曹妃甸填海工程阻断浅滩潮道初期老龙沟深槽的地形变化

通过研究1992、1997、2006年的测深资料,对比分析了横切老龙沟深槽口门处的地形横剖面和大致沿老龙沟深槽轴线的地形纵剖面,可知在此期间深槽内的水深有变浅和淤积的趋势。总体看来,老龙沟深槽的淤积厚度在0.61~4.8 m之间,并且老龙沟深槽轴线也有自东向西迁移的趋势。自2004年曹妃甸填海工程的通岛公路阻断浅滩潮道后,使老龙沟深槽内的潮流流量和流速减小,是引起老龙沟深槽内的水深变浅和淤积的主要原因。淤积可能主要发生在通岛公路阻断浅滩潮道后的初期即2004-2006年期间。该研究结果也证实了我们阻断浅滩潮道会引起老龙沟深槽淤积的推断。     

基坑土钉支护设计的简单算法研究

土钉支护技术在深基坑开挖和支护中已得到了广泛的应用,但对其工作机制和计算方法的研究尚不完善。目前数值模拟算法较多,但其本构模型准确地选择及相关参数的确定需要进行大量的三轴试验或真三轴试验。基于此,提出3个假设,建立简单的计算模型,并对土钉的工作机制深入研究,得到土钉拉力的“二半支抛物线”分布规律,推导出土钉支护设计的解析算法相关公式。以徐州彭城地下广场深基坑土钉支护工程为例,进行土钉拉力现场测试,对基坑水平位移、沉降进行观测,所测数据验证了文中公式的可靠性,为类似基坑工程的设计和施工提供参考。     

基于进化神经网络混凝土大坝变形预测

根据丰满大坝多年变形观测数据,建立了基于进化神经网络混凝土大坝变形预测方法。经典的BP神经网络的缺陷在于收敛速度慢和泛化能力弱等特性。与普通的多元回归方法和传统的BP神经网络相比,采用遗传算法训练的人工神经网络预测模型预报大坝的变形具有精度高和全局收敛的特点。在丰满大坝工程实际应用表明,所建立的基于进化神经网络混凝土大坝变形预报方法与广泛采用的统计方法相比,可以显著提高大坝变形预报精度。     

基于雷达资料的定量降水预报外推算法试验

摘要：目前贵州在短时临近降水预报客观算法方面研究匮乏,而短时强降水常常给贵州造成严重的洪涝灾害和地质灾害。将短时临近降水预报应用于气象防灾减灾、电网输电线路安全预警、水利防洪自动化方面是未来重要的研究应用方向。本文基于灾害天气短时临近系统（Severe Weather Automatic Nowcast System,SWAN）的定量降水预报(QPF)产品进行0～2小时QPF外推试验研究。利用贵州省地面自动站数据、SWAN 输出的1h-QPF产品、SWAN 1h定量降水估测(QPE)产品。选取2018年3次典型暴雨个例进行试验,采用融合订正技术,利用相似离度算法对降水强度位相进行调整、Weibull分布算法对降水极值分布进行订正、改进后的交叉相关法(Improved Cross-correlation Extrapolation Method,COTREC)进行降水外推预报。通过主客观检验对比,初步说明基于Weibull分布算法的降水极值订正对降水极值分布有很好的模拟效果。融合订正外推的贵州省短时临近定量降水预报产品（Nowcasting precipitation forecast of GuiZhou,下文简写为GZ_NPF）在大于5mm以上量级降水的TS检验中评分更高。GZ_NPF的空报率明显降低,但空报率降低的代价是漏报率相对提高。GZ_NPF总的相对误差减小,格点总降水量与实况总降水量更为接近。试验说明新的融合订正外推算法提高了0～2h短时临近降水的预报能力。     

