SRS24工程勘察地震仪

由北京北方波华技术开发有限责任公司和北京艾达天地岩土技术有限公司共同研制的SRS24工程勘察地震仪，具有多道瞬态面波、浅层工程地震、地震映象、地脉动、桩基质检等多种勘探与检测功能；是一种轻便地震数据采集与处理系统。可在地矿、石油、化工、水电、交通、铁道、建筑、地震、煤田、冶金、核工业等领域的工程勘察与工程检测工作中发挥作用，包括地质构造及矿产资源调查、工程场地基础勘察、     

水一样的男人

<正>当梦想照进现实张巍从小喜欢水,少年时代在北京什刹海体校打球的时候,天天需要围着什刹海跑圈儿。小孩子谁也不爱跑圈,他就找个地方把衣服给同学,然后自己一猛子扎进什刹海,游到对面去,这样可以少跑半圈。张巍的老师是他父亲的朋友,是这位老师让张巍接触到水下摄影这个概念。张巍的老师从小就喜欢他,因为他身体素质比较好,老师送给张巍一个潜水的面镜。当张巍第一次带上面镜,潜入八一湖时,他立刻就被水下的世界吸引住了。以至于,张巍对八一湖水下的每一块水域都了如指掌,从此,他与潜水结下了不解之缘。     

L1范数与IQR统计量组合的GNSS坐标序列粗差探测算法

GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。     

三位一体找矿预测模型的表达式

三位一体找矿预测模型是勘查区找矿预测理论遵循的原则。三位是指成矿地质体、成矿结构面、成矿作用标志,一体是指矿体、矿床或矿田。可以理解为成矿地质体、成矿结构面、成矿作用标志决定矿体、矿床或矿田产出的空间位置,反映的是成矿要素与成矿产物之间的空间关系,或者空间结构模型,是由某一个成矿地质体决定的矿床成矿系统的最小单元,如某斑岩体决定的次火山热液成矿系统和同生断裂决定的热水沉积成矿系统。 根据中国地质调查局(2016)颁发的1:50 000 矿产地质调查工作指南(试行),成矿地质体是指与矿床形成在时间、空间和成因上有密切联系的地质体。成矿结构面是指赋存矿体的显性或隐性存在的岩石物理及化学性质不连续面,也就是赋存矿体的各类界面。成矿作用标志是指能够直接指示矿体赋存位置的、对找矿预测具有特殊意义的标志(中国地质调查局,2016)。矿床成岩成矿年代学及成矿作用产物与成矿地质体的空间关系表明,成矿地质体在成矿过程中,仍然主要起导矿构造的作用,尽管部分成矿现象类似于侧分泌成矿,但规模热液矿床的形成必然伴随着大规模流体沿构造通道持续或间歇性运移。完整的成矿系统必然包含源、运、储三个基本环节(翟裕生,2005),所以成矿地质体也可以表述为导矿构造,进而将三位一体找矿预测模型定性地表述为导矿构造、成矿结构面和成矿作用标志决定成矿作用产物产出的空间位置。模型的定量表示则需要研究导矿构造、成矿结构面和成矿作用标志的响应范围及其耦合关系。     

青藏高原极端气温的动力降尺度模拟北大核心CSCD

利用ERA-Interim再分析资料作为边界条件,基于耦合陆面模式Noah-MP的区域气候模式WRF在东亚区域进行了动力降尺度模拟(简称WRF2),对比格点观测资料,评估了动力降尺度对青藏高原极端气温指数的模拟能力,在此控制试验基础上,分别将WRF的陆面模式替换为Noah LSM,边界条件替换为CCSM4,进行了两组敏感性试验(分别是WRF1和WRF3),通过与控制试验的比较,分析了边界条件和陆面模式对极端气温指数模拟的影响。结果表明,WRF2能较好地模拟青藏高原极端气温指数气候态的空间分布,但存在一定的冷偏差;受边界条件影响WRF3模拟的极端气温指数的气候倾向率存在负偏差。同时,尽管采用不同的边界条件,耦合相同陆面过程的两次数值试验对极端气温空间分布的模拟能力相似,相比WRF2,WRF1表现出更强的冷偏差;但边界条件对极端气温指数气候倾向率的影响大于陆面模式,WRF3模拟的极端气温指数气候倾向率与观测结果更为接近。     

部分变量误差模型的整体抗差最小二乘估计

部分变量误差模型(partial EIV model)的加权整体最小二乘(weighted total least-squares,WTLS)估计不具备抵御粗差的能力。鉴于粗差可能同时出现在观测值和系数矩阵中,本文在提出部分变量误差模型WTLS估计的两步迭代解法的基础上,运用抗差M估计的等价权方法,发展了一种整体抗差最小二乘(TRLS)估计方法,并采用一致最大功效统计量确定降权因子。针对WTLS估计两步迭代解法的特点,设计了两个不同的降权方案:第1个方案是在估计系数矩阵元素时,不对观测值降权,仅对系数矩阵降权;第2个方案是在估计系数矩阵元素时,既对系数矩阵降权,同时也对观测值降权。通过对模拟2D仿射变换和线性拟合实例进行计算和分析,结果表明第1方案优于第2方案,并且优于基于残差和验后单位权方差的抗差估计和现有的变量误差模型抗差估计。     

顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法

现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。     

GNSS 监测数据预处理在变形预测中的应用

GNSS监测技术被广泛应用于变形监测工作中,但GNSS监测数据中会有缺失值、噪声等误差的存在,对预测结果造成影响。引入改进的小波神经网络模型进行变形预测,并考虑该模型的自适应性和容错性,分别采用三次样条插值法、小波滤波法和拉依达准则对原始监测数据进行缺失值填补、去噪和粗差剔除等预处理。并利用实际监测数据进行短期预报分析,对比原始监测数据和预处理后的监测数据的预测结果,结果表明预处理后的监测数据的预测效果更好。     

基于部分最小二乘岭估计的粗差定值定位

在利用部分最小二乘原理进行粗差定值定位时,模型的法方程矩阵可能存在病态性,使得到的粗差定值定位结果不可靠。文中针对观测数据包含多个粗差且法方程病态问题,利用岭估计处理病态问题,建立部分最小二乘岭估计的粗差定值定位方法,给出粗差搜索步骤,利用迭代算法实现多个粗差的定值和定位。通过模拟算例分析部分最小二乘法、部分最小二乘岭估计在粗差搜索方面的效果,从另一个角度探讨粗差处理方法,推广现有的误差理论,证明文中方法的有效性。     

基于抗差估计的实时单站GPS同震速度获取方法

基于实时单站GPS载波相位历元差分测速模型,引入抗差最小二乘估计,并根据IGGⅢ方案选择合适的等价权因子来削弱小周跳和粗差对结果的影响,并采用一组静态数据和2011年日本"3.11"地震期间MIZU站的高频数据对算法进行测试。结果表明,在含有小周跳和粗差的情况下,抗差最小二乘估计能够明显改善解算速度,可以实时获取测站毫米级的同震速度。