Bayesian inversion of joint SH seismic and seismoelectric data to infer glacier system properties

In glacial studies, properties such as glacier thickness and the basement permeability and porosity are key to understand the hydrological and mechanical behaviour of the system. The seismoelectric method could potentially be used to determine key properties of glacial environments. Here we analytically model the generation of seismic and seismoelectric signals by means of a shear horizontal seismic wave source on top of a glacier overlying a porous basement. Considering a one-dimensional setting, we compute the seismic waves and the electrokinetically induced electric field. We then analyse the sensitivity of the seismic and electromagnetic data to relevant model parameters, namely depth of the glacier bottom, porosity, permeability, shear modulus and saturating water salinity of the glacier basement. Moreover, we study the possibility of inferring these key parameters from a set of very low noise synthetic data, adopting a Bayesian framework to pay particular attention to the uncertainty of the model parameters mentioned above. We tackle the resolution of the probabilistic inverse problem with two strategies: (1) we compute the marginal posterior distributions of each model parameter solving multidimensional integrals numerically and (2) we use a Markov chain Monte Carlo algorithm to retrieve a collection of model parameters that follows the posterior probability density function of the model parameters, given the synthetic data set. Both methodologies are able to obtain the marginal distributions of the parameters and estimate their mean and standard deviation. The Markov chain Monte Carlo algorithm performs better in terms of numerical stability and number of iterations needed to characterize the distributions. The inversion of seismic data alone is not able to constrain the values of porosity and permeability further than the prior distribution. In turn, the inversion of the electric data alone, and the joint inversion of seismic and electric data are useful to constrain these parameters as well as other glacial system properties. Furthermore, the joint inversion reduces the uncertainty of the model parameters estimates and provides more accurate results.     

基于GPM卫星双频降水雷达的地面降雪识别算法

继搭载在TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星上的降水雷达PR(Precipitation Radar)之后,GPM(Global Precipitation Measurement)核心观测平台搭载了全球首个双频降水雷达DPR(Dual-Frequency Precipitation Radar),其对降雪的探测能力备受人们关注.本文基于GPM双频降水雷达的探测数据,以三次降水过程(包含降雪、积层混合性降雨和冬季层状云降雨)为例,利用Ku和Ka双波段三个参量(即测量双频比DFRm垂直廓线斜率、回波顶高、垂直方向上Ku波段最大反射率因子)计算的降雪指数SI(Snow Index)来识别地面降水相态.结果表明,若不使用辅助信息(0℃等温线高度等),利用SI原计算公式能很好地区分夏季降雨和降雪,但较难区分冬季降雨和降雪.为了提高冬季降雨和降雪的分辨效果,改进了反射率因子的质量控制方法,用最小二乘法计算DFRm垂直廓线的斜率,结果显示改进后地面降雪识别结果与地面自动站观测结果有较好的一致性.     

流体对石灰岩断层摩擦滑动影响的实验研究

在气体介质三轴高温岩石力学实验仪器上,采用意大利Scaglia Bianca石灰岩,在温度50～300℃、围压150MPa,含50MPa孔隙压、无孔隙压含饱和水和完全干燥三种条件下,开展摩擦滑动实验.实验力学数据和显微结构表明,完全干燥样品在120℃时出现慢滑移,实验样品中没有出现溶解与沉淀.无孔隙压含饱和水条件下,100℃、120℃、150℃条件下出现典型的慢滑移,实验样品中含有微弱的溶解与沉淀;300℃条件下出现黏滑,实验样品中出现沉淀.在含50MPa孔隙压条件下,50℃时的实验表现为典型的稳滑,实验样品中以溶解为主;在100～150℃时,出现慢滑移,实验样品中以溶解为主,沉淀为辅;在200～300℃时,出现典型黏滑,实验样品中以沉淀为主.实验结果表明,石灰岩断层泥摩擦滑动稳定性随温度变化,受流体中碳酸钙的溶解和沉淀作用控制,因此,流体中矿物质的饱和度这一化学性质对断层带的摩擦强度和摩擦滑动稳定性具有显著影响.     

遥感估算水稻产量Ⅱ.用光谱数据和陆地卫星图像估算水稻产量

本文介绍了采用更系统的生物学方法,根据水稻在整个生长期的叶面积指数轨线,按叶面积指数的一次测量值,结合气象和光谱数据及陆地卫星MSS图像,估算大面积水稻产量的方法。 在产量与总截获的关系中,叶面积指数是最重要的参量之一。文中重点分析了由水稻在MSS波段内的光谱数据构成的绿度指数和Suits模式估算叶面积指数的结果。表明,用Suits模式计算的叶面积指数有较高的相关系数和较低的剩余标准差。并用这个方法计算了不同田块的叶面积指数,再根据这些数据和MSS图像建立关系。本文比较了卫星数据和多种绿度指数的关系,认为垂直植被指数(PVI)是估算叶面积指数的最好参量,因为它消除了土壤背景的影响,并用它求出了大面积水稻的叶面积指数分布。再根据已建立的叶面积指数轨线和作物截获的有效光合辐射(TIPAR)关系,计算了TIPAR,编制了产置分布图。文章分析了计算结果,并以1983年的例子进一步讨论了该方法的适用性。结果表明,预测的水稻产量和实测产量间的相关系数为0.9左右。     

Quantifying precipitation extremes and their relationships with large-scale climate oscillations in a tropical country,Singapore: 1980–2018

