等离子体层嘶声散射辐射带电子的损失时间尺度建模研究

等离子体层嘶声(Plasmaspheric hiss)是地球辐射带中的一种常见哨声模波动,主要存在于等离子体层中.嘶声波可以通过回旋共振散射辐射带电子,在辐射带槽区的形成过程和反转能谱的演化过程中具有重要作用.因此,在辐射带动态建模中需要考虑嘶声波的作用,常用的方法是在辐射带电子扩散方程中加入嘶声波导致的损失项,用损失时间尺度(loss timescale)代表电子损失的快慢.本文基于等离子体层嘶声对辐射带电子的投掷角散射系数模型计算了嘶声波导致辐射带电子损失的时间尺度.建立了包含L(范围为3~6)、冷等离子体参数α^*(范围为3~30)以及电子能量(范围为1 keV~10 MeV)的电子损失时间尺度参数化模型.基于该模型,可以快速计算电子在嘶声波散射效应下的损失时间尺度.通过与卫星实际观测的电子损失时间尺度对比,验证了本文建立的嘶声波损失时间尺度模型的合理性,可为实现辐射带的快速建模提供有利支持.

     

基于信息损失的街道渐进式选取方法

对街道网的量测信息、拓扑信息和专题信息进行了计算,在此基础上提出了一种基于信息损失的街道选取方法。按照该方法对GB 12343-90中的一幅街区式居民地地图进行了实验。结果表明,该方法能够动态和渐进地进行街道选取。     

基于探空数据集成学习的短时强降水预报试验

使用2015—2019年6—9月08：00（北京时）我国119个探空站的大气层结和对流参数作为特征参数,基于XGBoost集成学习方法,建立短时强降水事件预报模型。同时,提出一种面向高影响天气的模型优化思路,通过使用分段权重损失函数,进行模型调优,在空报率不超过一定阈值的情况下,可提升模型预报的命中率和TS评分。设计分段权重损失函数权重敏感性试验和损失函数对比试验,选取7个区域中心探空站对比分析模型优化方法的有效性和泛化性。利用2019年6—9月全国探空数据针对短时强降水预报开展批量独立检验和个例分析,结果表明：改进后的预报模型TS评分提高0.05~0.1,命中率提高0.15以上,空报率提高0.05~0.1,表现出明显的“宁空勿漏”预报倾向,模型预报能力得到明显提升;在全国短时强降水预报试验中,预报模型命中率为0.65,空报率为0.37,漏报率为0.34,TS评分为0.47,说明该模型对短时强降水天气具有一定预报能力。     

Spatial and temporal analysis of urban flood risk assessment

广东暴雨强度大、范围广、季节长,造成的灾害重、影响大。为合理、定量地评估广东暴雨洪涝过程强度及其损失,基于1994-2018年广东致灾暴雨过程和相应灾情资料,构建了广东暴雨过程综合强度评估模型和灾情指数模型,并采用百分位数法进行暴雨强度和灾情等级划分,以第60、第80、第90和第95百分位数为临界阈值,分别将致灾暴雨过程强度和灾情划分为弱（1级）、较弱（2级）、中等（3级）、较强（4级）、强（5级）和微灾、小灾、中灾、大灾、巨灾5个等级,进而分析了不同强度等级暴雨过程可能造成的人口、农作物、房屋和经济等承灾体损失。结果表明：（1）1994-2018年间,广东各等级致灾暴雨过程主要出现在4-9月的汛期,5-7月尤其多,要特别注意防御;（2）致灾暴雨过程强度等级与各类承灾体灾情指数存在显著正相关关系：随暴雨强度的增强,倒塌房屋数呈指数增长,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积和直接经济损失呈线性增长;（3）平均而言,当暴雨强度达到强（5级）等级时,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积、倒塌房屋数和直接经济损失标准分别约为187.19万人、22人、10.52×10⁴ hm²、1.12万间和13.07亿元。

     

小麦赤霉病产量损失预测方法研究

赤霉病是影响小麦产量的主要病害之一,开展小麦赤霉病产量损失预报对农业生产和国家粮食安全都具有重要意义。利用全国小麦赤霉病产量损失资料、旬平均气温、旬降水量、旬日照时数、旬阴雨日数等资料,根据动态综合聚类指标,建立了赤霉病对小麦产量造成损失的动态预测方法。预测结果表明,10年增减符号预测正确率达90％,产量损失预测平均准确率达90%。     

