准等时距QGM(1,1)模型分段预测法及其在草炭土路基沉降预测中的应用

利用传统非等时距模型预测草炭土路基沉降时,存在计算繁琐、中短期预报精度低等缺点,尤其是当沉降曲线存在斜率突变点时,采用该模型很难达到预测精度的要求。针对以上不足,对非等时距时间序列进行平均步长换算,得到准等时距序列,利用线性插值法对原始沉降数据进行修正,得到改进后的准等时距QGM(1,1)预测模型,并将沉降曲线在斜率突变点处分成两部分进行分段预测。实例计算表明:采用改进后的准等时距QGM(1,1)模型预测草炭土路基沉降,两段的预测值平均误差分别为2.99%和0.25%,均远远小于传统非等时距模型,且具有很高的中短期预测精度,可以为工程沉降控制提供可靠参考。     

海气通量涡相关法计算中的时间尺度分析

基于黄海上连续14 d 的浮标观测资料, 采用多尺度分解法确定了海气通量涡相关法计算中的截断时间尺度, 并分析了该截断时间尺度的特征及其对感热通量计算的影响。研究结果是： 由多尺度分解法获得的湍通量截断时间尺度可将总通量中湍通量和中尺度通量分离开来, 截断时间尺度随着湍流强度或水平风速的增加而增加, 且感热通量的截断时...     

多波束数据融合方法研究

针对大型多波束地形调查中存在的多波束测量重叠区和接边区水深的不一致,研究了多波束测量重叠区和接边区的多波束数据的融合方法,分别采用反距离加权法、移动平均法和最小曲率法进行数据融合,比较3种方法的融合精度,认为最小曲率法是这3种方法中最适合用来进行重叠区多波束数据融合的方法.     

利用石墨炉原子吸收测定地质样品中的痕量金

自然界中,金在地壳中的平均含量为5×10^-9,主要以单质状态散步在岩石或砂矿中。金作为贵重元素一直被人们重视。     

两类长γ暴的傅里叶功率谱

分析了Balastegui等（2001）应用神经网络划分出的两类长γ暴的平均傅里叶功率谱（PDS），两类暴的平均PDS都具有明显的幂律谱结构，对两类暴分别按亮度和能谱硬度分组，计算各组的平均功率谱，两类暴都具有平均功率谱随亮度和能谱硬度的增加而变平的趋势。     

延庆—怀来地区重力异常分析与地震预测的研究

从延庆—怀来地区重力异常出发，讨论了该区地质、地球物理场特征，为配合深地震反射专题研究，先对该区地壳结构和平均视密度分布进行了研究，提出了地震活动机遇大和反映强的地带，深化了该区的研究程度     

RT Leonis Minoris： an Unstable W Ursae Majoris System with a Spotted Component

Complete BV light curves of the W UMa type binary RT LMi are presented. From the observations, four times of minimum light were determined. Based on the new times of minimum light and those collected from the literature, changes in the orbital period of the system were found and analyzed with Kalimeris et al.'s method. The result shows that the orbital period possibly oscillates with a cycle of about 64 years and an amplitude of 1.2 × 10-6 days. The present CCD photometric observations reveal that the light curves are obviously asymmetrical, and show a positive O'Connell effect, while the light curves obtained in 1982 exhibit a negative O'Connell effect. The present light curves were analyzed by means of the latest version of the Wilson-Devinney code, which was also used to correct the photometric effects, including the distortion on the radial-velocity curves obtained by Rucinski et al. The following absolute dimensions have been derived: MI -1.28 ±0.08 M⊙, M2 = 0.48 ±0.06 M⊙, R1 = 1.28 ±0.06 R⊙,     

基于深度学习的全球平均表面温度年际信号时间序列的预测北大核心CSCD

利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型开展GMST年际信号预测研究。结果表明:深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列(第2~6个IMF),而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制,因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变。通过利用多套GMST数据的对比,最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM(ENSO)模型来提前预测年际GMST信号,并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一。     

高桩码头抗震简化分析方法

国际贸易的迅速发展,加快了港口工程建设的速度,同时对港口工程的抗震性能提出了更高的要求。高桩码头作为港口工程中最常用的结构型式之一,在我国港口工程建设方面得到了广泛应用。目前对高桩码头的抗震简化分析方法以及桩基特性对高桩码头地震响应的影响方面研究较少。基于此,本文利用开源有限元数值计算平台OpenSees,介绍了高桩码头简化分析方法模型的建立途径,并分析了桩基特性参数对高桩码头关键地震响应量的影响。研究结果表明：钢筋弹性模量对码头桩基的地震响应影响较小,可减少考虑;钢筋的强化阶段对截面达到屈服曲率后的弯矩承载力起主要作用;混凝土抗压强度的增加可降低结构的位移响应峰值;过大或过小的混凝土抗压强度和钢筋屈服强度,都不利于码头结构对地震能量的耗散。     

一种基于SARIMA的经验对流层延迟模型

为了减弱对流层延迟的影响,提高GNSS定位精度,探讨了在无气象参数的条件下,利用预测模型计算对流层延迟的可能性,并提出了一种经验对流层延迟预测模型,即基于季节性自回归移动平均模型（SARIMA）的对流层延迟预报方法。结合中国长春和上海两个地区的ZTD数据进行预测分析,预测结果表明：基于SARIMA的ZTD预报模型能够满足不同地区不同时段下的ZTD估计需求,是一种较高精度的ZTD预报方法。