海岸带及其调查技术进展

海岸带是重要海陆过渡带地貌单元与区域,兼受海陆动力双重作用与影响,包括不同类型的沉积相,经历复杂的动力沉积、地貌演变及灾变过程。海岸带调查涉及学科交叉融合,调查要素相对独立与内容多学科交叉并存。我国曾分别于1960年、1981年和2003年组织开展过全国海岸带综合调查工作,调查获取了大量丰硕成果。当前海岸带调查与研究过程中亦暴露出一些亟需突破问题,包括:1)海岸带存在大范围"盲区",浅水易陷、礁石养殖等区域难以到达,成为海岸带数据"空白区"、调查"禁区";2)我国海岸带观测平台数量少、分布零散,未形成综合有效观测网,导致长时间序列、多源准同步调查数据缺乏,难以准确把握海岸带变化规律,破解资源环境有关问题;3)海岸带数据获取智能化程度低,严重阻碍制约有关对策及时有效性;4)海岸带不同学科协同调查、交叉融合研究模式尚未建立,不能及时发现海岸带科学问题。今后海岸带调查将在海岸带高分辨率过程数据、全覆盖无死角实时动态数据获取技术,长时间序列综合数据采集平台建设,陆海空全天候立体化数据采集传输及快速智能决策,以及海岸带多学科交叉攻关研究等方面取得突破。     

基于克里格法刻画砂岩型铀矿U、Ra和U-Ra平衡系数垂向分布规律——以二连盆地芒来铀矿床为例

砂岩型铀矿是绿色经济可采的重要能源矿种,目前是世界上重要的铀矿勘探类型之一。二连盆地芒来铀矿床、鄂尔多斯盆地纳岭沟铀矿床铀矿体多呈板状产出,板状铀矿体成因备受关注。为研究砂岩型铀矿内部U、Ra和铀镭平衡系数（Kp）分布的垂向分布规律,本文以二连盆地芒来铀矿床为例,采用具有网格精度高优点的克里格插值法研究U、Ra和Kp垂向分布规律,分别利用放射性样品分析数据和定量伽马测井五点式反褶积法反演U含量数据,通过克里格法精细刻画砂岩型矿体中U、Ra和Kp分布的垂向分布规律。研究发现,该矿床板状矿体内部具有卷状的特征,Kp分布形态可以用来判断含氧含铀水的运移方向以及氧化强弱。该方法对研究铀矿体形态、铀矿成矿规律和后续地浸开采具有重要意义。     

应用分块矩阵求逆解算约束秩亏间接平差模型

在通常的四分块矩阵求广义逆矩阵和凯利逆矩阵公式基础上,分析左上角子矩阵为秩亏、右下角子矩阵为零的特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵存在条件,应用广义逆矩阵法和矩阵变换法推导该类特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵显性表达公式,并用于解算约束秩亏间接平差模型的参数估计.实验数据表明,当满足存在性条件时,应用分块矩阵求逆公式解算约束秩亏间接...     

山东南部近海秋季长蛇鲻相对资源量的分布及其影响因素

为探究长蛇鲻(Saurida elongate)的生态习性和分布规律,并为长蛇鲻资源的合理利用与养护提供科学依据,本文根据2016年秋季在山东南部近海进行的渔业资源与环境调查数据,分析了该海域长蛇鲻的分布特征,研究长蛇鲻成体、幼体的分布差异,并利用广义可加模型(GAM)研究其分布与生物因子和环境因子的关系。结果表明,长蛇鲻成体与幼体的分布存在差异,成体分布范围广,幼体主要分布在30 m等深线及以浅水域。GAM模型的结果表明,饵料生物、底层水温、水深和底层盐度是影响长蛇鲻相对资源量分布的主要因子。成体、幼体的分布与影响因子的关系差异极显著(P<0.01)。长蛇鲻成体的相对资源量随饵料生物和底层水温的增加表现为先上升后下降的趋势,而幼体呈现一致上升趋势;成体和幼体的相对资源量随水深增加均呈下降趋势;幼体相对资源量随底层盐度增加有明显上升趋势,而盐度对成体的影响不显著。本研究认为山东南部近海是长蛇鲻的重要栖息地,水温和盐度是成体和幼体分布差异的可能原因。     

