危化品泄漏扩散预测模型与GIS集成及其在应急决策中的应用研究

在研究和分析危化品泄漏扩散预测模型的基础上,将危化品泄漏扩散快速预测模型在应急平台中与GIS系统进行集成,实现危化品泄漏扩散过程在地理场景中的动态仿真推演,在模型库、预案库的支持下,利用空间分析技术辅助应急决策,生成应急指挥决策方案。     

基于粒子群-高斯过程回归耦合算法的滑坡位移时序分析预测智能模型

高斯过程回归(GPR)学习机有着容易实现、超参数自适应获取及预测输出具有概率意义等优点。通常采用共轭梯度法获取GPR超参数,但其存在优化效果对初值依赖性太强,迭代次数难以确定,易陷入局部最优的缺点。改用粒子群优化 (PSO)算法进行最优超参数搜索,形成粒子群-高斯过程回归耦合算法(PSO-GPR)。将该算法引入三峡永久船闸高边坡、卧龙寺新滑坡、链子崖滑坡3个不同的典型滑坡变形时序分析中,对每个滑坡分别采用稳态核及一种新式神经网络（NN）、平方指数（SE）、有理二次型（RQ）3种单一核函数进行外推预报测试。工程应用表明,基于3种不同单一核函数的粒子群-高斯过程回归算法（PSO-GPR）均能完全适应不同滑坡时序分析,其中以NN核函数外推预测效果最佳,平均相对误差分别为6.37%、7.62%、1.07%,从而改善了在进行不同滑坡变形时序分析时采用单一核函数的核机器外推能力存在较大差异性的问题,提高了单一核函数对不同数据类型的兼容性     

中国能耗的GM（1,N）模型及模型评价

应用灰色理论建立了中国能源消耗量的残差修正模型,并对已有数据资料及预测结果进行统计分析检验。结果表明,模型具有较高的可信度和精确度;同时,随着原始数据的不断变化,可对模型及时进行调整和修正,表明模型具有较强的适应性。     

PO-SBAS技术用于错朗玛冰川三维时序运动特征分析

山地冰川是全球气候变化的重要调节器和指示器,高时间分辨率、多维度的冰川流速监测能够对其运动造成的相关灾害进行精准的分析和预警.星载SAR技术是冰川运动监测的一种有效手段.本文采用了基于小基线集的像素偏移量技术,建立了联合升降轨偏移量的三维时序形变求解平差模型.利用2017年升降轨Sentinel-1A/B数据监测了喜马拉雅山中段北坡的错朗玛冰川三维时空运动特征.结果表明,错朗玛冰川在2017年4月13日至2017年12月9日时间段内,在东西向上最大流速为9.8 cm/day,南北方向上以20.5 cm/day的最大速度向北运动,垂直向上在坡度最陡峭处冰川最大速度为7 cm/day.结合地形与当地气温数据,发现该冰川运动整体上以地形因素主导,而外部气温环境会导致冰川流动发生局部特征变化.本文结果可为冰川运动引发的山地灾害研究提供参考.     

漳州侵入杂岩体与尖尾山火山杂岩的时序及成因关系

本文从杂岩体和火山杂岩产出的地质构造环境、活动时序、岩石序列、演化规律、微量元素及锶同位素等方面讨论它们的成因联系。认为是在相同构造环境下,同期、同源岩浆在演化的不同阶段先后喷出和侵入的产物。     

基于改进时序InSAR技术的东莞地面沉降时空演变特征

东莞市是珠三角城市群和粤港澳大湾区的重要节点城市,深厚欠固结软弱土及其诱发的地面沉降已成为湾区内代表性的区域地质灾害问题,影响城市地质环境安全。为研究东莞市地面沉降发育规律及时空演变特征,采用改进时序InSAR技术对覆盖东莞地区的137景Sentinel-1 SLC SAR影像数据进行处理,分析了2015年6月至2020年6月地表形变动态演化规律。结果表明：（1）全域内地表沉降变形整体较稳定,沉降发育区占市域面积的34.6%,变形严重发育区主要集中在麻涌镇、道滘镇、洪梅镇、中堂镇、沙田镇及滨海湾新区;（2）大部分沉降变形点处于缓慢发展变形阶段,年平均沉降速率在20 mm/a以内,累计沉降量在1 000 mm以内;（3）结合形变监测和现场调查,认为地面沉降与深厚软土发育和人类工程活动的耦合作用有很强的相关性。证明该方法能较好地识别和反映城市复杂形态区地面沉降发育的时空演化特征,为灾害预警、减避及治理提供技术支持。     

级配碎石填料大三轴试验及累积塑性应变预测模型

级配碎石作为重载铁路基床表层的主要填料,其受列车荷载的影响最大。因此,研究级配碎石在循环荷载作用下的动力行为及累积塑性应变演化特征变得尤为重要。首先,通过制备不同细粒含量的级配碎石填料,开展一系列大型动三轴试验,探究细粒含量、围压及动应力幅值对循环荷载作用下试样累积塑性应变的耦合影响机制。其次,基于塑性安定理论,确定不同应力水平下试样的动力行为,得到考虑围压及细粒含量参数的塑性蠕变状态临界动应力计算模型。最后,结合试验数据,建立考虑应力水平及细粒含量参数的塑性蠕变动力行为累积塑性应变预测模型,并明确各参数的物理意义。其研究成果可为既有重载铁路路基健康状态评估及考虑强度、变形综合控制的路基结构设计提供参考。     

引入积温效应预测夏季西安市电力气象负荷

利用2010—2012年6—8月西安市逐日电力负荷资料及对应时段地面观测站数据,分析了高温天气过程中日最大电力负荷的变化特征。结果发现,3年间西安地区共发生晴热天气过程5次,闷热天气过程4次,其中晴热天气过程发生在6月,闷热天气过程发生在7、8月,且闷热天气过程的电力负荷增长更加明显;利用日最高气温变化跟踪气象负荷的变化发现,日最高气温33℃为西安市气象负荷初始气温敏感点,35℃为强气温敏感点,38℃为极强气温敏感点;引入积温累积效应,建立了多元回归的电力气象负荷预测模型,经2013年夏季模型应用检验表明,日最大电力负荷预测平均误差为6.0%,能较好的模拟电力负荷的实际变化,对西安市夏季电力气象服务工作有指导意义。     

基于温特斯法的夏季气温预测模型建立及应用

介绍了温特斯法的基本理论及3个平滑方程的递推公式、初始值公式和预测模型公式,并依据其理论,采用VB 6.0编程技术,设计了预测模型软件;同时,将夏季6、7、8月的月平均气温看作具有随机性、线性、季节性变化的时间序列,利用商丘、民权、柘城、永城4个代表站1961～1999年夏季气温样本资料,建立了预测模型.对2000～2002年夏季气温试报结果为,平均预测准确率92%,其中7月份100%,6月份92%,8月份83%.     

The timing behavior of magnetar Swift J1822.3—1606： timing noise or a decreasing period derivative？

The different timing results of the magnetar Swift J1822.3—1606 are analyzed and understood theoretically.It is noted that different timing solutions are caused not only by timing noise,but also because the period derivative is decreasing after the outburst.Both the decreasing period derivative and the large timing noise may originate from wind braking associated with the magnetar.Future timing of Swift J1822.3—1606 will help clarify whether or not its period derivative is decreasing with time.