VRGIS及其在向家坝水电站工程中的应用

向家坝水电站是金沙江流域水电开发中的重要控制性工程.该工程地质构造复杂,勘测数据庞大,地质工作者很难对其工程岩土体的分布规律有一个整体和直观的把握.为了适应这一当代巨型水电工程建设的需要,作者利用虚拟现实技术(VR)与三维建模技术,建立了向家坝Ⅶ坝址虚拟漫游信息系统(VRGIS),实现了对坝址区三维地质模型的手动和自动虚拟漫游,对地层、断层、水位面的实时查询,对模型的任意切剖、输出等功能,这对直观地反映场地地质信息的分布,整体把握场区地质构造辅助工程决策具有积极意义.该套系统在向家坝水电站的成功应用表明,其应用前景十分广阔.     

运用改进系统建模法对南海气象数据的建模研究

在系统建模理论的基础上,运用改进的动态数据建模方法,对南海气象数据中的温度进行建模并验证了模型的适用性.根据模型推导出格林函数、逆函数和自协方差函数等,并讨论了南海气象数据中温度模型的稳定性、可逆性和合理性.对系统的频率特性和谱函数进行分析讨论,并给出建模过程中的一些图像.根据模型的适用性检验发现,对所研究的气象数据而言,ARMA(4, 3)模型是最合适的,具有平稳可逆性.所有的建模和分析过程在MATLAB上实现.实验结果表明这种建模方案简便易行,能够快速准确地确定系统的合理模型.     

超低频电磁声源非线性动力学建模与分析

电磁声源输出力大、体积小、易于实现超低频输出,在无人反水雷作战中具有显著优势。其动力学行为受到机械回复力和电磁力的耦合作用影响,当施加电流超过坍塌电流,电磁力将超过机械回复力, 就会发生吸和,造成声源的损坏。为准确描述电磁声源非线性动力学特性,预先评估坍塌电流,建立考虑动态漏磁系数的声源非线性动力学模型。通过三维有限元仿真计算动铁芯运动到不同位置处气隙的漏磁系数, 拟合得到动态漏磁系数。根据等效磁路法建立声源的改进电磁力模型,进而建立电磁声源非线性动力学模型。 通过 Runge-Kutta 算法计算得到阶跃激励下声源振动的位移和速度,绘制相平面图。研究稳定与失稳 2 种情况下的相轨迹的动态变化规律,为电磁声源的设计和控制提供理论支撑。     

联合Sentinel-1,2,3的河套灌区年内综合灌溉信息提取

针对灌溉信息提取多以单次灌溉面积识别为主,尚缺乏对特定周期内综合灌溉信息(即灌溉次数、时间、周期及相应灌溉面积)提取方法的问题,该文联合Sentinel-1,2,3数据,以内蒙古河套灌区为例,首先构建条件温度植被指数(VTCI)时间序列,然后基于时间序列峰值检测算法获取灌区年内灌溉次数、时间及周期,最后通过后向散射系数差异模型获取相应的单次灌溉面积并对结果进行评价。该方法准确捕获了2020年全部(共5次)灌溉事件、时间及周期。通过实测数据对所提取的灌溉面积进行验证,总体分类精度达85%以上,Kappa系数超过0.80。     

一种倾斜摄影测量空地融合三维高精度建模方法

无人机倾斜摄影测量及实景三维建模可以弥补传统航空摄影测量方式获取地表建筑物侧面纹理的不足,同时建模效率与纹理真实性要远高于传统人工三维建模,成为当下测绘专业实景三维建模的关键技术方式。但是,由于无人机从空中获取的多视角影像中仍存在一定视角缺陷,导致建筑物外立面所建模型存在一定质量问题。本文提出的空地融合倾斜摄影测量建模方案是通过低空无人机与地面摄影的方式获得建筑物外立面更精准的影像,弥补无人机倾斜摄影测量在因遮挡问题造成获取的影像数据源不足及分辨率低等问题,提高外立面纹理细节与精度,将如此获得的多源影像进行融合建模,可明显提高建模的效果与质量。     

