利用静止气象卫星红外通道遥感监测中国沙尘暴

气象卫星的红外窗区通道 (8~12 μm) 对于通常大气气溶胶几乎没有响应, 但对于较大颗粒且浓度较强的沙尘气溶胶, 尤其是沙尘暴有明显的信号反应。空气中的沙尘在红外分裂窗通道表现出两个特征:一是对地表发射到空间的红外信号产生衰减, 造成卫星探测到的地气系统亮温降低, 这就是所谓的红外差值沙尘指数IDDI; 二是沙尘粒子在红外分裂窗两个通道的比辐射率不同, 11 μm比12 μm的比辐射率低, 从而造成这两个通道的亮温差是负值。基于这两个特征和沙尘多通道光谱聚类法, 针对静止气象卫星观测数据进行了沙尘暴卫星遥感监测业务算法开发, 输出沙尘暴监测产品和红外差值沙尘指数产品, 这一算法不仅用于已经退役的GMS-5卫星, 而且应用于正在运行的静止气象卫星FY-2C, 它还为沙尘暴的定量或半定量遥感提供参考借鉴。     

对结构损伤识别中曲率模态方法的改进

曲率模态在结构损伤识别中有很好的应用。针对模态分析中某几阶曲率模态曲线未能有效地反映损伤的情况,本文提出对曲线进行一次数值微分的处理方法,计算结果表明这种方法能进一步提高曲率模态对损伤的敏感性,是一种很好的辅助处理数据方法。     

利用超导重力仪数据对2004年Mw=9级苏门答腊地震后极低简正模式的高分辨率分析

2004年12月26日苏门答腊一安达曼地震（Mw=9）强烈地激发了低频地震简正模式，为改善极低地震简正模式频率及阻尼测量提供了难得的机会。为改进地球一维密度模型，需对低于1mHz的地震简正模式的频率分裂进行精确估算。本次地震中，首次在超导重力仪和地震波记录无叠加的情况下观测到2S1。本文报告来自11个观测台测得的超导重力仪数据的分析。单个观测台的超导重力仪记录频谱清晰地显示了0S2分裂成5个完全可分辨的单线，0S3分裂成7个单线。给出的结果表明超导重力仪可为低频地震模式的精确分析提供高质量数据。     

GMS-5卫星资料和常规地面资料反演大气可降水量

探讨用GMS-5卫星资料结合常规地面资料反演大气可降水量的可行性，建立由3个通道亮温和地面水汽压反演可降水量的经验公式，并分季节进行回归统计，得到不同季节的统计参数。用990组数据对所得到的经验公式进行检验，得探空测值与反演值比较的平均绝对误差为0．1903g／cm^2，均方根误差为0．2758g／cm^2，相关系数为0．97，具有较高的反演精度。     

高温气冷堆核电厂建筑结构采用不同有限元模型的模态分析对比研究

建立有限元模型是核电厂建筑结构模态分析的重要前提。本文以某高温气冷堆核电厂建筑结构为原型，在分析方法相同的前提下，建立2种不同模型（Solid模型和Shell模型），并对这2种模型进行模态分析。重点分析、对比2种模型的自振频率和振型图，计算分析表明:Solid模型与Shell模型相比，计算得到的结构自振频率值较高，但两者的差异很小，前30阶自振频率相对误差小于3.4%；2种模型的计算结构振型基本一致。研究结果可为核电厂抗震性能分析和设计提供参考。     

一种引入Hurst指数的MEMS陀螺仪去噪模型

针对MEMS陀螺仪随机漂移产生的误差,提出一种引入Hurst指数的自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)与自适应卡尔曼滤波(AKF)相结合的去噪模型。首先,通过CEEMDAN对陀螺仪原始信号进行分解,得到一系列频率由高到低的本征模态函数(IMF)和一个残差余量;然后,提出Hurst指数模态筛选机制,将IMF分量划分为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;最后,使用自适应卡尔曼滤波器对混合模态分量进行滤波并重构信号。结果表明,CEEMDAN较EMD和EEMD具有更高的分解精度;使用AKF处理混合模态,通过Hurst指数筛选机制重构信号的信噪比相较于排列熵和相关系数法分别提升约12%、36%;使用Hurst指数筛选机制,AKF处理混合模态后重构信号的RMSE较小波阈值滤波降低约23%。     

