侧扫声纳系统姿态参数平滑方法研究

针对侧扫声纳系统姿态参数采样率低于声纳Ping值采样率的问题,采用窗口移动多项式最小二乘平滑方法（Savitzky—Golay平滑法）,对阶梯状姿态数据进行平滑。结果证明了该法的可行性。在选取窗口宽度和多项式阶数时,通过实测数据比较表明,采用窗口为11的二阶多项式平滑后结果与原数据符合程度高。     

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广东省经济发展与滨海环境污染的关系

以环境库兹涅茨理论为基础,通过对广东省1991―2011年的经济发展与废水排放相关数据进行分析,建立了广东省经济增长与废水排放的环境库兹涅茨曲线（EKC）计量模型。结果表明：1）广东省废水排放总量、生活污水排放量与GDP之间存在较明显的库兹涅兹曲线关系。2）工业废水排放量与GDP之间出现了脱钩效应,工业生产对资源环境压力逐步降低。3）生活污水排放量增长却相对较快,逐渐成为废水排放的主体,致使滨海水体中无机氮与磷酸盐的含量呈现出逐年递增的趋势,滨海地区水质富营养化日趋严重,赤潮发生的频率逐渐增多,直接威胁到滨海地区水体功能的正常发挥。4）从渔获率的年际变化来看：近年来广东省滨海水域生物多样性有所恢复,但形势仍不容乐观。尽管EKC理论表明经济增长最终会改善环境质量,但这是有前提条件的。广东省必须在发展经济的同时,制定合理的经济发展与环境保护政策,建立滨海生态环境保护区,实现区域经济与环境的和谐发展。     

广州市能源消费和经济增长关系

广州市受自然因素制约,能源资源稀缺,而随着经济的快速发展,能源需求增长迅速。以广州市1988―2010年的数据为基础,运用协整理论结合库兹涅茨曲线等方法,分析广州市能源消费和经济增长的关系。研究结果表明：1）经济增长总量是能源消费总量的格兰杰原因,第二产业经济增长是第二产业能源消费的格兰杰原因,他们都处于库兹涅茨曲线倒“U”型假说的前半段;2）第三产业能源消费是第三产业经济增长的格兰杰原因,其库兹涅茨曲线呈现正相关线性关系;3）第一产业能源消费和经济增长不存在长期均衡关系,两指标也不适用于分析库兹涅茨曲线关系。随着广州市经济结构转型升级,受提高能源利用效率的高新技术和节能技术的大量开发运用等其他多方面因素的影响,未来能源消费和经济增长的因果关系会发生改变。因此,不同发展时期应考虑不同产业结构以及技术进步等的发展,制定与之相适应的能源政策。     

温度对洞体应变观测的影响及排除方法研究

本研究将相关性分析的概念扩展到局域化空间,提出局域化的相关性分析（Local-CC)技 术,作为对时间序列做定量化分析的基础;还提出了一套从形变观测数据的原始数据开始,探 讨测值对干扰的响应模型,并整合使用包括傅里叶变换（FFT)平滑滤波、局域化相关性（Locl CC)分析以及线性回归（LR),到最后差分减除在内的完整干扰减除方案,以达到消除温度变 化引起的干扰信息的目的。以昆明地震台的洞体温度记录及洞体应变观测NS向分量为例,使 用傅里叶变换（FFT)滤波器原理抽出较高频率的分量作为处理对象,并使用本文提出的局域 化的相关性算法,按照应变对温度在不同时间点上不同的相关性赋予权重;然后再利用这个权 重做线性回归分析,拟合出应变对温度的响应系数,以排除洞体温度对洞体应变观测的影响。结果显示,本文提出的方案能有效地排除温度对洞体应变观测的影响。     

Statistical procedures for developing earthquake damage fragility curves

This paper describes statistical procedures for developing earthquake damage fragility functions. Although fragility curves abound in earthquake engineering and risk assessment literature, the focus has generally been on the methods for obtaining the damage data (i.e., the analysis of structures), and little emphasis is placed on the process for fitting fragility curves to this data. This paper provides a synthesis of the most commonly used methods for fitting fragility curves and highlights some of their significant limitations. More novel methods are described for parametric fragility curve development (generalized linear models and cumulative link models) and non‐parametric curves (generalized additive model and Gaussian kernel smoothing). An extensive discussion of the advantages and disadvantages of each method is provided, as well as examples using both empirical and analytical data. The paper further proposes methods for treating the uncertainty in intensity measure, an issue common with empirical data. Finally, the paper describes approaches for choosing among various fragility models, based on an evaluation of prediction error for a user‐defined loss function. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

Development of empirical and analytical fragility functions using kernel smoothing methods

Fragility functions that define the probabilistic relationship between structural damage and ground motion intensity are an integral part of performance‐based earthquake engineering or seismic risk analysis. This paper introduces three approaches based on kernel smoothing methods for developing analytical and empirical fragility functions. A kernel assigns a weight to each data that is inversely related to the distance between the data value and the input of the fragility function of interest. The kernel smoothing methods are, therefore, non‐parametric forms of data interpolation. These methods enable the implicit treatment of uncertainty in either or both of ground motion intensity and structural damage without making any assumption about the shape of the resulting fragility functions. They are particularly beneficial for sparse, noisy, or non‐homogeneous data sets. For illustration purposes, two types of data are considered. The first is a set of numerically simulated responses for a four‐story steel moment‐resisting frame, and the second is a set of field observations collected after the 2010 Haiti earthquake. The results demonstrate that these methods can develop continuous representations of fragility functions without specifying their functional forms and treat sparse data sets more efficiently than conventional data binning and parametric curve fitting methods. Moreover, various uncertainty analyses are conducted to address the issues of over‐fitting, bias, and confidence intervals. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于载波相位DGNSS/INS紧组合的平滑后处理算法

针对高精度的定位定姿需求,提出一种基于差分载波相位/惯导紧组合的平滑后处理算法。通过双卡尔曼滤波器实现模糊度的解算以及对导航状态误差和惯性器件误差的估计,利用RTS平滑对数据进行后处理。实测数据表明,该算法能得到较高的定位定姿和测速精度。     

同时估计电离层延迟的单频精密单点定位方法

提出一种基于单频码和相位观测量的单频精密单点定位方法,将每个观测量的电离层延迟量与接收机钟差、对流层天顶延迟、接收机位置、相位模糊度一起作为未知参数。采用约化参数的平方根信息滤波与平滑算法进行参数解算。该方法适用于实时定位和事后处理,且不需要外部的电离层模型。采用全球分布的32个IGS监测站16 d实测数据进行静态解算试验,结果表明E、N、U方向的RMS分别为0.023 m、0.018 m、0.059 m;基于一组机载GPS数据进行动态解算试验,得到E、N、U方向的RMS(与载波相位动态相对定位结果比较)分别为0.168 m、0.151 m、0.172 m。     

应用曲面磨光法预测矿井隐伏构造

矿井构造是影响安全、高产主要因素之一。前人对隐伏构造尤其是隐伏断层的预测做过一定的研究,但预测的结果往往不能令人满意。为改进传统方法的不足,提高对隐伏构造预测的准确性,尝试运用一种新的预测矿井隐伏构造方法～曲面磨光法,这种方法具有局部拟合和磨光性的特殊数学性质,通过对曲面进行多次磨光,找到隐伏的构造异常,达到预测隐伏构造的目的。山东东滩煤矿六采区运用该方法对隐伏构造进行了预测,分析得出的15条断层与勘查成果逐一对应,预测结果可靠。因此,曲面磨光法是进行矿井隐伏构造特别是隐伏断裂预测的一种有效方法。