结合生态恢复的某工程边坡支护设计

以浙南火山岩地区某工程边坡为例,研究了坡面绿化方法在具体工程中的应用。计算了坡面绿化中镀锌铁丝网对边坡稳定性的作用,考虑了厚层基材喷射绿化方法应用在岩质高陡边坡上可能存在的稳定性不足。根据坡面绿化对坡面整体性强化作用小的特点设置格构梁,结合坡面生态恢复的生态学原理,提出了结合坡面绿化的边坡支护方案     

灰关联神经网络法及防洪堤边坡稳定性分析

灰关联分析神经网络方法首先是对防洪堤边坡稳定性影响因素进行灰关联分析,得出各因素影响程度的大小排序,然后建立该工程的神经网络模型,选择灰关联分析得到的优势因子作为样本输入以及关联度作为网络权值确定的一个因素,利用大量南宁市防洪堤边坡工程实例对网络进行训练学习,最后用训练成功的网络对工程进行预测。预测的结果与实际情况进行对比表明,这个方法能够满足南宁市防洪堤边坡稳定性预测的要求。     

北极斯瓦尔巴特群岛及邻区天然气水合物分解对气候、海洋环境和生物的影响

天然气水合物是一种潜在的巨量能源,但其分解释放的甲烷可能对全球气候与海洋环境产生巨大影响。然而,人们目前对天然气水合物分解产生的环境和生物效应的了解还不够全面。北极地区的斯瓦尔巴特群岛及邻区的海底和冻土层中蕴含大量甲烷,对气候变化十分敏感,是人们研究天然气水合物对气候变化的响应机制和其分解对生态环境影响的绝佳场所。系统总结了斯瓦尔巴特群岛及邻区水合物分解的气候与环境效应,发现目前研究区水合物分解产生的甲烷进入大气的年际通量不大,对全球气候的影响可能有限;水合物分解对海底滑坡起到催化剂的作用,但不是首要因素;海底水合物分解释放的甲烷能打破原有的化学平衡、生产力分布规律与输送机制、生物耦合关系甚至不同栖息地间的连通性,进而影响底栖生物群落。这些认识对研究天然气水合物开采对生态环境可能造成的影响和采取相应防治措施具有一定的借鉴意义。     

土质边坡失稳判别的CA-AA耦合模型

解决边坡稳定性问题的关键是确定最危险滑动面(潜在最危险滑动面)和边坡的稳定系数。将蚁群算法用于求解土质的边坡稳定性问题。针对蚁群算法在演化过程中存在停滞和过早收敛的现象,对基本蚁群算法的结构形式和蚂蚁转移概率的计算进行了改进。构建了一种新的蚁群算法——元胞蚁群算法(CA-AA)。在文武坡边坡稳定性判别中,利用CA-AA法计算得到其稳定系数为1.37,略小于《岩土工程勘察规范》不平衡推力法计算值,弥补了不平衡推力法的不足,更接近实际。算例结果表明:元胞蚁群算法(CA-AA)总能搜索到问题的全局最优解,且搜索效率也有较大的提高。     

中国东部极端降水变化特征及其与大气稳定度的关系

利用100°E以东地区通过5%质量控制的392个站逐日降水资料,对近50 a我国东部极端降水变化特征进行分析,并以1948—1976年和1977—2008年为研究子时段,讨论前后两阶段东部地区的大气湿位涡差异及大气稳定度状况。结果表明:我国东部地区极端降水表现出显著的南北差异;北方尤其是华北东部,极端降水量及其所占降水量比例均有下降趋势,而南方尤其是在长江中下游地区二者均呈增加趋势。湿位涡呈"南减北增"的趋势,对流稳定度和斜压稳定度在南方均出现变弱趋势,在北方则增强。大气性质的南北显著变化是我国东部地区极端降水呈"南增北减"分布型的一个重要原因。进一步研究表明,高纬度地区300 hPa层在1976年之后表现为温度负距平场中心,使东部地区高空热力性质产生差异,进而影响了对流稳定度的变化;同时冷中心北侧高层西风分量减小,南侧高层西风风量增大,斜压稳定度相应出现减弱和增强的变化趋势。     

