四川广巴高速公路临水寺大桥堆积层滑坡稳定性分析

基于野外地质调查、变形监测、室内岩土实验及数值模拟等,对广元至巴中高速公路临水寺大桥滑坡地质条件、变形机制及稳定性进行分析.研究结果表明,该滑坡为中型牵引式滑坡,破碎松散岩土体及地形地貌是滑坡的孕灾基础,引发滑坡的主要因素为降雨及工程活动.合理布置监测剖面,监测结果能准确反映滑体内部变形情况,变形量差值拐点为滑面,变形...     

我国 Argo 大洋观测系统及其资料同化与短期气候预测

全球气候变化对社会和经济发展具有重要的影响,国际Argo计划的组织实施为海洋和大气科学界提供了覆盖全球海洋的物理海洋环境要素立体观测资料。本项目通过构建中国Argo大洋观测网这一基础平台,使我国首次实现了对深海大洋0~2000米水深内的海水温度和盐度进行长     

一次“双谷”型ENSO冷事件的成功预测

2011年春季利用基于Morlet小波分析的余弦函数叠加法对中东太平洋的ENSO冷事件(La Nina)未来发展进行预测,结果成功地预测出了一次呈现"双谷"型的ENSO冷事件发展过程。此方法拟合的1980年1月—2011年2月的Nino3.4指数序列与原序列的相关系数为0.68;对2000—2011年间7次ENSO事件预测结果检验,发现提前3、6、9和12个月时Nino3.4指数的平均预报相关系数(R)分别为0.79,0.81,0.83和0.64,平均预报技巧得分(SS)分别为0.87,0.80,0.80和0.27。此方法具有计算简便,易于运行,预报时效稳定的特点,特别在提前6—9个月时对ENSO的预测仍有较好效果。     

象山港潮波响应和变形研究 Ⅱ.象山港潮波数值研究

通过象山港水域的潮波运动数值模拟,分析了象山港M4分潮的生成和增长机制．结果说明,潮波传播中的非线性底摩擦效应是M4分潮生成和增长的主要控制因子,M4分潮在湾内的共振现象也起着重要的放大作用二平流效应在绝大部分区域中抑制了M4分潮的发展,只有在佛渡水道中一些岛屿周围极小区域内对M4分潮有增强作用．潮滩在湾内对M4分潮的影响极其微弱．     

青岛近海大型水母漂移集合预测方法研究

考虑水母垂直运动等自主运动,基于集合预报和拉格朗日粒子追踪方法,建立青岛近海大型水母的集合漂移预测模型。并利用2012—2013年青岛近海水母实时监测数据和集合漂移预测模型,快速预测水母集合漂移轨迹、速度、趋势和可能影响范围等要素。通过分析水母监测数据和数值模拟结果,在水母如何自主运动及其机理尚不十分清楚的情况下,多轨迹漂移预测结果比单轨迹的更合理、科学、可信,能够传达更多的信息量,对水母灾害的应急处置更具有指导意义。     

海洋内波发生概率的模糊逻辑推理预测模型

海洋内波发生的诊断及预测,因其生成机制的复杂性和实际观测资料的缺乏而被海洋学界公认为一个难题。为此,提出了一个基于模糊逻辑思想的内波发生概率诊断与预测新方法,并利用该方法建立了内波发生概率预测模型。从实际海洋水文资料中提取出影响内波发生的8个海洋环境因子作为模型的输入,内波发生概率作为模型的输出。最后将预测模型在西北太平洋不同海域进行了应用。结果表明,该模型可为海洋工程和舰船航行中规避和防范内波提供参考。     

秋季巴伦支海海温异常对冬季我国渤海冰情的可能影响

本文利用美国NCEP/NCAR逐月的再分析资料、HadISST海温、中国160台站气温和反映渤海冰情轻重的渤海冰情等级资料,研究了前秋巴伦支海海温异常对后期渤海冰情和东亚冬季风的影响,并对相关的物理过程进行分析。结果表明,前秋巴伦支海关键区海温与该区域海冰密集度呈显著的负相关,且具有较好的持续性,通过调节随后冬季向大气释放的热通量,引起后期环流变化。偏高(偏低)年冬季亚洲纬向环流偏弱(偏强),东亚大槽加深(减弱),东亚冬季风加强(减弱),我国东北、华北及西北地区地区显著偏冷(偏暖),这与冬季渤海海冰异常的强度和范围都偏大(小)及与之相联系的环流异常相一致。进一步的分析揭示了联系上游关键区海温变化与后期东亚地区气候异常的重要途径,前秋巴伦支海海温偏高会导致200 hPa高度场形成一个自西向东的波列形式,在东亚局地Hadley环流异常的作用下,加强了我国北方地区地表的北风异常。因此,前秋巴伦支海海温异常可以作为冬季渤海冰情的预报因子。     

基于变分模态分解和注意力机制的浪高预测

针对海洋中的海浪高度数据存在非线性和非平稳性的特点,海浪高度的预测就变得相对复杂.基于变分模态分解(VMD),在引入注意力机制(AM)的基础上,对传统长短期记忆(LSTM)神经网络算法进行了改进,提出了一种基于混合模型的海浪高度预测算法.算法通过预处理、预测和重构3个主要步骤,对海浪高度的时间序列进行预测.为了比较和说...     

EI Ni^~no发生年份的灰色预测

EI Ni^~no事件是以海表温度（SST）异常增温为特征的。因此，识别EI Ni^~no事件的主要指标应是赤道东太平洋的SST。本文分析了1965－1986年赤道东太平洋的SST，取第年11月到次年1月SST的平均值，运用灰色预测理论，对下一次EI Ni^~no现象的发生进行预测。