煤层气压裂微震监测数据高级属性解释技术研究

为了提高煤层气压裂微震监测的精度,对压裂诱发裂缝进行精细刻画,利用淮南潘谢区块PX2-1井煤层气压裂地面微震监测数据,在微震事件定位等基础研究的基础上,研究了震源机制反演、地应力反演、水力裂缝渗透率等高级属性解释技术,结合数据特点,深入研究了基于震源机制的连续水力裂缝网络建模技术、水力裂缝渗透率反演技术,充分挖掘了煤层气压裂地面微震监测数据的丰富信息,精确描述了地下压裂裂缝的三维空间展布,为准确评价压裂效果提供了技术支撑。研究结果表明：微震高级属性解释技术在煤层气压裂监测领域有广泛的应用前景。     

武汉市CORS坐标时间序列中共模误差分析

基于武汉市CORS近十年连续观测的单日解坐标时间序列进行数学建模,获取了残差坐标时间序列数据,分析了测站坐标时间序列的周期性变化。为了有效地提取武汉CORS基准站坐标时间序列中的共模误差,采用空间叠加滤波算法以及相关系数叠加滤波算法对其进行空间滤波,并对比分析2种方法的滤波效果。结果表明,武汉CORS基准站单日解坐标时间序列之间存在显著的相关性,2种方法均能有效提取武汉区域共模误差,相关系数叠加滤波算法的滤波效果略优于空间叠加滤波算法。     

季节内印度洋-西太平洋对流涛动对次季节-季节尺度大气可预报性的影响

利用非线性局部Lyapunov指数和条件非线性局部Lyapunov指数定量估计了季节内印度洋-西太平洋对流涛动（IPCO）和实时多变量Madden-Julian指数（RMM指数）可预报期限,量化了季节内IPCO对S2S尺度大气可预报性的贡献,深入研究了季节内IPCO演变下S2S尺度可预报期限空间分布的变化规律。结果表明：（1）与RMM指数相比,季节内IPCO指数可预报性更强,可预报期限达到31天左右,比RMM指数高出2周以上;（2）印度洋-西太平洋区域S2S尺度大气可预报性最强,可预报期限达到30天以上,其中季节内IPCO是该地区的主要可预报性来源之一,其贡献达到6天,占总可预报期限的25%以上;（3）随着季节内IPCO的演变,印度洋-西太平洋地区S2S尺度大气可预报性有空间结构变化,表现为可预报期限异常的传播和振荡。S2S尺度大气可预报期限正负异常沿季节内IPCO传播路径,一支以赤道中西印度洋为起点北传至印度半岛,一支向东传播,经过海洋性大陆到赤道西太平洋后向北传播,到达日本南部。同时,可预报性异常的传播在在东印度洋和西太平洋表现出反向变化的特征,形成东西两极振荡,当季节内IPCO向正位相发展时,东印度洋具有更强的可预报性,西太平洋具有更弱的可预报性,反之亦然。季节内IPCO的发展（衰退）可使东印度洋（西太平洋）S2S尺度大气可预报性更强,表明模式预报技巧对此具有更大的提升空间。     

浅水非线性随机海浪的波高分布

利用水波动力学中的浅水Stokes波理论建立了随机波统计模式,并由此导出了浅水非线性海浪的波高概率分布函数．所导出的以浅水波陡和浅水因子作为参数的波高概率分布在物理上更为合理．这两个参数既可作为控制波高分布函数变化的参量,又能通过它们体现波高分布偏离瑞利分布的程度．新的波高分布克服了瑞利分布大波预报过高,而众值预报过低的不足之处;同时也使得小概率对应的波高值比瑞利分布预报的为低．浅水波陡的作用与深水情况类似,而浅水因子的作用则体现在分布众值对应的波高随着浅水因子的变小而逐渐降低以及浅水波浪分布更为集中等方面．资料验证表明,本文结果更具合理性．