“99.8”山东特大暴雨的螺旋度分析

应用螺旋度理论结合湿度条件对１９９９年８月１１～１２日产生在鲁东南和鲁中北部的大暴雨,特大暴雨天气过程进行了诊断分析。结果表明：暴雨产生在高温、高温和不稳定大气中;５００ｈＰａ以下低层ｋ－螺旋度正值较大。暴雨产生在８５０ｈＰａ螺旋度中心附近。螺旋度的变化对天气系统的移动、发展及暴雨的落区和强度有较好的指示性;螺旋度还反映了大气垂直运动分布特征和旋转状况。     

全球季风系统的稳定性与年代际变化

采用1948～2004年共57年NCEP再分析逐日风场资料,分3个气候时段对全球季风系统的稳定性与年代际变化作了初步研究.发现全球季风系统的地理分布和斜压结构具有很好的稳定性,但强度存在明显的年代际变化.季风的年代际变化以强度的局域振荡和持续加强或减弱为主要形式,不具有传播性.不同高度季风年代际变化的敏感区不同,在对流层低层主要的年代际变化位于北半球中的东半球;而在对流层高层则位于西半球热带地区;在平流层则在环球的两个纬带(20～40°N和赤道带).     

Conditional nonlinear optimal perturbation: Applications to stability,sensitivity, and predictability

Conditional nonlinear optimal perturbation (CNOP) is a nonlinear generalization of linear singular vector (LSV) and features the largest nonlinear evolution at prediction time for the initial perturbations in a given constraint. It was proposed initially for predicting the limitation of predictability of weather or climate. Then CNOP has been applied to the studies of the problems related to predictability for weather and climate. In this paper, we focus on reviewing the recent advances of CNOP’s applications, which involves the ones of CNOP in problems of ENSO amplitude asymmetry, block onset, and the sensitivity analysis of ecosystem and ocean’s circulations, etc. Especially, CNOP has been primarily used to construct the initial perturbation fields of ensemble forecasting, and to determine the sensitive area of target observation for precipitations. These works extend CNOP’s applications to investigating the nonlinear dynamical behaviors of atmospheric or oceanic systems, even a coupled system, and studying the problem of the transition between the equilibrium states. These contributions not only attack the particular physical problems, but also show the superiority of CNOP to LSV in revealing the effect of nonlinear physical processes. Consequently, CNOP represents the optimal precursors for a weather or climate event; in predictability studies, CNOP stands for the initial error that has the largest negative effect on prediction; and in sensitivity analysis, CNOP is the most unstable (sensitive) mode. In multi-equilibrium state regime, CNOP is the initial perturbation that induces the transition between equilibriums most probably. Furthermore, CNOP has been used to construct ensemble perturbation fields in ensemble forecast studies and to identify sensitive area of target observation. CNOP theory has become more and more substantial. It is expected that CNOP also serves to improve the predictability of the realistic predictions for weather and climate events plays an increasingly important role in exploring the nonlinear dynamics of atmospheric, oceanic and coupled atmosphere-ocean system. Supported by National Basic Research Program of China (Grant Nos. 2006CB403606, 2007CB411800), National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 40830955, 40675030, 40505013), Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences (Grant No. IAP07202), and LASG State Key Laboratory Special Fund     

尾矿坝稳定性的可靠度分析

以极限平衡理论和传统的安全系数方法为基础,将可靠度理论引入尾矿坝稳定性分析中。通过敏感性分析和可靠度计算分析发现,尾矿材料的内摩擦角的变异性将显著地影响尾矿坝稳定性分析的可靠指标,重度的变异性对可靠指标的影响大于粘聚力的变异性的影响。简述了尾矿坝稳定性分析中利用可靠度理论的重要性,并建议在尾矿坝的可靠度分析中,将尾矿材料的抗剪强度指标c, 和重度 作为基本随机变量。     

南海天然气水合物稳定带的影响因素

文章利用南海所积累的大量热流、海底温度和地温梯度数据，针对地温梯度的变化，对地温梯度数据进行了初步校正。分情况研究了纯甲烷，甲烷、乙烷、丙烷混合物分别在纯水、海水条件下形成的天然气水合物在南海的可能分布范围；进而对影响天然气水合物分布的影响因素进行了讨论。研究表明，随着天然气中重烃含量的增加，孔隙水盐度的降低，水合物稳定带在平面上的分布范围越来越大，水合物稳定带的厚度也越来越大。比较而言，气体组成的影响要比孔隙水盐度的大。同时，天然气水合物稳定带的厚度与热流有一定的负相关关系。在南海2000m水深范围之内，由于受海底温度的控制，水合物稳定带的厚度与水深呈明显的正相关关系。