140kaBP以来南海西南部上升流影响区沉积记录及其古海洋环境变化

对南海西南部现代上升流区沉积物柱样BIS-187-61孔有机碳、生物蛋白石、碳酸盐等各沉积组分进行了详细的分析,试图探讨末次间冰期(MIS 5)以来南海西南部夏季上升流影响区沉积过程及其所反映的海洋环境变化过程。研究结果发现,140kaBP以来该孔沉积记录期总体表现为:碳酸盐百分含量冰期低间冰期高,主要受周边陆源物质输入稀释的控制,为典型的"大西洋型碳酸盐旋回",有机碳、生物蛋白石、碳酸钙以及陆源沉积物的堆积速率均在MIS 2期、MIS 4期和MIS 5e期出现高值。其中,MIS 2期和MIS 4期生源和陆源沉积堆积速率增加可能与冰期时冬季风增强及海平面下降导致陆源营养物质输入增加对初级生产力的刺激有关,也可能与陆源物质输入增加对海洋生源颗粒物输出的压载作用增强有关。而MIS 5e期南海海平面高度与现代相仿,间冰期较强的夏季风引起的越南沿岸上升流增强是导致该时段本研究区域表层初级生产力增强,沉积物总堆积速率及各组分堆积速率都相应增加的主要原因。     

带深桩基础高层建筑结构的地震动输入问题

带深桩基础高层建筑结构的地震反应分析通常按刚性地基假定选择地震动输入,其合理性一直受到工程界关注。本文探讨了此类结构考虑桩-土-结构相互作用的整体有限元分析的地震激励施加、单元网格划分、积分步长确定、边界处理等问题,通过整体有限元分析模型和常规分析模型的算例分析对比,探讨了常规地震动输入方法的合理程度。结果表明,常规输入法总体偏于安全,是基本可行的,但可能低估结构底部几层的地震反应,应引起注意。     

分层水体对表层辐照度比影响的蒙特卡罗分析

众多海洋观测数据表明,在真光层深度范围内,海水固有光学特性和光学有效组分的剖面分层分布是广泛存在的,而很多遥感反演模型的建立基于均一分布假设,尤其是在经验模型的建立中,往往只利用某一深度或各深度平均的光学有效组分浓度与水体光谱的统计关系。文章通过模拟平静水面水下光的辐射传输,分别研究了叶绿素、无机悬浮物浓度垂直分布结构对水下辐照度比的影响,并对比了两类分层水体权重函数等效浓度计算式及相应水下辐照度比,结果表明,对于分层水体,透射深度和层化强度是影响等效浓度值计算误差的主要因素,透射越深,表层层化越强,水体层化对水下辐照度比的影响就越大,但其计算误差也越大。Gondon等效浓度计算结果比较接近实际值,而Zaneveld计算式则高估了分层水体的等效浓度值。     

海冰快速减退背景下大气动量输入对波弗特流涡长期变化的影响

随着北冰洋海冰快速减退,气–冰–海系统发生显著变化,波弗特流涡也发生显著变化。本文使用实测资料和海洋大气再分析数据,探讨北冰洋波弗特流涡的长期变化和大气动量输入对波弗特流涡变化的影响。波弗特流涡的长期变化可以分为3个典型时期(1980–1995年,1996–2007年,2008–2018年)。最近时期(2008–2018年),波弗特流涡平均流涡强度达到4.39×10–7,相较于第1个时期(1980–1995年),流涡强度增加近2倍,达到稳定的状态。波弗特流涡范围扩大,主体向西北移动;上层海洋斜压性增强。与此同时,上层海洋环流主模态已发生显著转变:1980–1995年,环流主模态为影响整个加拿大海盆的加拿大海盆模态;2008–2018年的主模态则转变为影响整个研究海域的太平洋扇区模态。最近时期,表征气–海之间动量输入的气–海应力显著增加,尤其是夏末秋初的8–10月,与冰–海应力几乎相当。增加的大气动量输入带来平均动能增加,埃克曼泵压效应增强,下盐跃层深度加深,增加的大气动量输入进而导致近年来波弗特流涡的显著增强。加拿大海盆南部是大气动量输入的关键区。     

