DZW重力仪非线性零漂的贝叶斯估计方法

提出一种利用重力观测数据得到DZW重力仪非线性零漂的新方法。该方法核心算法为贝叶斯公式,原理为以零漂的连续性作为先验约束条件,考虑重力观测数据浮动产生的偏差,将每个采样点零漂的均值和方差作为超参数进行求解。该算法可以重复运算,随着计算次数的增加,超参数会趋向于收敛极限,从而得到最优解。经过数据验证,该算法可以精准得到非线性零漂曲线。零漂校正后重力观测值的方差为1.595 53×10^-10 μGal²,可为DZW重力仪的测量精度提供保证。     

热带印度洋上层洋流的动力统计诊断

作者对热带印度洋上层洋流作了空间的三维经验正交函数(EOF)分析,揭示其与印度洋偶极子和ENSO循环的关系.结果表明:热带印度洋上层流场偏差的前3个三维模态都具有赤道俘获波的性质,第一、二、三模态均具有2～4年的准周期,第一、三模态分别对应于第一、二类印度洋偶极子模态,第二模态则是ENSO在印度洋的延伸模态.由三维EOF各模态可直接计算各模态的垂直速度场.印度洋海温的年际变化主要取决于印度洋地区的海气耦合状态,然而ENSO循环也有很大影响,其影响也许是通过沃克环流的啮合作用来实现的.     

资料同化方法研究进展

数值天气预报模式的不断完善和大气观测探测资料（特别是卫星、雷达等非常规探测资料）的大量涌现,推动着资料同化方法的逐步发展.文章主要回顾了资料同化方法研究的发展过程、目前的应用现状以及对未来同化方法的展望.随着人们对资料同化含义的深入理解,对于资料同化的研究由初始的探索阶段逐步发展到以经验性为主的同化方法,主要包括SCM和nudging;统计方法的引入,成为资料同化方法研究发展道路上具有重要意义的一个里程碑,从而出现了多元统计插值同化,比如OI,3D-Var以及PSAS;针对背景误差协方差固定不变与实际情况的差异,考虑时间维的四维资料同化方法成为目前国际上较为主流的同化研究方法,其中以4D-Var和Kalman滤波为代表;随着计算机技术的进步,更加合理的四维资料同化方法将会成为未来业务预报中主要的资料同化方法.     

袖阀管法灌浆施工质量控制

在长沙市第一污水处理厂扩建工程截污干管地基防渗灌浆工程中,采用了袖阀管灌浆法施工工艺,根据其工艺流程,主要对成孔、套壳料配方及浇注、灌浆材料以及灌浆过程等关键工序进行质量控制,并在灌浆施工过程中对所遇到的不同特殊情况采取了不同的处理方法,其工程防渗加固质量完全满足设计要求。这也表明袖阀管灌浆法适用于粘土、粉细砂砾等松散地层中的劈裂灌浆施工。     

煤岩流变模型与地表二次沉陷研究

通过流变实验研究发现,煤岩流变具有低流变系数和高蠕变门槛值特征,并符合对数型经验公式和修正的伯格斯理论模型。作者以河北峰峰矿区为例,求出了各级应力水平下煤岩流变经验公式的典型参数集,并结合峰峰二矿工业广场建筑物下条带开采地表沉陷实例进行了分析。      

Temporal and spatial variabilities of Japan Sea surface temperature and atmospheric forcings

In this study, we used the National Centers for Environmental Prediction monthly sea surface temperature (SST) and surface air temperature (SAT) data during 1982–1994 and the National Center for Atmospheric Research surface wind stress curl data during 1982–1989 to investigate the Japan Sea SST temporal and spatial variabilities and their relations to atmospheric forcing. First, we found an asymmetry in the correlation coefficients between SST and wind stress curl, which implies that the SST variability at the scales of the order of one month is largely due to atmospheric forcing. Second, we performed three analyses on the data fields: annual mean, composite analysis to obtain the monthly anomaly relative to the annual mean, and empirical orthogonal function (EOF) analysis on the residue data relative to the summation of the annual mean and the monthly anomaly. The first EOF mode of SST accounts for 59.9% of the variance and represents the Subpolar Front. The temporal variation of the first EOF mode implies that the deep Japan Sea could be cooler in cold seasons (November–April) of 1984–1987. Third, we computed cross-correlation coefficients among various principal components and found that the atmospheric warming/cooling is the key factor causing intra-seasonal and interannual SST variabilities.     

基于遍历搜索算法的水文地质参数优化求解

为了解决传统的Theis配线法在求参过程中无法利用全部抽水试验数据、手动配线效率较低、求参过程受人为主观因素影响较大等问题,利用抽水试验数据,以Theis公式和叠加原理为理论基础,以理论计算降深与实测降深的Nach-Sutcliffe效率系数值达到最大为目标函数,基于Matlab软件编程,再利用遍历搜索算法对导水系数（T）、贮水系数（S）在其对应范围内进行遍历,实现了水文地质参数的自动精确求解。将遍历搜索算法应用于2个抽水试验实例的水文地质参数求解,并与传统求参方法的计算结果进行比较分析。结果表明：利用遍历搜索算法求参的计算结果与传统求参方法的计算结果相近,表明利用遍历搜索算法求解水文地质参数有效可靠;2个抽水实例利用遍历搜索算法得到的参数对应的理论计算降深与实测降深的Nach-Sutcliffe效率系数值分别为0.996 5、0.970 8,且相比传统的求参方法而言更接近1.000 0,说明其拟合程度更好。     

土壤墒情监测仪器拟合公式研究

土壤墒情监测迟迟不能实现自动化,主要原因是墒情监测仪器的监测精度始终停留在只能定性地监视旱情的变化趋势,无法用自动监测数据准确分析出不同的干旱等级和计算出对应的受旱耕地面积。结合吉林省墒情监测工作实际,开展了土壤墒情监测仪器拟合公式的研究,提出了土壤墒情监测仪器拟合公式的最佳形式,对于仪器厂家转变观念,改变仪器公式形式,提高仪器监测精度,早日实现墒情监测自动化具有很好地参考价值。     

HHT的滤波特性及在声波测井波列信号处理中的应用(英文)

阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号,Hilbert～Huang变换（HHT）是处理非平稳信号的一种比较新的时频分析方法。通过对信号进行经验模态分解（EMD）和对瞬时频率的求解,可以获得声波信号的时一频谱。其关键技术就是进行经验模态分解,任何非平稳的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数。EMD方法可以理解为以声波信号极值特征尺度为度量的时频滤波过程。滤波器充分保留了声波信号本身的非线性和非平稳特征,在声波信号的滤波和去噪中具有很大的优势。文中介绍了HHT时频滤波的实现过程,并列举了一些声波测井波列实例,说明了该方法的有效性。     

An explicit method for numerical simulation of wave equations

In this paper, a method to develop a hierarchy of explicit recursion formulas for numerical simulation in an irregular grid for scalar wave equations is presented and its accuracy is illustrated via 2-D and 1-D models. Approaches to develop the stable formulas which are of 2M-order accuracy in both time and space with M being a positive integer for regular grids are discussed and illustrated by constructing the second order (M = 1) and the fourth order (M = 2) recursion formulas.