新疆西部一次大暴雨过程水汽输送轨迹模拟

在分析2016年7月28日—8月2日新疆西部罕见大暴雨过程环流形势和影响系统的基础上,利用基于拉格朗日方法的轨迹模式HYSPLIT,应用GDAS资料,模拟计算了大暴雨期间不同区域不同高度的水汽输送轨迹、主要通道及不同源地的水汽贡献。结果表明:(1)200 h Pa高空偏西急流、700 h Pa和850 h Pa低空偏东急流及辐合线和500 h Pa稳定"两脊一槽"环流是大暴雨产生的天气背景;(2)大暴雨过程中阿克苏地区北部、伊犁河谷地区和博州地区东部1500、3000和5000 m水汽输送轨迹、主要通道及不同源地的水汽贡献存在差异,其中,阿克苏地区北部1500、3000、5000 m水汽分别主要来自中亚地区、中亚地区、地中海北部,水汽贡献分别占该高度水汽的38%、46%、48%;伊犁河谷地区1500、3000、5000 m水汽分别主要来自哈萨克斯坦、哈萨克斯坦、黑海南部,水汽贡献分别占该高度水汽的100%、50%、68%;博州地区东部1500、3000、5000 m水汽分别主要来自西西伯利亚、中亚地区、东欧,水汽贡献分别占该高度水汽的58%、54%、82%。水汽在输送过程中高度多变,以偏东和偏南路径为主输送到大暴雨区上空;(3)欧洲大陆、西西伯利亚、中亚地区等陆地及黑海、里海等海洋是此次大暴雨水汽主要来源。南疆低层偏东风和辐合线在水汽的聚集及向上输送中发挥了重要作用,高空急流产生的次级环流的下沉气流在将高空水汽向下输送中扮演了重要角色。     

车辆轨迹数据的道路学习提取法

车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。     

挑坎体型对下游雾化影响的试验研究

以解决挑流消能工在泄洪期间为提高消能率而加重下游雾化问题为目标,探究不同体型挑坎的下游雾化特性。通过水力学模型试验,对典型的非对称舌型坎、标准舌型坎、扭面贴坎和连续坎的下游水舌风分布、下游溅水雨强和不同液滴体积分布以及挑流水舌水力特性与冲刷特性进行了研究。研究表明:①各种工况下,非对称舌型坎、标准舌型坎、扭面贴坎的下游水舌风风速均大于连续坎。②对于非对称舌型坎,其溢洪道轴线左侧溅水强度大于右侧,其雨强左右两侧峰值差值最大为5.625 g/(m²·min);对于扭面贴坎,其溢洪道轴线右侧溅水强度更大,其雨强左右两侧峰值差值最大为45.125 g/(m²·min)。③随着距离水舌入水点长度增大,大粒径水滴数量和体积占比均剧烈下降;连续坎和舌型坎的挑宽均随着角度的增加而增加;冲坑深度随着角度的减小而增大。④在挑坎合适边墙侧设置扭面贴角能改善下游雾化危害,同时适当增加挑角可以减弱下游冲刷破坏。     

运城盆地秋冬季PM2.5传输特征和源区分析

利用2017-2019年空气质量监测数据,采用HYSPLIT后向轨迹模式、聚类分析、潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,对运城市秋冬季大气PM2.5传输路径、对应重污染的天气形势和潜在源区进行分析。结果表明：（1）运城近地层盛行偏东风时污染频率高,弱的偏东风和西南风时,污染物浓度较大。秋冬季PM2.5后向轨迹西北方向最多达53.53%,偏东方向最少为11.25%,偏西方向和西南方向介于两者之间,分别为16.61%和12.06%。（2）不同轨迹对应天气形势不同,西北和偏西轨迹下,500 hPa高度场上为两槽一脊或偏西气流,700～850 hPa受脊前西北气流影响,地面为高压前底部型或均压场型;西南轨迹下,500 hPa高度场上为偏西气流,700～850 hPa运城处于槽前西南气流,地面气压场为高压前底部（底部）或均压场。（3）运城PM2.5潜在源区主要位于陕西南部、四川东部和新疆东南、甘肃的东南部等地区,说明影响运城秋冬季PM2.5的浓度除了来自汾渭平原西南部的颗粒物区域输送,来自西北方向新疆、甘肃的远距离颗粒物传输也是重要来源。     

江苏盐城地区一次持续雾-霾天气过程的综合分析

2013年12月上旬江苏盐城地区出现了一次历史罕见的持续重度雾-霾天气,利用盐城市常规气象观测资料、NCEP再分析资料(1°×1°)及环境监测中心站的污染物浓度资料等,对此次过程的环流背景、气象要素、大气层结特征以及动力条件、污染情况等进行了综合性分析。结果发现:12月上旬中高层冷空气势力弱,以纬向环流为主;低层弱的水平风场为雾-霾的发生发展提供了有利的环流背景;稳定的层结特征,近地面高强度的贴地逆温和持续较低的混合层高度是此次雾-霾天气长时间维持的重要因素;边界层内弱正散度及负涡度是此次雾-霾天气得以维持发展的动力因子;通过后向轨迹分型和火点监测资料分析发现:污染物的长距离输送在此次重污染天气的形成过程中起到了一定作用。最后,文中建立了能见度和PM_(2.5)浓度、相对湿度的非线性回归方程,对能见度的预报效果较好,为实际业务应用中雾-霾的预报提供了有利的依据。     

