震源机制和场地条件对近场强震地面运动特性的影响

将欧洲数百条地震动记录按震级、震中距、场地类别及震源机制等条件分类,通过对地震动记录加速度峰值比、加速度峰值衰减规律及反应谱比等内容的统计分析,研究了震源机制、场地类别等因素对竖向地震动的影响。结果表明,震源机制和场地类别这两种因素在近场区对竖向地震动特性有显著的影响。     

汶川地区夏季电离层VLF背景分析

西南地区是我国地震灾害频发的区域,本文以汶川(31.0° N,103.4° E)为例,运用了空间网络化的方法对DEMETER卫星2005-2007年三年的5、6、7、8月的夏季电离层低频电场数据进行时空规律分析.通过将卫星接收到电场信号分为SLF、ULF、VLF和LF四个频段,研究了以汶川为中心纬度为21.0°～41....     

基于双偏振雷达和降水现象仪的郑州“7·20”极端强降水微物理特征分析

利用降水现象仪、双偏振雷达、常规气象观测资料和再分析数据,分析了郑州“7·20”极端强降水过程的微物理特征。此次过程受多尺度天气系统的共同影响,为复杂多变的降水微物理特征提供了有利的环境条件。结果表明,此次过程地面雨滴谱分布随时间存在明显变化,雨滴谱参数分布较广,覆盖了从大陆性对流降水至海洋性对流降水的分布区域。20日16—17时最强降水时段,小粒子数密度显著高于东亚地区普通对流性降水的统计结果和华南地区夏季平均值,且存在大量大粒子,保证了极高的降水效率。双偏振雷达参量的垂直结构反演结果显示,对流系统质心低,具有典型的暖云特征;0 ℃层以上冰相过程相对活跃,0 ℃层以下强烈的暖雨过程,大量的冰相粒子落下并融化和低层高效率的雨滴碰并增长过程,导致各尺度高浓度雨滴的生成,最终形成地面的极端强降水。     

基于谱元区域分解法中频域弹性波问题的求解技术

文章提出一种基于谱元法的区域分解算法(DDM-SEM),并将其用于频域弹性波问题的计算.该方法结合了谱元法的高精度以及区域分解法的高并行特性,适合于大尺度弹性波问题的高精度和高效率计算.在DDM-SEM算法中,原始的大尺度问题被分解为若干个子区域,每个子区域采用谱元法独立求解,子区域之间的交界面通过频域黎曼传输条件连接...     

基于谱聚类算法的海底滑坡危险性评价

海底滑坡的危险性评价与分区,对海洋工程设施的选址和危险预防具有指导作用.本文基于无监督机器学习的谱聚类算法对黄河口埕岛海域展开了海底滑坡危险性评价,构建了输入参数为9、输出类别为4、核函数参数为0.08的海底滑坡危险性评价模型.使用该模型进行评价,将研究区分为了海底滑坡危险性高、较高、较低和低的区域.评价结果与地质环境...     

浅水波长计算问题

浅水波周期保持常值,而波长缩减时其计算需进行迭代。提出了两个精度较高的经验公式供计算应用。水深波长比差值ΔLD0的变化规律反映出浅水波长缩减为一复杂过程,并与波能密度加大相关。LD0≤0.14时,特别是LD0=0.056前后,其特征会更加显著,由此可探讨波长变化的内在机理。     

载波/多普勒平滑伪距在Android手机中的定位实现

针对Android手机GNSS伪距定位精度较低的问题,利用手机端观测信息,通过载波相位/多普勒平滑伪距改善手机端伪距观测值的质量,从而达到提高定位精度的效果。首先给出了Android手机GNSS原始观测量的获取方法,然后推导了载波相位平滑伪距和多普勒平滑伪距算法模型,并设计合理有效的试验对算法的精度进行评定。试验结果表明：在手机端静态定位中载波相位和多普勒平滑算法均可提高原始伪距的定位精度,且多普勒平滑算法表现更优;在手机端动态定位中多普勒平滑算法可获得比原始伪距更优的定位精度,但是载波相位平滑算法较原始伪距更差;由于硬件的制约手机端周跳和信号失锁严重,占比超过50%,载波相位在手机端的可用性较低;多普勒平滑算法的最优平滑时间常数小于等于10 s,具有实时动态定位的巨大潜力。     

GNSS多频融合精密单点定位频率间卫星钟偏差研究

全球导航卫星系统(GNSS)提供多频信号,多频融合已经成为一种趋势。在精密钟差估计(PCE)的过程中,卫星钟差参数会吸收卫星端稳定的伪距偏差和时变的相位偏差,这些偏差均与频率相关。因而使用不同的观测值进行PCE时,得到的卫星钟差估值是不同的,它们之间的差值被定义为频率间卫星钟偏差(IFCB)。按组成成分,IFCB可以分成伪距相关的IFCB(CIFCB)和相位相关的IFCB(PIFCB)两部分。国际GNSS服务(IGS)提供的精密卫星钟差产品是基于双频消电离层(IF)组合观测值生成的。由于IFCB的存在,导致IGS卫星钟差产品不能直接应用于多频精密单点定位(PPP)。IFCB的精确考虑已经成为多频PPP的一个关键问题。本研究旨在对IFCB特性和估计方法开展系统深入的研究,并评估其对多频PPP解的影响。     

空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。     

机载光学全谱段遥感林火监测

森林火灾是一种危害极大的自然灾害,是森林扰动的主要类型之一,直接影响森林生态系统结构、碳循环甚至全球气候的变化。近年来,航空平台和传感器的技术进步有效地提升了机载遥感系统探测和监测森林火灾的能力,推动了机载遥感在森林可燃物调查及载量评估、火险测报预测、火场态势及火情监测、灾害损失评估以及火烧迹地生态修复治理等方面的应用。本文首先介绍了中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统CAF-LiTCHy（Chinese Academy of Forestry’s LiDAR,Thermal,CCD and Hyperspectral airborne observation system）,描述了激光雷达扫描仪、热红外相机、CCD相机和高光谱传感器等传感器的参数;然后,阐明了集成方案和观测数据的处理方法;最后,以四川省西昌市“3.30森林火灾”作为该系统火后灾情遥感调查和灾情评估应用示例,综合多传感器数据特征,进行森林火烧程度评价,分析该系统采集的正射影像、冠层高度模型、高光谱影像、热红外影像在森林火灾监测评价中的潜力。研究结果表明CAF-LiTCHy机载遥感观测系统能有效获取森林火灾的灾情信息、火场及火环境参数,可为预防、预报预警、扑救指挥、灾害评估和生态修复提供支持。