内蒙古翁公敖包航磁异常的推断与解释

文章对内蒙古四子王旗—土默特右旗中北部近年发现的翁公敖包航磁异常进行推断与解释,在对找矿有望的航磁异常进行筛选后,对翁公敖包航磁异常进行了野外地质-地球物理查证,确定异常为铁矿所致;采用向上延拓、垂向导数、斜导数及小波变换等方法对航磁异常进行数据转换处理,以获取铁矿体的横向及纵向分布信息,取得了较好的效果。     

基于小波分析与Mann-Kendall法的岩溶大泉动态研究

研究地下水动态是认识地下水资源的有效手段。根据1956－2013年济南岩溶泉域大气降水及地下水水位动态监测资料,采用小波分析法、Mann-Kendall趋势检验、突变检验法研究了58个水文年泉水位对大气降水的响应,可以看出:（1）大气降水和泉水位呈现出多尺度的变化特征,长时间尺度上两者的变化周期基本相同,变化周期为16年和12年,说明大气降水对泉水位有直接影响;（2）在1956—2013年,济南泉域地下水水位具有0.65 m·（10a）-1的年际显著下降趋势,但降水具有12.65 mm·（10a）-1的不显著上升趋势,说明在人为因素影响下泉水动态的影响因素的权重发生了变化;（3）大气降水在1999年发生突变,1999年之后年降水为增加趋势;而地下水水位突变年份为1967年,1967年以后水位持续降低,2004年以后水位快速上升,泉水位未来趋势应与降水保持一致,呈上升趋势,说明大气降水并非泉水动态的唯一影响因素;（4）通过建立不同时段的多元回归模型,表明近58年来地下水水位的主要影响因素由大气降水到人工开采之间的转换,同时验证了小波分析和Mann-Kendall法研究地下水动态的适宜性和可靠性,也为济南市的保泉提供了参考依据。      

磁法三维建模在龙王沟磁铁矿勘探中的应用

以龙王沟磁铁矿高精度磁测数据为基础,采用小波多尺度分解方法,对化极后的磁法数据进行多尺度分解,通过功率谱法计算小波多尺度分解后的各阶细节异常的场源深度。结合地形、地质及钻孔资料,采用2.5D人机交互反演对磁测剖面上的磁铁矿体进行拟合,利用Golden Software公司开发的Voxler软件,在虚拟三维环境下实现二维小波多尺度分解数据的可视化,建立三维地质体模型,直观的预测磁铁矿体的空间范围和分布形态,实现地质、物探和地上、地下信息一体化集成展示,进行专业分析评价和辅助决策,可以有效的提高地质找矿效果。     

CINRAD-SA双偏振雷达资料在降水估测中的应用初探

对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。     

基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆（LSTM）网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.     

基于小波分析的场地波速测量方法

在场地波速测量中,由于噪声等因素的影响很难准确识别P、S波的初至时刻,致使波速结果存在很大的误差。本文给出了一种基于小波变换的波速测量的新方法。该方法利用波动信号的小波变换与弹性波群速度的关系准确识别弹性波初至时刻。弹性波小波变换的峰值时刻代表着以群速度传播的弹性波的初至时刻,使P波、S波的初至时刻的确定具有明确的物理意义,波速的结果准确、可靠、稳定。此外,波动信号的小波多尺度分析还可以确定地层中传播的弹性波的频散特性。最后,该方法在场地波速测量的实测信号的应用表明该方法可准确确定P、S波速。     

Morlet 小波用于环境激励下的模态参数识别研究

本文分别从卷积和Parseval定理的角度推导了非正交小波变换系数的实用计算方法。在环境激励下以互相关函数代替系统的自由响应数据,给出了基于Morlet小波变换的频率、阻尼比的参数识别方法,重点介绍了基于最小二乘法的振型识别技术。采用2层楼仿真算例和潮白河桥应用实例验证本算法,识别结果表明基于Morlet小波变换的模态参数识别技术能够有效地识别出环境激励下系统的模态参数。     

地磁Z分量低点时间季节性变化研究

通过小波分析和频谱分析,发现Z分量低点时间的小波变换结果曲线(α=6)明显地随节气而变化;对地磁Z分量低点时间季节性变化进行了初步的比较分析.     

利用Grads软件绘制离散点要素等值线

介绍了用Grads软件绘制离散点气象要素等值线的方法以及Grads软件地图文件的存储格式,并以绘制长治地区雨量等值线图为例, 介绍了用Grads软件绘制离散点要素等值线的具体实现过程和脚本程序原代码.     

基于小波神经网络耦合模型对云南星云湖富营养化气象驱动因子的分析

气象因子是影响湖泊富营养化的重要因素,而湖泊富营养化对人群健康、生态系统和社会经济等均有负面影响.本文基于统计资料及遥感数据,结合Morlet小波分析和BP多层前馈神经网络(BP神经网络)构建了不同时间尺度下的小波神经网络耦合模型,分析了19862011年云南星云湖水华强度变化与月降雨量、月平均气温、月平均风速、月日照...