卫星导航定位中DOP的精度增强作用分析

通过理论推导分析了 DOP 的一些性质,并进行了算例分析。 实验结果表明,在一些特殊应用环境中, DOP 值会随着星地空间几何布局的改善而大幅减小,以至于小于 1,从而增强了用户位置和时间偏差参数的精度; 结果还表明,导航解算方程的权逆阵的条件数在星地空间几何布局改善的条件下具有与 DOP 极为相似的变化规律,并且可以反映用户等效测距误差对于导航解相对误差的敏感性,亦可作为精度评估的一种度量方法。     

应用最小二乘法建立钾长石释光测年标准生长曲线

标准生长曲线（Standardised Growth Curve,SGC）法的提出为高效快速地测定释光样品的等效剂量（D_e）值提供了可能。不同实验室的放射源剂量率、操作流程、仪器误差等的不同会导致SGC参数的不同。运用最小二乘法标准化实验剂量校正后的信号L_ri/T_ri*D_e得到一条本实验室的标准生长曲线,用来快速得到等效剂量值。通过R软件实现了最小二乘法标准化过程,建立了50、100、150、200、250℃激发温度下的钾长石的标准生长曲线,分析发现250℃下的SGC收敛性最好,由于此温度下的信号衰退率可忽略不计,因此,我们用250℃激发温度下的SGC方程来估计样品的等效剂量。比较250℃ SGC D_e和250℃ MET-pIRIR D_e的一致性,发现在0~500 Gy范围内用SGC法估计的D_e和MET-pIRIR法估计的D_e非常接近,表明了此范围内SGC法的可靠性,而在>600 Gy范围内出现较大差别。一方面,此范围内用于拟合SGC的数据点较少导致高剂量区域内拟合的方程参数不够准确;另一方面,600 Gy与SGC对应的饱和剂量水平值844.5 Gy已经接近,所以在>600 Gy区域测出的D_e很可能出现较大偏差。因此需在今后工作中逐步积累更多样品,完善SGC参数,使其也能胜任较老年龄样品。     

鄂霍次克海南部晚第四纪的古海洋学记录

鄂霍次克海是太平洋第二大边缘海,在西北太平洋水文环境中扮演重要角色。综合分析了鄂霍次克海南部T00孔沉积物的多种替代性指标,揭示了鄂霍次克海晚第四纪以来的环境变化受季节性海冰变化、大气循环模式、陆源物质通量和表层生产力的共同影响。对比放射虫Cycladophora davisiana的含量曲线与LR04氧同位素记录,该孔沉积物可划分为氧同位素1-7期,底部年龄约为250ka。C.davisiana在间冰期的高含量表明鄂霍次克海中层水是北太平洋中层水的主要源区。蛋白石和有机碳的分析显示鄂霍次克海表层生产力在冰消期突然增大,随后在间冰期逐渐下降,冰期普遍较低。C/N比值曲线的分析说明鄂霍次克海的有机质沉积物主要来源于海洋。沉积物粒度的分析揭示鄂霍次克海冰期时陆源粗颗粒含量较低,至冰消期粗颗粒含量突然增加,而在间冰期陆源粗颗粒含量较高。     

一种用于下放式ADCP的TVC增益补偿控制策略

讨论了下放式ADCP信号接收过程中的TVC增益补偿控制策略.结合下放式ADCP的工作特点,从能量节约的角度采取了同时测底测流的工作模式.针对此种工作模式,提出了按区间分段的TVC增益补偿控制策略.通过声呐方程和TVC距离一增益模型分析,进行了MATLAB仿真验证,并针对可能出现的问题,提出了以相关函数等效电压作为判据的解决方法.     

Extending self-organizing maps for supervised classification of remotely sensed data

An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors ： an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen＇s competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification.