GM（1,1）模型在铁路路基冻胀监测中的应用

通过对季节性冻土区铁路路基冻胀量与地层温度的监测,可以了解监测段的冻胀变化过程,但无法对未来的发展趋势作出有效预测。本文采用GM（1,1）模型对监测段落路基的冻胀变形及冻结深度的变化情况进行预测。结果表明,此预测方法可以在现有监测数据的基础上有效预测短期内路基冻胀的发展趋势。根据模型预测结果,可以提前采取有效整治措施,便于决策者对轨道检验周期、维修周期、限速周期等作出合理调整。     

ERA5再分析云量在大气环境评估中的适用性研究

以河北省7个国家级气象站为例,利用1979—2013年ERA5云量和地面实测云量数据,依国标推荐法计算混合层高度,通过公式推导出通风量和大气自净能力指数,比较两套数据的计算结果,对ERA5再分析云量在大气环境评估中的适用性进行了研究;采用ERA5云量计算2013年3月至2021年2月的大气自净能力指数,对其与PM2.5浓度之间的关系进行分析。结果表明：①两种云量资料计算的月平均混合层高度、通风量和大气自净能力指数的相对误差近似符合正态分布,主要集中在0～5%;各月混合层高度：相对误差＞通风量＞大气自净能力指数,相关性则相反。秋冬季的相对误差（相关系数）大都低（高）于春夏季,邢台、石家庄和保定的误差明显小于其他站。②利用两种云量数据计算的大气自净能力指数的多年平均相对误差最小,通风量的次之,历年值的相关性和偏差也是中南部站点的更为理想。③2013年3月至2021年2月,各站月平均大气自净能力指数和PM2.5浓度呈反向相关,中南部站点的相关性更为显著。     

统计检验抗差估计新方法研究

20世纪60年代数学家重新从广泛的意义上提出非最小二乘估计问题,并已在抗差估计中取得重要的进展。从1980年起,抗差估计理论开始被引入测量领域,并出现了许多方案。本文依据统计检验,结合IGG1区间划分的部分思想,提出了一种全新的定权思路,给出了一个简要数学模型。利用MATLAB编程,将本文提出的方法与经典的IGG1方法进行了比较,对它的抗差效果进行了总结分析,通过一个经典算例,表明新方法具有准确定位粗差的优点。     

Allowance of lateral breakthrough error for super long tunnels from 20km to 50km

Up to now there is no specification about the allowance of lateral breakthrough error for super long tunnel from 20 km to 50 km. On the basis of the design of GPS networks located outside and inside tunnel traverse network, we propose a method for calculating the influence value caused by control surveying errors. Through a lot of simulative calculations and combination with piercing practice of super tunnels in Wan Jiazai Project, Shanxi province, we present an allowance table of lateral breakthrough error for super long tunnels from 20 km to 50 km.     

FPGA在时间测量中的应用

利用现场可编程门阵列(FPGA)的内部资源，在FPGA中实现了高精度时间间隔测量系统的设计。     

氡射气测量在西安地裂缝勘察中的应用研究

为了避免大量开挖揭露工作量, 加快地裂缝的勘察速度, 研究出一种简便易行的探测方法是目前西安地裂缝勘察中迫切需要解决的问题。本文研究了氡射气测量在西安地裂缝勘察应用的地质基础, 结合近十几年工程勘察实践, 讨论了氡射气异常的特征, 分析了氡射气的探测效果, 结果认为：氡射气测量在西安地裂缝探测中的有效率为：８０％左右。     

几种建立DEM模型插值方法精度的交叉验证

建立DEM模型时需要对离散的高程点进行空间插值,实现这一目的的插值方法有很多种。文章主要选择了6种常用的插值方法,分别在平原、丘陵和高山几种不同复杂程度的环境下对其插值的精度使用交叉验证方法进行评估。结果表明,同样的插值方法对不同复杂程度的地形效果是不一致的,多种插值方法中以克里金插值方法的插值适用性最强,精度最高。     

ESDA支持下的GPS高程转换模型研究

基于探索性空间数据分析(exploratory spatial data analysis,ESDA)及Kriging插值理论,提出了顾及高程异常空间变异性的GPS高程Kriging拟合模型。根据逐步比较法的思想,将影响Kriging插值的因子进行组合,得到5种典型建模方案。通过分析比较方案的误差,确定ESDA支持下的高程转换最佳模型ESDA-K。以某测区的高程异常数据为例,进行ESDA-K和神经网络等不同拟合方法的比较分析。结果表明,ESDA-K模型的精度优于其他方法,而且精度稳定,克服了传统方法的局部振荡、过学习、易陷于局部极值等不足。     

What Kind of Initial Errors Cause the Severest Prediction Uncertainty of El Nino in Zebiak-Cane Model

With the Zebiak-Cane(ZC)model,the initial error that has the largest effect on ENSO prediction is explored by conditional nonlinear optimal perturbation(CNOP).The results demonstrate that CNOP-type errors cause the largest prediction error of ENSO in the ZC model.By analyzing the behavior of CNOP- type errors,we find that for the normal states and the relatively weak El Nino events in the ZC model,the predictions tend to yield false alarms due to the uncertainties caused by CNOP.For the relatively strong El Nino events,the ZC model largely underestimates their intensities.Also,our results suggest that the error growth of El Nino in the ZC model depends on the phases of both the annual cycle and ENSO.The condition during northern spring and summer is most favorable for the error growth.The ENSO prediction bestriding these two seasons may be the most diffcult.A linear singular vector(LSV)approach is also used to estimate the error growth of ENSO,but it underestimates the prediction uncertainties of ENSO in the ZC model.This result indicates that the different initial errors cause different amplitudes of prediction errors though they have same magnitudes.CNOP yields the severest prediction uncertainty.That is to say,the prediction skill of ENSO is closely related to the types of initial error.This finding illustrates a theoretical basis of data assimilation.It is expected that a data assimilation method can filter the initial errors related to CNOP and improve the ENSO forecast skill.