Data assimilation (4D-VAR) to forecast flood in shallow-waters with sediment erosion

In this paper, the four-dimensional variational data assimilation technique (4D-VAR) is presented as a tool to forecast floods. Our study is limited to purely hydrological flows and supposes that the weather, here a big rain, has been already forecasted by meteorological services. The technique consists in minimizing, in the sense of Lagrange, the cost function: a measure of the difference between calculated data and available observations, here the water level. This is done under constraints that are the equations of the physical model. In our case, we modified the shallow-water equations to include a simplified sediment transport model. The steepest descent algorithm is then used to find the minimum. This is made possible because we can compute analytically the gradient of the cost function by using the adjoint equations of the model. As an application of the 4D-VAR technique, the overflowing of the Chicoutimi River at the Chute-Garneau dam, during the 1996 flood, is investigated. It is found that the 4D-VAR method reduces the error in the water height forecast even when the erosion model is not activated. In terms of Lyapunov exponents, we estimate the predictability horizon of such an event to be about half-an-hour after a big rain. However, this limit of predictability can be increased by using more observations or by using a finer computational grid.     

深基坑支护方案的分析与优化

针对武汉市南湖岸边复杂的地质条件及周边环境,在某高层建筑的深基坑支护结构设计中,结合实际因地制宜地对基坑的支护方法进行了分析比较。支护效果及实测数据表明,该工程所采用的混合式支护实施方案技术安全可靠,经济合理,可为同类型基坑工程设计提供借鉴。     

城市建筑环境--浅谈长沙市中医医院方案设计

本文以长沙市中医医院的方案设计为例,对如何利用自然环境划分、组织建筑空间以及结合当地人文、地理环境塑造合理的建筑造型进行了详尽的描述。     

虚拟现实和G IS系统集成方法分析

从三个角度论述虚拟现实(V irtua l R ea lity,VR)和地理信息系统(G IS)集成的必要性,通过对集成方法的归纳,提出4种集成方式,并详细介绍了各自的结构体系和具体特征。在此基础上划分了VR与G IS系统集成的4个阶段,分析当前系统集成现状,指出其发展趋势。同时探讨了VR和G IS系统集成中存在的关键问题,包括数据、虚拟景观技术、VRG IS网络化等,给出目前解决这些问题的一些建议和具体途径。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。     

预测有效波高的深度学习模型研究

研究基于RNN、LSTM、GRU深度学习模型,针对NOAA浮标数据集中的44013、44014、44017浮标的数据,通过斯皮尔曼相关性分析提高模型预测效果。实验结果表明,在进行相关性分析后,S-RNN、S-LSTM、 S-GRU的预测效果均比原始RNN、LSTM、GRU模型预测效果好。此外,提出一种基于LSTM的LSTM-Attention 波高预测模型,并进行相关实验,量化LSTM-Attention模型的预测效果,实验结果表明LSTM-Attention模型有更好的预测效果。为评估模型的泛化能力,研究还提出了一种采用邻近浮标数据进行学习,预测浮标缺失数据的方 法。实验结果表明,该方法的预测精度可以达到97.93%。本研究为海浪预测提供了新的方法和思路,也为未来深 度学习模型在海浪预测中的应用提供了参考。     

扬子及周缘地区上奥陶统-下志留统烃源岩发育环境及其控制因素

扬子地区下古生界发育了上奥陶统五峰组和下志留统龙马溪组两套有效烃源岩,查清其发育环境及其控制因素具有重要的科学理论和油气勘探意义.晚奥陶世开始,扬子地区进入碎屑岩陆棚演化阶段;五峰期-龙马溪期,扬子地区主体为局限的深水陆棚环境,总体呈现出浅水陆棚、深水陆棚、次深海共存的古地理格局.沉积体系展布和沉积演化主要受扬子陆块与华夏陆块的汇聚作用控制.扬子地区上奥陶统-下志留统烃源岩的形成与生烃母质生物的高生产力和高埋藏率、冰期-冰后期之交的气温快速转暖、海平面快速上升以及粘土矿物在有机质富集保存过程中的赋存驻留作用等密切相关.     

应用全球定位系统、地理信息系统和遥感技术实现海洋资源与环境的可持续发展

分析了当前我国海洋资源及环境的现状,并提出相应的对策。举例说明了全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)和遥感(RS)(合称为3S)在海洋资源调查、环境保护等可持续发展核心问题中的应用,提出一些海洋领域近期亟待应用3S技术的重大课题。指出,“数字海底”和“海岸带”研究是当前海洋研究的切入点,是海洋经济、海洋政治、海洋科学问题的重中之重,与人类生存和发展密切相关。     

新疆于田地区地震活动趋势分析

2008年和2014年,新疆和田地区于田县先后发生一次MS 7.3地震.2020年6月26日,该区再次发生MS 6.4地震,震源深度10 km,震中位于(35.73°N,82.33°E).通过地震活动性和构造背景,探讨该区域未来地震孕育特征和地震活动危险性. (1)发震构造背景.新疆于田地区位于西昆仑断裂带康西瓦断裂、...