1998年夏季季风爆发前后南海上层环流的诊断分析

基于1998年南海季风试验（SCSMEX，South China Sea Monsoon Experiment)期间2个强化观测航次（4－5月及6－7）所获温盐深（CTD）资料，利用一个改进逆模式研究了夏季季风爆发前后南海环流的演变特征。诊断计算表明，在此期间南海环流主要表现为两脊两槽型，即越南以东和菲律宾以西呈反气旋式环流，南海北部和南海中部呈气旋式环流。但对局部区域而言，可以发现在季风爆发前后其环流结构有明显的差异。上述计算结果亦与等压面上海水密度分布的定性分析结果及同期观测的ADCP资料进行了比较，结果表明模式计算所得到的南海上层环流主要特征与定性分析结果及实测资料大体一致，诊断结果可作为南海上层季风环流演变机制研究的依据。     

振动系统的逆与优化问题(Part-Ⅱ)部分边界值再构内部场(I)理论(英文)

研究由一振动体的部分边界测量数据再构振动体内部场的逆问题。提出基于偏微分方程控制方法的一种算法 ,并证明原用于处理散射问题的 Null- field method可用来求解优化问题的随伴问题。     

粤东后江湾冲流带滩面高频振动及动力作用分析

利用涌浪影响下短时段内的冲流带滩面高频高程数据和碎波带波流资料,在奇异谱分析(SSA)的基础上,以比研究了不同形态滩面的冲淤变化趋势、趋势分布形状、冲淤变化周期和冲淤变化强度,以及同一条剖面不同桩点间各因素间的变化关系;用交叉谱方法探索了每分钟滩面高频冲淤变化与碎波带长重力波间的作用关系.分析结果表明,滩角韵律地形引起的冲流分流作用促进了滩脊向滩谷的泥沙转运,冲流带滩面存在明显的长重力波频段的周期性冲淤振动,滩面冲淤振动强度由滩面下部向上部递减,碎波带长重力波对滩面高频冲淤变化起重要作用.     

不同插值方法在海域气象参数估算中的可靠性评价

海域条件下的气象观测具有数据稀少、变化大且观测站点分布不均的特点,其插值精度受插值方法影响较大。首先对常规插值方法进行理论分析,进而选取了反距离加权法、克里金法和样条函数法三种插值方法进行了插值实验和精度分析。根据渤海湾某区域的气象历史数据,采用不同方法绘制了温度、压强和湿度的插值平面图,并基于交叉验证的方式对各插值方法进行了对比,给出了不同方法的插值估算可靠性评价。结果表明:温度、压强和湿度的插值精度均是基于反距离加权法的插值结果最优(MAE_(温度)=2.42,RMSE_(温度)=1.92,MAE_(压强)=2.05,RMSE_(压强)=1.30,MAE_(湿度)=11.394, RMSE_(压强)=6.43),同时基于反距离加权法的图形绘制可视化效果也要优于其他两种方法。研究结果可为海域气象参数估算提供理论和实践依据。     

Radar cross section analysis of marine targets using a combining method of physical optics/geometric optics and a Monte-Carlo simulation

In this paper, the radar cross section of flat plates on ocean surfaces is statistically investigated. A combining method of physical optics and geometric optics is applied to establish an effective backscattering analysis procedure. This method is a high-frequency analysis method originally derived from a simplified Stratton-Chu integral equation, assuming that the radar is far away from the target so that Kirchhoff approximation is valid. A Monte-Carlo simulation method is adopted to statistically analyze the effects of undulated ocean surfaces. The ocean surfaces are randomly generated by Pierson-Moskowitz ocean wave spectrum and a directional distribution function. Numerical investigations are carried out for flat plates, with the same height and width but with different inclined angles, on ocean surfaces of various significant wave heights.     

Adaptive Predictive Inverse Control of Offshore Jacket Platform Based on Rough Neural Network

The offshore jacket platform is a complex and time-varying nonlinear system,which can be excited of harmful vibration by external loads.It is difficult to obtain an ideal control performance for passive control methods or traditional active control methods based on accurate mathematic model.In this paper,an adaptive inverse control method is proposed on the basis of novel rough neural networks (RNN) to control the harmful vibration of the offshore jacket platform,and the offshore jacket platform model is established by dynamic stiffness matrix (DSM) method.Benefited from the nonlinear processing ability of the neural networks and data interpretation ability of the rough set theory,RNN is utilized to identify the predictive inverse model of the offshore jacket platform system.Then the identified model is used as the adaptive predictive inverse controller to control the harmful vibration caused by wave and wind loads,and to deal with the delay problem caused by signal transmission in the control process.The numerical results show that the constructed novel RNN has advantages such as clear structure,fast training speed and strong error-tolerance ability,and the proposed method based on RNN can effectively control the harmfid vibration of the offshore jacket platform.