暴雨灾害对福建水稻产量影响的灾损评估方法

洪涝灾害是影响农业生产的主要自然灾害之一,开展农作物洪涝灾害损失评估是指导农业防灾减灾的重要依据,对稳定农业生产和保障粮食安全具有重要意义。首先,简要回顾了近30 a农作物洪涝灾害致灾机理的研究进展,分类梳理农作物洪涝灾害损失评估的主要方法,指出相关方法在不同应用场景中的优势和局限性;在此基础上,提出以多源数据为支撑、以水动力模型为引擎、基于数值模拟与机器学习相结合、面向致灾过程的农作物洪涝灾害损失动态模拟框架,并展望提出未来重点研究的3个方向：（1）构建多致灾参数脆弱性模型,完善针对不同孕灾环境和承灾体的模型库;（2）加强多源数据融合应用以提高评估精度,发展并行计算和人工智能算法以提高计算效率;（3）加强洪涝灾害评估综合平台建设,向深度智能化场景应用转变。

     

不同岩性条件下预应力锚索锚固力损失规律研究

影响预应力锚索锚固效果的因素多而复杂,并且各因素之间又相互影响。锚固力损失与岩土体性质密切相关,通过理论分析、试验研究、数值模拟等方法,研究岩土体的蠕变变形和压缩变形对锚固力损失的影响机理,对坚硬岩体、软弱岩体、破碎岩体以及土体所造成的预应力锚索锚固力损失规律进行研究,研究表明:岩土体性质不同,引起的预应力锚索锚固力损失也不相同; 岩土体质量越好,在相同初始锚固力条件下其锚固力损失就越小。该研究成果可指导锚固工程的设计、施工和运行管理,有利于提高锚固工程的经济效益和社会效益。     

煤层气井牛顿流体压裂压力损失预测模型

为准确预测牛顿流体连续管压裂作业时沿程管柱内的压力损失,根据我国煤层气井压裂所采用压裂液的特点,运用流体力学理论与方法,建立了基于牛顿流体流变学基本特征的混砂液在连续油管内流动过程中的压力损失预测模型;对不同施工排量、砂比、连续管径和入井长度比等参数对管内压力损失的影响规律进行了分析。提出： a .牛顿流体在管内流动压力损失的主控因素为流体与管壁的摩擦,因此,降低牛顿流体管内压力损失的有效途径是合理选择连续油管直径与优化施工排量; b .为降低管内摩擦压力损失,应参考入井长度比值等参数,合理优选连续油管长度; c .在满足连续管工作压力和保证携砂液性能的前提下,牛顿流体压裂时应尽可能采用大管径、大排量、中砂比施工。     

2020年1月19日新疆伽师6.4级地震灾害损失快速评估精准性分析

进行地震灾害快速评估时,地震发生时刻、震级、极震区烈度评估、宏观震中与微观震中偏离、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵等是影响地震灾害损失计算的主要因素,各因素存在不确定性,所以评估结果与实际结果存在一定差距。本文探讨了2020年1月19日新疆伽师6.4级地震灾害评估中极震区烈度评估、地震影响场、宏观震中与微观震中偏离、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵与真实结果的偏差。研究结果表明,造成本次地震损失快速评估结果存在偏差的主要因素包括地震影响场分布、人口与房屋建筑（对应抗震能力）数量评估的偏差;提高地震影响场评估、人口、房屋建筑等数据空间分布精准性,是提高地震灾害损失快速评估系统精准性的基础和前提。     

基于混合损失U-Net的SAR图像渤海海冰检测研究

渤海是我国重要的经济区,海冰灾害严重威胁着人类生产活动。合成孔径雷达具有全天候成像能力,研究渤海区域的SAR图像海冰检测具有重要意义。传统海冰检测方法受限于特征提取方法和建模方式,检测精度有待提升。深度学习具有极强的特征自学习能力,适用于图像检测问题。本文基于深度学习框架U-Net,以Sentinel-1双极化（VV和VH）合成孔径雷达图像为输入信息,设计混合损失函数优化传统U-Net模型,形成了基于混合损失U-Net的渤海海冰检测模型。将本文模型与传统海冰检测方法[脉冲耦合神经网络（PCNN）、马尔科夫随机场（MRF）和分水岭算法]和基于深度卷积神经网络（CNN）的深度学习方法进行了对比。实验结果表明：本文基于混合损失U-Net的海冰检测模型在重叠度、F1分数、精确度和召回率4项度量指标上分别达到了97.567%、98.769%、98.767%和98.771%,检测效果明显优于对比方法;双极化信息输入的检测结果比VV单极化输入的检测结果在F1分数、精确度、召回率和重叠度上分别提高了0.375%、0.111%、0.639%和0.740%;混合损失函数的检测结果比非混合损失函数的检测结果在F1分数、精确度、召回率和重叠度上分别提高了1.129%、0.947%、1.794%和2.231%;模型能对冰水沿线、冰间水道、冰间隙等细节进行有效检测;可应用于渤海区域整幅SAR图像的海冰检测,为海冰监测、海冰变化分析、海冰预报提供技术支撑。