历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法

针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。     

Stratigraphic evolution of Eocene clinoforms from northern Santos Basin,offshore Brazil: Evaluating controlling factors on shelf-margin growth and deep-water sedimentation

In order to assess the controlling factors on the evolution of a shelf margin and the timing of sediment transfer to deep waters, a seismic stratigraphic investigation was carried out in the Eocene interval of northern Santos Basin, offshore Brazil. The studied succession configures a complex of prograding slope clinoforms formed in a passive margin and encompasses five seismic facies and their respective depositional settings: shelf-margin deltas/shorefaces, oblique slope clinoforms, sigmoidal slope clinoforms, continental to shelfal deposits and mass-transport deposits. These are stratigraphically arranged as seven depositional sequences recording a total shelf-edge progradation of about 35 km and a progradation rate of 1,75 km/My. Two main types of sequences can be recognized, the first one (type A) being dominated by oblique slope clinoforms and shelf-margin deltas/shorefaces in which shelf-edge trajectories were essentially flat to descending and extensive sandy turbidites were deposited on the foreset to bottomset zones. Sequences of this type are dominated by forced-regressive units deposited during extensive periods of relative sea-level fall. Type B comprises an upper part represented by aggradational shelfal deposits and a lower part composed of mass-transport deposits and high-relief sigmoidal clinoforms with descending shelf-edge trajectory. Steep slump scars deeply cut the shelfal strata and constitutes the boundary between the two intervals observed in type B sequences. Sandy turbidites occur at the same frequency in both forced- and normal-regressive units but are more voluminous within forced-regressive clinoforms associated with shelf-margin deltas/shorefaces. Major slope failures and mass-transport deposits, by the other hand, occurred exclusively in type B sequences during the onset of sea-level fall and their volume are directly related to the thickness of the shelfal sediments formed during the pre-failure normal regressions.     

Curvedness feature constrained map matching for low-frequency probe vehicle data

Map matching method is a fundamental preprocessing technique for massive probe vehicle data. Various transportation applications need map matching methods to provide highly accurate and stable results. However, most current map matching approaches employ elementary geometric or topological measures, which may not be sufficient to encode the characteristic of realistic driving paths, leading to inefficiency and inaccuracy, especially in complex road networks. To address these issues, this article presents a novel map matching method, based on the measure of curvedness of Global Positioning System (GPS) trajectories. The curvature integral, which measures the curvedness feature of GPS trajectories, is considered to be one of the major matching characteristics that constrain pairwise matching between the two adjacent GPS track points. In this article, we propose the definition of the curvature integral in the context of map matching, and develop a novel accurate map matching algorithm based on the curvedness feature. Using real-world probe vehicles data, we show that the curvedness feature (CURF) constrained map matching method outperforms two classical methods for accuracy and stability under complicated road environments.     

钻孔轨迹参数计算及三维成图方法研究

随着经济发展及矿产资源开发利用程度进一步提高,地质勘探向着深部、复杂地层发展,钻探施工钻孔也向着定向孔、分支孔的方向发展。地质目的对钻探工艺的要求越来越高,在控制钻孔轨迹方面也需越来越精准。本文就钻孔轨迹参数计算及成图作了详细介绍,阐述了钻孔轨迹相关概念及有关参数的计算方法;通过对Excel电子表格相关功能的研究,成功地将其应用到钻孔轨迹参数计算与处理分析中;通过对Solidworks三维制图软件的研究,成功地将其应用到钻孔轨迹监测及成图方面;通过实际工作案例验证了上述方法的可行性。     

随钻测斜技术现状与发展趋势

在桩基领域,随着基础设施建筑对桩基础承载能力和桩孔垂直度的质量控制要求越来越高,现有常规桩基成孔监测技术已不能满足要求;在钻探领域,随着深井、超深井、科学钻探井及水平井的成井要求越来越高,由于地层因素、工艺技术等导致的实际钻孔轨迹偏离设计轨迹的井斜问题愈发突出,井斜的监控变得越来越严格,现有仪器已不能很好地满足钻孔轨迹测量的高精度要求。针对上述问题,本文梳理了随钻测斜技术发展现状,并结合地质岩心钻探、旋挖桩孔施工工艺特点,提出实现绳索取心钻探钻孔轨迹和大直径长钻孔灌注桩孔垂直度高精度实时监测的方案,这一思路的推广将对指导施工操作、保证钻孔/桩孔的整体质量产生积极影响。