Extreme precipitation indices (EPIs) were defined to quantify the precipitation extremes in Singapore, a typical tropical country situated near the equator. The paper investigated the spatial and temporal variability of precipitation extremes based on seventeen EPIs using non-parametric Mann-Kendall test and Sen’s slope, and further explored the linear and nonlinear relationships between precipitation extremes and four large-scale global climate oscillations using correlation and wavelet analysis, during the period of 1980–2018 in Singapore. The results indicated that the trends of precipitation extremes varied for different EPIs, regions and stations. Increasing trends dominated thirteen out of seventeen EPIs. The trends of EPIs were scattered and irregularly distributed. The cross-correlation analysis between different EPIs demonstrated that annual total precipitation on wet days (PRCPTOT) was strongly correlated with other EPIs. The result of composite analysis indicated that El Niño Southern Oscillation (ENSO) exerted stronger impacts on southwest monsoon season (SMS) precipitation than PRCPTOT and northeast monsoon season (NMS) precipitation. The SMS precipitation composite suggested that ENSO created more influence on dry spells than wet spells. The linear and nonlinear relationships revealed that all climate oscillations were negatively correlated with precipitation. The wavelet coherence and phase differences were consistent with the results of correlation analysis, indicating possible prediction of precipitation extremes using climate oscillations as potential predictors.     

粤港澳大湾区海岛空间分布特征探析

海岛是海洋资源开发利用价值的核心内容之一。为合理保护及开发利用粤港澳大湾区海岛资源,促进海岛产业布局优化,从海岛资源空间分布角度出发,探析海岛在粤港澳大湾区发展中重点平台的作用。以粤港澳大湾区纳入中国海域海岛标准名录的850个海岛为研究对象,在对其地理坐标、陆域面积等基础数据进行数理统计的基础上,通过ArcGIS软件平台,采用最邻近距离法、核密度估计法、洛伦兹曲线和基尼系数方法,对粤港澳大湾区海岛的空间分布特征进行了分析与研究。结果表明:粤港澳大湾区海岛在空间上趋于集聚分布,呈现总体带状分布,局部组团分布的特点,形成了湾区西部海岛分布带和大鹏湾-大亚湾区、九州列岛区、万山-佳蓬担杆列岛区、川山群岛区4个明显的集聚区;粤港澳大湾区海岛以沿岸岛为主,面积分布呈现不均衡性的特点,基尼系数达0.58。     

GPM和TRMM卫星与海洋定点浮标观测降水日变化的比较

基于热带大洋地区共23个海洋定点浮标雨量器数据比较了GPM和TRMM两种卫星降水数据(IMERG和TMPA)对热带海洋降水日变化的观测能力,选取时间为2014年4月1日—2018年4月30日。相较于浮标观测结果,2种卫星数据都低估了降水日变化范围。在太平洋和印度洋,IMERG和TMPA都能捕捉到降水极大值出现在早上、极小值出现在傍晚的特征,与浮标观测结果基本吻合。在大西洋,两种卫星数据与浮标观测的降水日变化特征有较大差异,主要是由于大西洋降水较少,而卫星对小降水的观测存在较大偏差,同时浮标观测在小降水区域更容易存在误差。     

太湖流域春季降水化学组成及其来源研究

利用野外监测与数值模拟方法分析了2003年3—5月在太湖站、拖山站、东山站降水化学成分,计算了2003年春季太湖水气界面受纳的各离子平均沉降率,阴离子中SO24-浓度及沉降率最大,NO3-次之;阳离子中Ca2 浓度及沉降率最大,NH 4次之。由离子浓度相关性分析可知太湖降水化学受区域人为污染影响较大。利用后向轨迹方法对太湖站的降水进行分类,春季影响太湖流域的降水主要是海洋性降水,占总降水量的92.7%,其中SO24-、NO3-、NH4 分别占春季总沉降量的89.2%、88.1%、88.3%;大陆性降水过程对沉降负荷的贡献不大,但由于降水中离子浓度高,降水酸度大,其对生态系统的危害较大。对云下气团轨迹的分析表明,3种气团影响太湖降水化学组成,即NE方向的输送、SW方向的输送及局地气团。局地气团由于降水量小,降水中离子浓度高,降水酸度大,其对生态系统的影响较大。在远距离输送的气团中北方气团的降水离子浓度和沉降量明显高于南方气团。     

降水和风对泰安地区PM2.5浓度的影响及区域传输研究

利用泰安市2018—2019年降水、风和PM2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM2.5浓度的影响,并对PM2.5进行了源解析.结果表明:降水对PM2.5有一定清除作用,降雨日PM2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2％,秋冬季节最为显著.降水对PM2.5的清除率与降水强度、降水前PM2.5初始浓度及降水时间...     

台风"云娜"降水云区中单站大暴雨诊断分析和预报

在台风降水云区中,有的站点出现大暴雨,有的站点不出现大暴雨,这给单站预报带来难度。为了提高台风降水云区中单站大暴雨预报准确率,利用T213客观分析场和预报产品,采用多种物理量综合诊断分析方法,对2004年第14号强台风“云娜”在西进途中的多站点进行水汽来源、不稳定层结维持以及次生中尺度辐合等研究,并探讨单站大暴雨发生发展机制和不发生大暴雨的原因。研究表明:单站大暴雨发生的主要原因是有次级环流出现;站点200hPa为明显的负温度平流,850hPa为明显的正温度平流;站点高低层均为正涡度中心,且低层正值大于高层正值;站点散度场高低层都为负值中心,或高层为正值中心、低层为负值中心;站点垂直运动中心速度值要达-140×10-3hPa·s-1以下。另外,站点有源源不断的水汽供给与辐合;台风中心西北部水汽通量大值区靠近台风中心西部干舌梯度最大处以及风向和风速辐合最大处。在台风降水云区中,当站点满足上述各要素值时大暴雨容易发生。