联合BEMD和WMM方法实现位场多尺度边界检测

利用不同尺度下的位场数据进行边界检测可获得相应的多尺度边界信息,其在区域地质构造单元划分、地质填图、矿产资源圈定和结晶基底研究等方面具有广泛应用。通过联合二维经验模态分解（bi-dimensional empirical mode decomposition, BEMD）和小波模极大值（wavelet modulus maximum, WMM）方法实现位场数据多尺度分解及各尺度异常边界检测,首先,证明了BEMD方法能够实现对位场的多尺度分解,且分解各尺度异常具有实际地质含义;然后,对构建的模型重力异常进行边界检测,结果显示, WMM方法具有良好的抗噪声干扰能力,能够清晰、准确地检测出组合模型体的边界位置、走向及分布范围;最后,将该联合方法用于三峡地区布格重力异常的多尺度分解和各级固有模态函数的边界检测,结合径向对数功率谱曲线对分解各尺度异常进行场源深度估计,得到了三峡地区不同深度层位上的构造或岩体线性分布特征,并对各尺度异常边界检测结果与区域地质构造特征进行了比较分析和解释,验证了该方法的优越性和有效性。     

顾及波束入射角的常梯度声线跟踪水下定位算法

海水声速的时空变化会使声波沿传播方向发生折射,有效消除声波的折射效应对提高水下声学定位精度至关重要。在声速剖面已知的情况下,声线跟踪是削弱折射效应的有效方法。但现有的声线跟踪方法要求波束入射角为已知,而基于距离交会原理的水下声学定位系统通常未对波束入射角进行直接观测。针对上述问题,提出了顾及波束入射角的常梯度声线跟踪水下定位算法,采用搜索法确定波束入射角,通过对声线跟踪与定位解算的迭代计算,实现波束入射角和目标坐标的渐次修正。为进一步提高计算效率,提出了迭代求解超越方程的解算法。试验结果表明,本文方法有效利用声速剖面消除了声线折射效应的影响,且解算法计算效率优于搜索法。     

利用加强水平方向总水平导数对位场全张量数据进行边界识别

位场全张量梯度数据以其信息量大、含有更高频的信号成分,能更好地描述小的异常特征等优点在地球物理领域中得到广泛应用.边界检测是位场解释中不可缺少的任务,需要新的边界探测器来处理位场梯度张量数据.为了充分利用位场梯度张量数据的多信息成分,本文定义了方向总水平导数和加强方向总水平导数,并利用其定义新的边界检测器.为了能同时显示不同振幅大小异常的边界,本文对其进行了归一化处理.通过模型试验,证明了归一化方法能更加清晰准确地显示浅部和深部的地质体边界信息.最后将该边界检测方法用于加拿大圣乔治湾实际测得全张量重力梯度数据和中国朱日和地区的磁异常数据中,并得到了较好的边界检测结果.     

复杂山地速度建场新方法在秋参1井区的应用

速度建场的精度是制约复杂构造区成图精度的关键因素.针对山地构造复杂、地震资料品质差、叠加速度谱可信度低等问题提出了相应的解决办法.其中,层速度曲线绘制技术、曲线轨迹计算层速度技术、盐层速度建场技术等具有一定的创新性,在实际应用中取得了很好的效果,在复杂山地的变速成图中可以进一步推广使用.     

非稳态热传导时层状路面体系的温度响应

利用解析层元法推导温度荷载作用下非稳态热传导时层状路面体系的温度响应解答。从热弹性理论平面应变问题的控制方程出发,借助于Laplace-Fourier积分变换,推导出单层介质及下卧半平面的精确刚度矩阵即解析层元,结合有限层法原理及边界条件,组装并求解总刚度矩阵,得到其在变换域内的解答,最后通过相应的积分逆变换得到物理域内的真实解。由于该法刚度矩阵元素中不含正指数项,计算时不会出现溢出或病态矩阵的现象。编译了相应的计算程序,所得结果与有限元模拟结果吻合较好。在此基础上,对有限深度和半平面两种假定条件下的解答进行对比分析,并分析层状路面体系中位移和温度随时间的变化趋势及沿深度的分布规律。分析表明：温度场具有一定的影响深度,超过此深度,有限深度与半平面理论解答基本一致;温度荷载的影响深度与其强度有关,强度越大,其影响深度越深。     