地震与爆破波形信号的EEMD多尺度分布熵提取和WOA-SOM神经网络识别研究

针对地震信号中存在大量环境噪声的问题,基于天然地震事件和人工爆破事件建立初始数据集,利用集合经验模态分解（EEMD）技术对波形信号进行分解、降噪,提取出较纯净的各阶本征模态函数（IMF）分量,然后对前10阶分量分别计算分布熵,即EEMD多尺度分布熵,建立神经网络输入矩阵。应用鲸鱼优化算法（WOA）对自组织特征映射（SOM）神经网络参数（竞争层维数、网络训练次数）进行优化,针对不同训练样本寻找对应的最优参数值以改善模式识别的稳定性,从而提高地震识别率。结果表明,EEMD多尺度分布熵结合WOA-SOM模型可有效识别天然地震和人工地震。     

基于经验模态分解削弱多波束残余误差的方法

针对多波束水深数据中存在的系统性残余误差,提出了基于经验模态分解方法来削弱残余误差的方法:首先利用经验模态分解方法对多波束测深数据作一维分解,将非线性、非平稳的多波束测深数据分解成准线性子波,然后构建水深数据趋势项与残余项,利用中央波束趋势项建立整体数据趋势项,最后加以水深数据残余项还原海底地形,削弱残余误差影响。通过实测多波束测深数据验证方法的有效性。     

强潮河口桥墩涌潮压力试验研究

为明确强潮河口设计条件下涌潮压力特征,以嘉绍大桥工程为背景进行了涌潮压力的动态测试和分析。选取主墩围堰和施工栈桥进行现场观测,分析了涌潮压力分布及其变化的特点。利用经验模态分解法,研究了涌潮压力的时均和脉动特性,建立了涌潮压力及其脉动分量极值与涌潮高度的拟合关系。研究结果表明:涌潮压力变化脉动性强,经验模态分解法能较好地处理这种非平稳时变信号;时均分量反映了局部水位的平均变化趋势,脉动分量反映了涌潮与结构物相互作用时自由水面的紊动情况;从垂向分布上看,压力极值在潮前低水位附近最大,并随着传感器安装高程的增加而减小;从平面分布上看,主墩围堰的迎潮面压力极值最大,背潮面最小;涌潮压力及其脉动分量的极值与涌潮高度满足指数分布规律。     

黄海pH值场季节循环时空模态与机制

根据黄海1977年5月至1981年11月逐月温度、盐度、溶解氧含量和pH值大面调查资料以及黄海大气CO2浓度观测月平均值资料,采用旋转经验正交函数(REOF)、调和分析和延迟相关分析等方法,分析了黄海pH值场季节循环时空模态与机制.黄海pH值场季节循环主要有两种时空模态:上层(表层至20 m)pH值场第一、二模态空间分量为南北型分布,海气CO2交换、生物活性组分光合与呼吸作用以及表层pH值模态位相向深层垂直传播是主要影响因素;下层(30 m至底层)pH值场第一、二模态空间分量为东西型分布,沉积物需氧、生物碎屑分解耗氧等是主要影响因素.pH值模态空间分量垂直分布为两层结构,pH值模态时间分量中周期分量不是主要分量,并且季节周期循环稳定性较弱,容易受到年际变化分量的影响产生季节循环变异.pH值场季节循环模态在表、中、底层存在不同的季节变化扰动源,表层扰动源中,海气CO2交换作用和表观耗氧量物理-生物效应的非线性作用分别是主要、次要影响因素;中层扰动源中,中层表观耗氧量物理-生物效应过程以及相邻上下层pH值扰动传入是主要影响因素;底层扰动源中,底层表观耗氧量物理-生物效应过程是主要影响因素,沉积物需氧、底层温度、盐度是次要影响因素.在平均季节分布中,海气CO2交换作用产生的黄海表层pH值场季节扰动占优势,季节变化位相自表层传播至底层需1个月.黄海表、中、底层pH值扰动源的分层效应,在年际变化中比季节循环变化中的表现更为显著.