应用MJO制作长江流域月降水预测的试验研究

用MJO指数RMM1、RMM2、振幅 1—25日平均代替月平均,用上月月平均RMM1和RMM2、振幅构造为右场,下月长江流域降水场为左场,SVD分析两场的关联,借助最优化技术,在降水场预测距平与实况距平同号总站数最大意义下确定系数,建立估计公式,由右场时间系数估计左场时间系数,最后反演降水场。尽管多数的月第一模态相关并不显著,但实际预测效果较好。     

应用深层平板载荷试验选择桩端持力层

深层平板载荷试验是一种新兴的原位测试方法。通过安阳某工程人工挖孔扩底灌注桩深层平板载荷试验的现场实践,确定了不同土层地基土的承载力特征值,为设计单位选择持力层提供数据,并为甲方节省了大量建设资金。     

汕头市历史地震影响烈度的分析

本文将所论地震事件视为随机事件。按全概率定理分析了地震对场地的地震动影响(A)和超越给定值的概率P:对地震烈度序列进行了极值统计分析,得到汕头市地震平均重现期及其对应的烈度值。     

基于自适应时序剖分与KNN的短时交通流量预测

在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。     

基于单三轴试验与直剪试验的层状软岩模拟

为探究模型试验中层状软岩模拟方法,依托九绵高速层状软岩隧道现场取样的室内试验结果,多次试验确定重晶石粉、石英砂、石膏粉、滑石粉和水的最优配比以模拟软岩基体,采用带孔薄膜模拟层理弱面的黏结作用,并通过直剪试验确定孔隙率,最后对不同层理角度与层理厚度的试样开展直剪与单、三轴试验以反映各向异性情况。结果表明：软岩基体模拟最优配比为0.55:0.15:0.07:0.06:0.17,重晶石粉对强度及破坏变形起决定作用,含量过低易压溃,含量过高产生上下贯通裂缝;采用30%孔洞率的薄膜模拟层理效果最佳;土样强度随层角呈U形变化,层厚减小（不小于2 cm）,强度减小。直剪试验中,45º层理剪切面朝层理方向倾斜,90º层理导致剪切面上下产生裂缝与碎裂,单三轴结果中,0º层理会产生小角度倾斜裂缝,45º层理产生垂直层理面的斜裂缝及二次破裂,90º层理产生顺层理的竖向劈裂;与现场结果对照后确定最优层厚为 3 cm,对层角与层厚的直剪与单三轴试验结果整体一致,揭示土样孔隙压密闭合−弹性−塑性胀裂破坏−徐变的过程。     

我国东部极端降水时空分布及其概率特征

利用我国105°E以东地区210个测站近50年(1953—2002年)逐日降水资料,在REOF客观分区的基础上,确定各分区的极端降水最佳采样期为1~2日。进而研究了日极端降水量的气候特征。采用具有优良特性的L-矩参数估计方法对我国东部极端降水拟合Gumbel分布。结果表明,L-矩参数估计方法的拟合优度比其它方法有进一步提高,近50年来,极端降水趋势虽无明显变化,但其时空差异较大。符合Gumbel分布的极端降水重现期的地理空间分布,大致特征是,东南大、西北小,两湖盆地、黄海海湾及辽东半岛也有高值区。     

一个有限区变网格模式的设计

在国家气象中心业务运行的有限区球面均匀网格模式的基础上设计了一个有限区变网格模式。使预报的窗口区设计为均匀细网格0.5°，而窗口区以外则以0.1°经纬度均匀向外递增。采用廖洞贤1995年提出的坐标变换方法，变网格中的模式方程可以在相应的均匀网格上进行计算。利用实际资料对绝热模式进行了变网格与全场均匀细网格0.5°的对比试验。3个个例的试验结果表明:对窗口区变网格模式预报几乎与全场均匀细网格模式预报水平相当。但由于窗口区外网格点数减少而所用计算机时（CPU）节省了一半以上。     

水稻籽实及其根系土壤中镉含量的相关性研究——以几个金土地工程土地整理区为例

通过对水稻籽实（大米）及其根系土壤中镉含量的相关性研究表明：酸性水稻土壤区域,根系土中的镉与水稻籽实中的镉相关系数为0．971,说明大米中镉积累与土壤环境中镉含量密切相关。碱性水稻土壤区域,水稻根系土中的镉与水稻籽实中的镉相关系数为0．265,大米中镉含量较低,碱性土壤中镉不易活化而原地淀积,则根系土壤中镉对大米中镉的富集贡献小。水稻根系土壤中有机质（Org）与镉相关系数为0．59,也较为显著。土壤中有机质对重金属元素镉具正吸附作用,有机质含量越高,重金属元素镉呈难吝硫化物而原地淀积。     

A model‐based data‐driven dictionary learning for seismic data representation

Planar waves events recorded in a seismic array can be represented as lines in the Fourier domain. However, in the real world, seismic events usually have curvature or amplitude variability, which means that their Fourier transforms are no longer strictly linear but rather occupy conic regions of the Fourier domain that are narrow at low frequencies but broaden at high frequencies where the effect of curvature becomes more pronounced. One can consider these regions as localised “signal cones”. In this work, we consider a space–time variable signal cone to model the seismic data. The variability of the signal cone is obtained through scaling, slanting, and translation of the kernel for cone‐limited (C‐limited) functions (functions whose Fourier transform lives within a cone) or C‐Gaussian function (a multivariate function whose Fourier transform decays exponentially with respect to slowness and frequency), which constitutes our dictionary. We find a discrete number of scaling, slanting, and translation parameters from a continuum by optimally matching the data. This is a non‐linear optimisation problem, which we address by a fixed‐point method that utilises a variable projection method with ?₁ constraints on the linear parameters and bound constraints on the non‐linear parameters. We observe that slow decay and oscillatory behaviour of the kernel for C‐limited functions constitute bottlenecks for the optimisation problem, which we partially overcome by the C‐Gaussian function. We demonstrate our method through an interpolation example. We present the interpolation result using the estimated parameters obtained from the proposed method and compare it with those obtained using sparsity‐promoting curvelet decomposition, matching pursuit Fourier interpolation, and sparsity‐promoting plane‐wave decomposition methods.     

榆林市土地生态系统服务功能价值测评

以典型农牧工矿交错区的榆林市为研究对象,基于遥感和GIS技术获取3期土地利用动态数据,分析评价了该地区近14年土地利用变化、成因以及所引起的土地生态系统服务价值的变化。结果表明：1988、1999、2002年,榆林市土地利用结构发生了巨大的变化。除牧草地和建设用地持续增加外,其他的土地利用类型均出现不同程度的减少,其中耕地面积减少最多,减少量为352 350 hm^2,其次是未利用土地,减少285 765 hm^2;减少面积最小的是水域。引起土地利用变化的主要原因是在自然环境背景下人为因素影响的结果,尤其是政策方面的影响尤为突出。该地区生态系统服务价值从1988年的150.65亿元增加到2002年的171.99亿元,增加了21.34亿元,这表明该区生态环境质量整体在提高。各生态系统服务类型中废物处理和水分供应的价值最大,对区域发展起着至关重要的作用。