HHT-EEMD用于IGS站高程时间序列分析

利用经验模态分解（EMD）和整体经验模态分解（EEMD）方法,将BJFS站2000~2015年高程时间序列进行分解,发现其不仅存在1 a、0.5 a、0.25 a、2个月、1个月以及长周期等周期项,还存在以往方法很难探测出来的近似2 a周期信号。与EMD分解结果对比,整体经验模态分解可以明显减弱模式混叠现象。对各分量进行Hilbert 变换（HHT）,得到时间-频率-能量的Hilbert 频谱图。结果表明,年周期和2 a周期变化是高程运动的主要贡献项。利用小波变换方法对比验证EEMD的分解结果表明,与小波分析相比,EEMD重构信号与高程序列差异的RMS更小,证明了HHT-EEMD方法在数据资料分析过程中的有效性。对环境负载及GRACE负载造成的测站位移进行功率谱分析得出,环境负载确实会造成IGS站高程时间序列的1 a、0.5 a以及季节性运动,GRACE负载还验证了2 a信号的存在。     

Energy average formula of photon gas rederived by using the generalised Hermann—Feynman theorem

By virtue of the generalised Hermann--Feynmam theorem we re-derive the energy average formula of photon gas. This is another useful application of the theorem.     

时间尺度重构EEMD-GRNN改进模型预测PM2.5的研究

合理构建PM_2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM_2.5浓度变化的关键。传统PM_2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM_2.5浓度时间序列数据,分析PM_2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM_2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM_2.5对PM₁₀、NO₂、O₃、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM_2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R²分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM_2.5浓度大于100 μg/m³）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。     

Estimation of the wave-related ripple characteristics and induced bed shear stress

A large data set on ripples was collected and examined. A set of new formulas for the prediction of the ripple characteristics is proposed with an emphasis on the disappearance of the ripples. The ripple wavelength was observed to be proportional to the bottom wave excursion but also to be a function of the grain-related Shields parameter and wave period parameter introduced by Mogridge et al. (1994). The ripple steepness was found to be nearly constant for orbital ripples, and with a sharp decrease for suborbital ripples. Two empirical functions are added including the effects of the critical Shields parameters (inception of transport and inception of sheet flow), i.e. giving the boundaries for the ripple existence's domain. The proposed formulas yield better prediction capabilities compared to the previously published formulas, especially when ripples are washed out. The effect of the ripple characteristics on the roughness height and the calculation of the bed shear stress is also discussed. It appeared that the bed shear stress calculation is more sensitive to the empirical coefficient a_r introduced in the estimation of the ripple-induced roughness height or to the limits of existence of the ripples than the ripple characteristics themselves.     

改进型经验正交函数海洋声速剖面预报方法

鉴于深海温跃层以下往往声速值缺乏,声速剖面不完整的原因,提出一种声速剖面的预报方法:在传统经验正交函数预报法基础上,首先改进协方差矩阵的求解方法,将原始数据的空间信息和时间信息有效地融合到协方差矩阵中,通过由大量实测数据统计得出的时间函数的经验公式,得到合成剖面,将二者结合,把不完整剖面垂直向下延拓到海底,较为有效地解决了传统方法求解协方差矩阵和时间函数较粗糙的问题,给出了完整的海洋声速剖面的准确预报.实测数据检验结果表明,改进方法的预报精度比传统方法有了很大提高.     

EWT-Elman组合模型短期电离层TEC预报

针对电离层总电子含量(TEC)非线性、高噪声的特点,建立基于经验小波变换(EWT)和Elman神经网络的短期电离层组合预报模型。运用该模型对不同地磁环境的电离层TEC时间序列进行建模预报,结果表明,EWT-Elman组合模型可反映电离层TEC的变化特征,地磁平静期预测平均相对精度为93%,均方根误差为1.04 TECu;地磁扰动期预测平均相对精度为92.4%,均方根误差为2.18 TECu。单一Elman模型、EMD-Elman组合模型以及EWT-BP组合模型在地磁平静期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为1.33 TECu;地磁扰动期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为2.57 TECu。对比其他模型,本文方法预测效果最优。     

EEMD-多尺度排列熵的GPS高程时间序列降噪方法

针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和d_nSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。     

淹没植物对河道糙率的影响

基于河道水动力及植物柔性变形分析,建立淹没状态下的植物河道糙率计算的理论关系,同时,利用试验资料及理论分析成果,进一步获得了植物河道糙率的附加值,借此可以分析与评价河道植物对水流阻力的影响程度.     

地表沉陷空间预报及其有理分式解法的应用

通过阐述地面沉陷机理,分析地下岩体内应力状态和地下开挖空间的形成过程.引入数学积分模型建立地面沉陷理论模型,重点说明单元下沉盆地和特征点下沉,推导出地面沉陷预报公式.并利用有理分式解法求解地面沉陷预报数值.此法的计算精度高,适用面广,有效地解决了常规解法工作量大、计算精度低的缺点.为一种有效、实用的计算地面沉陷预报值的方法.     

西藏盐湖卤水蒸发速率的实验与计算

本文对国内外水面蒸发速率的研究进行了综述,总结了西藏扎布耶盐湖Φ20cm蒸发皿淡水蒸发量与气温、降水、日照的相关关系,提出了改进的扩展彭曼公式法,用于较为准确地计算盐湖卤水蒸发速率,并以西藏扎布耶盐湖为例计算了盐湖卤水蒸发。该方法可以应用于盐湖湖面蒸发与水量均衡计算,也可以应用于盐湖开发中的盐田工艺设计计算与实际生产应用。