植被覆盖区土壤水分反演研究——以北京市为例

以北京市为研究区域,联合使用光学遥感数据和雷达数据,对植被覆盖区地表土壤水分进行反演研究。在利用同期光学数据提取出归一化水分指数(normalized differential water index,NDWI)之后,利用water-cloud模型去除植被层在土壤水分后向散射中的贡献,然后考虑到地表粗糙度,在构建后向散射数据库的基础上分别利用HH和HV极化方式的后向散射系数构建土壤水分反演模型,并对反演结果进行对比研究。结果表明,采用HH极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.044,相对误差为15.5%;采用HV极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.057,相对误差为20.3%;相比而言,HH极化的反演效果更好。     

融合先验物理信息的高精度智能可控源电磁反演算法

可控源电磁反演利用人工信号获取地下结构信息,为地质勘探和资源开发提供准确的数据支持。然而,传统电磁反演方法面临低分辨率的挑战,主要是由于简化处理和观测数据的限制,导致模型平滑、细节丢失,从而削弱了反演的准确性,影响了电磁勘探的效率。为了解决这一问题,本文提出将传统反演结果与响应数据同时作为深度网络的输入数据,为深度网络反演提供先验物理信息,并结合深度学习算法提升可控源电磁反演的计算效率。通过模型试验,对合成的电阻率模型分别进行了传统反演、智能反演以及融合先验物理信息的智能反演。结果表明,融合先验物理信息的智能反演能够更好地刻画异常体结构特征,有效提升反演效率,并且得到的电阻率参数更符合实际。最后,将该反演技术应用于金川铜镍矿床的可控源数据反演解释,取得了较为可靠的应用效果。     

Review of the Study of Nonlinear Atmospheric Dynamics in China （1999-2002）

Researches on nonlinear atmospheric dynamics in China (1999-2002) are briefly surveyed. This review includes the major achievements in the following branches of nonlinear dynamics: nonlinear stability theory,nonlinear blocking dynamics, 3D spiral structure in the atmosphere, traveling wave solution of the nonlinear evolution equation, numerical predictability in a chaotic system, and global analysis of climate dynamics.Some applications of nonlinear methods such as hierarchy structure of climate and scaling invariance, the spatial-temporal series predictive method, the nonlinear inverse problem, and a new difference scheme with multi-time levels are also introduced.     

基于障碍李雅普诺夫函数非线性系统的死区补偿控制

本文集中在带有部分状态约束的非线性单输入单输出系统的自适应控制器设计上.考虑了非对称死区的非线性输入特性,选取障碍李雅普诺夫函数用来阻止部分受约束的状态违反约束条件.根据障碍李雅普诺夫函数反步法,解决了该类系统的输出跟踪问题,同时也处理了死区非线性带来的影响.针对下三角结构的非线性系统,设计了自适应控制器,证明了闭环系统所有信号都是有界的,同时保证了系统输出可以跟踪上参考信号.最后,仿真结果表明了所提方法的有效性.     

土参数对桩基水平响应影响的研究

桩基的水平响应由桩土间的相互作用决定,通过采用p-y曲线来表示桩土间的非线性相互作用。通过算例,讨论分析了粘性土参数的变化对p-y曲线中土体的极限强度和刚度、桩基水平位移和弯矩分布及最大弯矩和水平荷载关系的影响。     

基于水深分段选择因子的多光谱影像反演水深

岛礁周边海底地形精密测量是海洋测绘的难点问题之一,利用多光谱卫星能精确测定岛礁周边水深地形,是传统岛礁水深测量有效的补充方式之一。本文以蜈支洲岛周围水域为研究区域,提出了基于BP神经网络水深分段选取反演因子的方法,利用WorldView-2数据和多波束实测数据建立多模型,整合预测的各段水深获得海底地形。实验表明,本文方法能充分利用水体的光谱特性,与单一BP神经网络模型结果相比,MRE降低了6.4%,RMSE降低了1.2 m,是一种可行的多光谱水深反演的方法     

地震活动性研究中的非线性动力学模型

本文利用非线性动力学模型研究了断层带的地震活动特性.断层系由多个耦合非线性单元模拟,每个基本单元由Maxwell体和刚性滑块组成.滑块的运动满足静、动摩擦强度本构关系.理论模拟的地震活动在短时间内是随机的,但当时间尺度足够大时,断层带的总体活动表现出某种规律性.多数实际观测到的地震活动现象均在这些非线性动力学模型中出现. 本文提出转换概率的观点来度量断层间和孕震区间的地震转移.模拟中发现活动地震带中存在条件安全区,这可能对地震预报的实践有重要的意义.     

黄金带油田非均质储层特征及有利目标预测

为了加深对黄金带复杂断块油田进一步开发,针对该区断层复杂、储层变化大、油水关系复杂等特征,笔者综合运用岩心、分析化验及录井、测井资料,对其沉积特征、储层岩性、物性和非均质性进行详细研究。以JASON软件为平台,对含油砂体进行了追踪和预测,并在有利区提出井位部署,为该区的进一步开发提供了地质依据。     

基于地形单元分区的BP神经网络反演海底地形

海底地形和海洋重力场在一定波段频率域上存在相关性,传统海底地形反演方法主要考虑海底地形与重力数据之间的线性关系,而忽略非线性项作用对反演结果的影响。基于此,提出了基于海底地形单元分区的BP神经网络反演方法,改善海底地形反演精度。选取东印度洋北部东经90°海岭附近海域(83°E～92°E,10°S～10°N)为实验区,利用船测水深、卫星测高重力等数据,根据地形特征将实验区分为海盆区和海岭区,使用BP神经网络方法分别进行海底地形反演,构建了实验区1′×1′局部海底地形模型。结果表明,基于地形单元分区的反演结果模型平均相对误差精度可达1.45%,比未分区的反演结果均方根误差降低了42 m,验证了本文方法的有效性和可行性。     

汶川M_W7.9和集集M_W7.6地震前应力场转换现象及其可能的前兆意义

2008年四川汶川MW7.9地震和1999年台湾集集MW7.6地震均为挤压推覆构造环境条件下发生的板内逆断层型地震。本文对比分析了两次地震前的CMT解、震区附近的中小地震震源机制解及其反演的应力场可知,集集地震主震震源机制解与用台湾内陆中西部的CMT解反演得到逆断层类型构造应力场吻合,而震区附近中小地震具有随机发生的性质,反演得到了震前与构造应力场不一致的走向滑动类型的局部应力场,但当局部应力场变化到与构造应力场一致时,数月后发生主震;同样,用青藏高原东部的CMT解震源机制反演得到走向滑动类型的构造应力场,逆冲类型的汶川主震与构造应力场的压应力轴吻合,震区附近中小地震反演得到了与构造应力场一致的区域应力场,但震前局部应力场变化为逆冲类型应力场一致时,随即发生主震。说明逆断层型主震区附近随着震源区应力积累,在震前会出现相似的应力场转换现象,当最终转换到与发生主震的应力状态一致时,表明震源区附近应力已达到相当高的应力水平,是发生大地震的征兆,应引起进一步的关注。