南黄海辐射沙洲主要潮沟的变迁

利用1966年和1977年海图、1995年和2000年合成孔径雷达影像,结合1980年以来的陆地卫星影像和2000年的岸滩实测剖面资料对南黄海辐射沙洲区主要潮沟的位置进行了解译与分析,得出上述4个时期研究区内主要潮沟深泓线位置图。对不同时期潮沟深泓线位置图进行几何校准与叠加,对比潮沟深泓线的迁移。结果表明：潮沟具有往返周期性摆动的特点,短期摆动速度明显快于长期摆动,主沟槽最大变动速度达127m／a,而支沟槽变动速度更大。潮沟摆动与沙洲变化有明显的相关性,但两者间的关系较为复杂。辐射沙洲目前处于破碎、萎缩阶段,除沙洲中心及陆岸岸滩仍有淤积外,大部分沙洲处于侵蚀状况,同时沙洲有整体向陆迁移的趋势。     

江西省鄱阳湖信江决口三角洲沉积特征及模式

利用实地考察、浅钻孔、探槽及卫星影像等方法,对鄱阳湖信江决口三角洲进行了系统研究。该决口三角洲是洪水冲破信江西岸天然堤流入附近的河漫湖泊形成的,其平面形态为鸟足状,总体延伸方向与主河道近垂直。在横切剖面上整个决口三角洲沉积体呈透镜状覆盖在早期的湿地或河漫湖泊沉积之上。鄱阳湖信江决口三角洲可分为3个亚相:决口三角洲平原、决口三角洲前缘和决口前三角洲。决口三角洲平原主要发育决口河道、决口天然堤、废弃决口河道和湿地,其中决口河道又可以进一步划分为决口水道、边滩、汊口滩;决口三角洲前缘主要发育河口坝、支流间湾。河漫湖泊规模小、深度浅、波浪能量弱,对河口坝和决口河道砂体的改造较弱,不易形成连片分布的席状砂;决口前三角洲不发育。决口三角洲沉积受河流作用和河漫湖泊作用的共同控制,其演化可以划分为主河道天然堤生长阶段、决口初期阶段、进积分汊阶段及分汊—废弃阶段4个阶段。     

确定连续系统参数的时域方法

提出一种确定连续系统参数的时域方法。该方法利用方波输入和系统稳定性，离析出输出采样信号与结构参数的内在联系，推导出确定连续系统结构参数的算法．指出该算法与辨识方法相结合，可实现对含随机干扰的连续系统结构参数的估计．     

基于电子地图和Dijkstra算法路径规划的实现

随着城市化水平的提高,人们在道路选择问题上可能需要考虑的并非仅仅是"空间距离"的最短,还有"时间最短",本文应用Dijkstra算法解决城市中出行交通道路选择的问题,对距离最短和时间最短路径分别进行讨论,用VB语言实现算法,并且在电子地图上绘制出所求出的路径,以便人们更直接地观看到结果,基本上解决了道路选择问题。     

基于DEM的数字流域特征提取研究进展

数字高程模型(DEM)是地表形态高程属性的数字化表达,利用流域DEM数据构建数字水系模型并提取流域水文特征,是分布式水文过程模拟的重要基础。DEM中闭合洼地和平坦区域的处理、流向的确定以及DEM分辨率的大小都直接影响着流域水系特征提取的质量与效率。针对当前基于DEM提取河网与流域特征的诸多问题,阐述了DEM数据提取流域水系特征的原理,回顾了数字水系模型与流域特征提取方法,评述了洼地和平地的处理方法及水流方向的确定方法的研究进展,介绍了当前基于不同DEM数据类型的提取方法研究,探讨了DEM尺度和分辨率对提取流域特征的影响,总结了平缓区域数字水系和河网提取的研究进展。     

神经网络理论在河道洪水预报中的应用

本文将神经网络用于松花江干流河道汇流计算和河道洪峰水位的预报.对各种转移函数的效果进行了比较,线性函数和双正切函的精度较好超过传统的马斯京根法,其中线性转移函数最好,说明对于大江大河线性转移函数最好.由上游断面洪峰水位预报下游断面洪峰水位也取得了良好的效果.