hourly time series of met-ocean parameters (significant wave height, mean period, and mean wave direction). A methodology has been developed to apply the aforementioned techniques to wave climate analysis, which implies data pre-processing and slight modifications in the algorithms. Results show that: a) the SOM classifies the wave climate in the relevant “wave types” projected in a bidimensional lattice, providing an easy visualization and probabilistic multidimensional analysis; b) the KMA technique correctly represents the average wave climate and can be used in several coastal applications such as longshore drift or harbor agitation; c) the MDA algorithm allows selecting a representative subset of the wave climate diversity quite suitable to be implemented in a nearshore propagation methodology.     

矢量GIS平面线状实体误差模型概率特征

从概率论的角度看,矢量GIS平面线状实体落入其相应误差模型内的概率值是决定线状实体误差模型规模的依据。根据等概率密度误差模型建模机理、概率论与数理统计以及数值分析,文献[1]、[3]、[4]研究了矢量GIS平面线状实体落入其相应等概率密度误差模型内的概率算法,在此基础上,文中对概率特征进行了总结和分析,得出了"线状实体落入其相应等概率密度误差模型内的概率不仅与线状实体上点位精度最低的特征点"标准误差椭圆缩放系数"有关,而且还随特征点精度的变化而变化"的结论。实例计算与分析验证了该结论的正确性。     

2013年芦山MS7.0地震震源区背景噪声源特征分析

应用背景噪声互相关信息研究强震前后地下介质波速变化时,噪声源的方位性特征会影响互相关函数形态,从而对波速变化有效估计造成影响。本文使用2013年芦山M_S7.0地震震源区附近的天全台(TQU)2013年全年的连续波形记录,计算其垂直分量的噪声功率谱概率密度函数,分析背景噪声源能量强度特征;并通过频域极化法计算噪声源极化率以及极化方位角的概率密度函数,研究噪声源的极性特征。结果表明,研究区小于0.05Hz的长周期噪声源种类较多,且具有噪声能量强度和极化程度较高、极化方位性明显的特点;第一类地脉动(0.05～0.1Hz)极化方位角为30°和210°,噪声能量较低;第二类地脉动(0.1～0.5Hz)极化方位角分布在150°～210°,噪声能量较高,且其能量强度具有季节性变化特征;大于1Hz的高频噪声主要来自人类活动,噪声能量水平受人类活动强弱影响明显。因此,即使在远离海洋的大陆地区,在利用背景噪声监测局部波速变化时,应注意噪声强度以及噪声源方向性变化的影响。     

Analysis on the situation and countermeasures of water resources supply and demand in the cities of small and medium-sized river basins along southeast coast of China — taking Xiamen City as an example

The small and medium-sized river basins along southeast coast of China hold comparatively abundant water resources. However, the rapid resources urbanization in recent years has produced a series of water problems such as deterioration of river water quality, water shortage and exacerbated floods, which have constrained urban economic development. By applying the principle of triple supply-demand equilibrium, this paper focuses on the estimation of levels of water supply and demand in 2030 at different guarantee probabilities, with a case study of Xiamen city. The results show that water shortage and inefficient utilization are main problems in the city, as the future water supply looks daunting, and a water shortage may hit nearly 2 × 10⁸ m³ in an extraordinarily dry year. Based on current water supply-demand gap and its trend, this paper proposes countermeasures and suggestions for developing and utilizing groundwater resources and improving the utilization rate of water resources, which can supply as a reference for other southeast middle-to-small-sized basin cities in terms of sustainable water resources and water environment protection.     

安宁河、 则木河构造区近期强震危险性的概率估计

2008年5月12日汶川8.0级地震发生后, 作为历史强震多发地段南北地震带中南段的安宁河、 则木河构造区强地震危险性受到广泛关注。 本文在分析安宁河、 则木河构造区强震活动特点的基础上, 利用地震危险性韦布尔概率估计方法, 对该区未来10年内发生6.5级以上强震的累计概率和条件概率进行了计算, 并结合前人针对汶川地震破裂对周边断层产生的库仑应力变化及潜在震源区判定等研究结果, 对该区强地震危险性进行了综合判断。 结果表明, 汶川8.0级地震发生后, 安宁河、 则木河构造区5级以上中强地震似有逐步活跃的趋势; 根据韦布尔概率模型计算得出的该区2021年前发生6.5级以上强地震的概率高达0.93, 条件概率为0.32。 因此, 该构造区, 尤其是区内的冕宁—西昌一带未来10年发生强地震的可能性相对较高。     

基于统计损伤的岩爆预测

基于岩石单轴抗压强度的分布特征,对脆性岩石采用统计损伤的平行杆模型模拟,经岩石全过程曲线拟合,表明了 模型的合理性。进而提出采用平行杆模型模拟地下深埋洞室脆性围岩,推出了不同应力条件下岩体损伤的表达式,从统计损 伤的概念上,利用损伤变量来表征岩爆发生概率。工程实例分析表明该预测方法是有效的。     

利用概率密度分布提取流体观测资料中的高频异常信息——以2008年汶川8.0级地震为例

随着地下流体观测技术的提高,尤其是地下流体观测数字化改造以后,观测资料的采样频率明显提高,这些高频采样的观测资料中蕴含着丰富的构造信息,如何从分钟值甚至更高频率采样的观测资料中提取有用的异常信息,是目前从事地震地下流体资料分析人员最为关注的科学问题之一.本文引入概率密度分布法,分析了2008年汶川8.0级地震前南北地震带及其附近区域72个测点的数字化水位和水温分钟值采样高频观测资料,结果显示:汶川8.0级地震前有16个测点水位和14个测点水温出现高频异常信息,出现高频信息异常的观测点多集中在滇西南构造带,异常出现的时间呈现出由南向北推移的特征.据此认为概率密度分布法在流体资料的高频异常信息提取方面具有一定的可靠性与适用性,可为数字化高频观测资料异常提取提供借鉴.     

地震噪声异常实时监测

本文采用福建省85个测震台站2012年全年噪声资料的垂直向记录作为研究对象,将噪声记录以每5min为单位进行分段,求出每小段的功率谱,应用概率分布函数方法绘出台站的PDF图,之后利用网格概率法确定出台站的高低噪声参照线。另外,根据85个台站的PDF图异常,将噪声异常分成四类：缺数异常、低噪处异常、高噪处异常、中噪处异常。依据四类异常的特征分别研究出四类异常的挑选方法,再将这四种挑选方法结合形成地震噪声实时监测系统。选取福建省85个测震台站2013年7月份的噪声记录进行验证,结果表明：85个台站应用地震噪声实时监测系统识别出来的异常正确率都达到90%以上,挑选效果很好,并可应用于台站噪声实时监测。