黄土高原大孔径闪烁仪观测特征量T*的研究

基于黄土高原定西站2009年9月大孔L径闪烁仪(LAS)的观测数据,结合涡动相关系统(EC)和梯度塔的同步观测资料,分析了LAS和EC在测量感热通量过程中的温度特征尺度T*及其差异与近地层气象要素风向、位温梯度和稳定度等的关系.结果表明,黄土高原下垫面LAS测量的T*LAS和EC测量的T*EC有很好的相关性,相关系数达到0.955,拟合的线性趋势系数是1.482.对9月进行风向统计,主风向为NNE和SE,NNE风向上T*LAS和T*EC的相关系数是0.960,拟合的线性趋势系数是1.349,SE风向上T* LAS和T*EC的相关系数是0.968,拟合的线性趋势系数是1.619,风向对T*有显著影响.位温梯度与T*呈很好的线性相关关系,T*LAS相较于T*EC与位温梯度有更好的相关性.当稳定度z/L＜1.5时,T*LAS/T*EC随着z/L的增大雨减小;当z/L＞1.5时,T*LAS/T*EC随着z/L的增大而增大.T* LAS/T*EC的变化范围随着z/L的增大逐渐变小,当z/L增大到4后,T*LAS/T*EC开始保持较小的变化范围.     

近20年全球总云量变化趋势分析

利用ISCCP月平均云气候资料集的总云量资料, 采用趋势分析的方法, 得到1983年7月至2001年9月近20年来全球平均总云量的变化趋势, 并分析云量变化的可能原因。近20年全球增温幅度加快, 研究这期间云的变化, 对气候研究和模拟具有重要的意义。结果表明:平均大气环流决定总云量的分布;全球平均总云量的变化趋势在20世纪80年代末发生逆转, 即由增加转为减少;全球平均云量呈减少的变化趋势, 2000年与1987年相比, 减少量约占平均总云量的4%;从地理位置上看, 云量的变化存在区域性差异, 热带和中纬度地区的总云量减少较多, 高纬度地区云量略有增加, 其中南极大陆云量增加较多。     

基于相对TV最小的CT图像重建算法

总变差（TV）最小算法是一种有效的CT图像重建算法,可以对稀疏或含噪投影数据进行高精度重建。然而,在某些情况下,TV算法会产生阶梯状伪影。在图像去噪领域,相对TV算法展现了优于TV算法的性能。鉴于此,将相对TV模型引入图像重建,提出相对TV最小优化模型,并在自适应梯度下降-投影到凸集（ASD-POCS）框架下设计对应的求解算法,以进一步提升重建精度。以Shepp-Logan、FORBILD及真实CT图像仿真模体进行重建实验,验证了该算法的正确性并评估了算法的稀疏重建能力和抗噪能力。实验结果表明,相对TV算法可以实现逆犯罪,可以对稀疏或含噪投影数据进行高精度重建,与TV算法相比,该算法可以取得更高的重建精度。      

空间归一化边界识别方法用于判断地质体的水平位置及深度(英文)

边界识别是重磁数据解释中的常用方法之一,依据其结果可划分出地质体的水平范围。边界识别结果受地质体埋深及导数计算误差的影响所识别边界与真实边界之间存在一定的差距,且边界识别法无法直观地给出地质体的深度信息。为了获得异常体的水平位置和深度信息,本文提出空间归一化边界识别方法,其对不同深度的边界识别函数进行归一化计算,空间归一化边界识别法的最大值对应于异常体的水平位置和深度。常规边界识别结果的误差随理深的减小而减小,而空间归一化边界识别法是通过最大值来判断地质体的位置,最大值是在地质体处获得,因此归一化边界识别方法所获得的结果是准确的。通过理论模型试验证明归一化边界识别方法能有效地完成异常体的水平位置和深度的计算,所获得的水平位置和深度信息与理论值相一致,为下一步的勘探计划提供了更加可靠的依据。将其应用于实际航磁数据的解释,获得了断裂的具体分布形式。