Impacts of Previous Winter Kuroshio SSTA on Summer Rainfall in China

1. IntroductionAs well known, Kuroshio is a famous and strongwest boundary current in the North Pacific. It trans-fers enormous energy from the low latitudes to themid-high latitudes and releases huge heat flux to theatmosphere above (Hsiung, 1985). The variation ofKuroshio exerts great influence on weather and cli-mate in East Asian.During 1950-60s, Lü (1950, 1964) found that thewestern North Pacific SSTA had a close relation withsummer rainfall in China. In the 1970s, evidencesshowed…     

Research relevance, 'knowledge transfer' and the geographies of CASE studentship collaboration

The Co-operative Awards in Science and Engineering (CASE) studentship programme of the UK Research Councils provide one example of wider efforts internationally to encourage so-called 'knowledge transfer' and thereby harness publicly supported university research more closely to the goals of national competitiveness, regional economic development and local regeneration. In this paper we describe the implications of how the various UK research councils have interpreted the objectives and beneficiaries of 'knowledge transfer', both for the relative opportunities available to human and physical geographers for collaboration through CASE and for the sorts of values that their research must serve. Then, we draw on unpublished data from the Economic and Social Research Council (ESRC) to explore the geographies of CASE studentship allocation and participation. The broad regional and institutional patterns of participation we describe have important implications for ongoing debates in the UK about research selectivity and the role of the university as an engine of local development, while the striking disciplinary patterns of CASE participation, and in particular the overwhelming success of geographers in this competitive programme, provide an opportunity to reassess claims about whether and for whom geographical research is relevant.     

Modelling load–displacement response of driven piles in cohesionless soils under tensile loading

A new methodology for deriving the uplift load–displacement response of long driven piles in cohesionless soils is proposed. This method accounts for the effects of the friction fatigue processes during pile driving and the existence of locked-in residual stresses at the end of pile driving before commencing the pile load test. A hyperbolic formulation is utilized to simulate the nonlinear load transfer curves (the so-called t–z curves). The utility of this technique is demonstrated for a field pullout load test on a driven pile in sand. Predicted and measured load–displacement curves showed good agreement, indicating that this approach yields reasonable results as long as representative input parameters are employed.     

珠江口盆地白云凹陷新生代构造演化动力学

白云凹陷构造演化史的研究对在白云凹陷开展油气勘探和深水沉积研究具有重要的意义。通过对断裂与沉积结构平面和剖面特点的分析,结合岩浆活动特点,文中提出白云凹陷是一个复式地堑,推测这种结构特点与凹陷下地壳的强烈韧性减薄和颈缩变形有关,表现为热岩石圈的伸展。其发育机制推测与白云凹陷位于构造转换带上有关,特殊的构造位置使白云凹陷成为强烈构造变形区,岩石圈地壳强烈减薄,伴随伸展过程和地幔上涌,脆性地壳或上地幔中部分熔融物质的出现导致岩石圈强度的急剧降低,在区域伸展应力场下以韧性流变方式减薄。岩浆在构造转换带下聚集并发育主岩浆房,由于白云凹陷南北边缘没有发育正断裂系统,岩浆主要沿垂直伸展的方向运移,因此在珠琼运动一幕和二幕南南东向伸展应力作用下,岩浆向白云凹陷的东部和西部运移至北西向基底深大断裂处,那里由于北西向断裂表现为左行张剪性质而成为压力较低的地区,从而成为岩浆上涌和侵位的地方。在岩浆聚集的地区,活动岩浆体附近的脆性变形被分散的韧性变形所取代,因此在凹陷的东北和西南两个角上,发育了张性和张剪性小断裂群,由于热岩石圈弹性较差,白云凹陷长期持续沉降。白云凹陷的断裂活动和沉积演化史还受到南海海盆扩张活动的影响。     

基于SHAP值机器学习的江西暖季暴雨预报因子重要性分析

机器学习模型（Machine Learning,ML）的不可解释性给其在气象业务中的应用带来了挑战。模型解释和可视化是解决这一问题的有效途径。文中将SHAP值应用于天气预报ML模型解释,研究了江西省暖季暴雨模型的预报因子对预报结果的影响。分别选取2016—2020年、2021—2022年4—9月ECWMF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）高分辨率数值模式物理量及国家站降水观测数据进行XGBoost 建模与模型解释。结果表明,全局重要性排名前4位依次是总降水（重要性42.70%）、850 hPa比湿（重要性11.17%）、925 hPa相对湿度（重要性10.44%）、500 hPa相对湿度（重要性 9.16%）。个例分析表明,命中个例中高重要性物理因子在暴雨区的 SHAP 值较大,漏报（空报）个例在漏报（空报）区域高重要性物理因子的SHAP值偏小（偏大）。SHAP值从全局和局部可定量给出ML模型有物理意义的解释,解释结果与天气学原理和业务经验较一致,有利于ML在气象业务中的深入应用。     

一种多层特征融合的道路场景实时分割方法

道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在Mobile Net V2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

北大港潜山在沙三段沉积期的隆升状态及其对沉积物源的供给

北大港潜山构造带的高点区无沙三段沉积,依照地层终止方式无法厘定出北大港潜山的高点区是在沙三段沉积期一直暴露地表没有接受沉积,还是在沙三段沉积期接受了沉积,后被晚期构造抬升剥蚀殆尽。确定北大港潜山高点区在沙三段沉积期的演化状态对于分析本区沉积体系及储层分布至关重要。本文以构造与沉积的响应关系为分析的思路和依据,通过地层厚度图的框架约束,基于砾岩分布和泥岩颜色所指示的古环境、古地貌、古物源的特征,分析出北大港潜山高点区在沙三段沉积期一直是一个稳定的物源区,其剥蚀下来的物源通过构造转换带的控制,沉积在板桥凹陷和岐口凹陷。     

一种基于核学习的储集层渗透率预测新方法

基于核学习的支持向量机,是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。在复杂地层中,基于支持向量机的智能和自适应模式识别能力而建立了常规测井多参数信息输入的渗透率预测模型,然后对实际油田储集层渗透率进行了预测。与常规线性回归模型预测结果相对比,所提出的方法更易于使用,很少受不确定因素的影响,并具有较强的信息整合能力以及更高的预测准确性和可信度。