热带风压场平衡特征及其对GRAPES系统中同化预报的影响研究I:平衡特征分析

本文基于GRAPES全球模式的短期预报误差样本,利用赤道波动正规模态研究了热带风、压场平衡特征,并根据这些特征分析了线性平衡方程(LBE)在该区域应用时存在的问题。结果表明:(1)赤道波动能成功解释热带短期预报误差样本的大部分分量,对流层中层为60%~80%,对流层顶和平流层低层为80%以上。(2)在可解释的误差方差中,赤道罗斯贝波(ER)占比仅为30%~55%,其他赤道波动的作用不可忽视。(3)在ER模态基础上引入其他赤道波动会大幅削弱原有风、压场平衡约束,重力惯性波与Kelvin波的作用最为显著。此时,对流层中层位势高度h与u风、v风间的约束接近于零,而平流层低层h-u的平衡特征由Kelvin波主导。(4)LBE主要表达了ER模态下的风、压场平衡特征,与实际情形相比高估了热带风、压场的耦合程度,进一步的改进中需削弱这一虚假平衡,使得热带风、压场分析变得更加独立。     

基于虚拟SAN的网格GIS数据存储技术研究

针对空间数据存储的特点,结合网格和虚拟SAN技术的优势,提出了基于虚拟SAN的网格GIS数据存储解决方案,旨在解决网格GIS环境下的数据存储问题。     

北秦岭华阳川地区重磁三维反演及岩浆岩特征研究

华山岩体、老牛山杂岩体等中酸性花岗岩体和华阳川韧性剪切带在北秦岭华阳川地区的成矿过程中起着重要的作用,既是构造演化的记录,又是构造—岩浆—成矿的重要指示。本文在系统研究华阳川地区地面和航空重力、磁测数据以及地面电法剖面等多种地球物理资料的基础上,完成物性统计分析、航空和地面数据融合处理,通过先验信息约束的重磁2.5D交互式反演和三维反演计算,构建了华阳川地区区域三维地质—地球物理模型,为区域地质背景和深部地质构造的研究提供地球物理依据;推断解释了华山岩体、老牛山岩体和华阳川韧性剪切带的三维形态和空间分布,探讨了华阳川韧性剪切带、老牛山岩体和华山岩体的深部接触关系,对大岩体外围接触带的铀、钼等矿床的深部找矿具有一定指导意义。     

区域地球化学数据的归一化处理及应用

介绍了一种简单的勘查地球化学数据调整方法--归一化,该方法采用各批或各区块差异数据的平均值或中位数的衬值乘以参照值以获得元素的视含量,用于调整不同分析批次之间的系统误差,或不同背景区数据的差异;用2个实例详细介绍了该方法的应用效果.     

全国地面资料自动收集处理系统的运行结构

全国地面资料实现通信传输后,统一预处理软件,在同一平台上建立国家和省一级地面资料收集处理运行系统,不仅可减少不必要的麻烦,简化操作提高工作效率,还可加强上下之间的联系,提高系统整体性和工作质量。     

多台国内外先进天气现象仪对比分析

业务降水现象仪作为一种降水滴谱测量设备,可以用于天气现象判断,其包含的降水滴谱信息更是反映了诸多降水微物理特征,而不同设备的观测特性和精度存在一定的差异,了解不同设备的差异,对其资料的后续应用有重要的意义。本文利用2018年湖北省咸宁市黑山观测站8次液态降水过程中地面降水观测、DSG5型业务降水现象仪与同址的Parsivel型降水滴谱仪测量的降水粒子谱信息及其反演的物理参量,共1 503对样本开展对比分析,研究结果表明：(1)相比于地面自动站降水数据,Parsivel与地面观测一致性较高,DSG5则有一定的偏小。(2)相对于DSG5,Parsivel观测的粒子数浓度N_w相对较多、质量加权平均直径D_m则相对较小。(3)对于分钟雨强RR≥20 mm·h^-1的降水,Parsivel粒子直径小于(大于)3 mm数浓度高于(低于) DSG5的观测。(4)对于直径大于4 mm的粒子,Parsivel的观测的下落速度略低于理论值,DSG5则明显大于理论值。另外,2次雨雪转换过程中降水现象观测对比研究表明DSG5对降水现象有着良好的观测,相比于Parsivel,其在降水相态转换过程中的天气现象与人工观测结果一致性更好。

     

陕西高陵4．4级地震期间形变异常分析

2009年11月5日,陕西省高陵县发生了Ms4．4级地震,震前1周陕西形变资料出现多台项的短临异常。对异常特征和震源机制展开分析,结果显示：①异常幅度与震中距成反比;②异常方向和台项分布与震源机制相吻合。     

Influence of long‐period filter cut‐off on elastic spectral displacements

The effect of the long‐period filter cut‐off, T_c, on elastic spectral displacements is investigated using a strong ground‐motion database from Europe and the Middle East. The relation between the filter and oscillator responses is considered to observe the influence of T_c for both analogue and digital records, and the variations with site classification, magnitude, filter order and viscous damping. Robust statistics are derived using the re‐processed European data to generalize the effects of the long‐period filter cut‐off on maximum oscillator deformation demands as a function of these seismological and structural features. Statistics with a 95% confidence interval are derived to suggest usable period ranges for spectral displacement computations as a function of T_c. The results indicate that the maximum period at which spectral displacements can be confidently calculated depend strongly on the site class, magnitude and filter order. The period range where reliable long‐period information can be extracted from digital accelerograms is twice that of analogue records. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

Big spatial data for urban and environmental sustainability

ABSTRACT

Eighty percent of big data are associated with spatial information, and thus are Big Spatial Data (BSD). BSD provides new and great opportunities to rework problems in urban and environmental sustainability with advanced BSD analytics. To fully leverage the advantages of BSD, it is integrated with conventional data (e.g. remote sensing images) and improved methods are developed. This paper introduces four case studies: (1) Detection of polycentric urban structures; (2) Evaluation of urban vibrancy; (3) Estimation of population exposure to PM2.5; and (4) Urban land-use classification via deep learning. The results provide evidence that integrated methods can harness the advantages of both traditional data and BSD. Meanwhile, they can also improve the effectiveness of big data itself. Finally, this study makes three key recommendations for the development of BSD with regards to data fusion, data and predicting analytics, and theoretical modeling.     

GeoCube： 面向大规模分析的多源对地观测时空立方体

随着对地立体观测体系的建立,遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式,时空基准不够统一,集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来,数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能,可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施。因此,本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体,相较于现有的数据立方体方法,强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算。研究有助于构建时空大数据分析的新框架,同时建立与商业智能领域的数据立方体关联,为时空大数据建立统一的时空组织模型,支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析。本文在性能上与开源数据立方做了对比,结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势。