动力扰动作用下多功能岩石结构面剪切试验装置研制与应用研究

动力扰动是导致岩石结构面滑动失稳进而触发地震、岩爆等强动力型地质灾害的重要诱因。为研究动力扰动作用下岩石结构面力学响应及其活化致灾机制,自主研制了动力扰动作用下多功能岩石结构面剪切试验装置。该装置主要包括用于施加准静态荷载、多种法向边界条件、复杂波形宽频率动力扰动荷载（0.5～50 Hz）及宽频剪切速率（0.000 1～10 mm/s）的法向和切向加载系统,施加冲击动力扰动荷载的摆锤冲击系统,开展循环往复剪切试验的剪切盒,数据采集和控制系统。通过控制软件编程,可开展不同剪切速率下恒定法向荷载、恒定法向刚度、卸法向荷载、变法向刚度和动态法向荷载条件下岩石结构面单调或循环剪切试验,静载叠加动载剪切试验,速率和应力阶跃试验和摆锤冲击剪切试验等。应用该装置开展了初步的试验研究,验证了试验过程中该装置具有良好的稳定性和准确性。该装置的研发对认识动力扰动作用下岩石结构面的响应特征,深入理解地震、岩爆等强动力型地质灾害的岩石结构面活化失稳触发效应及致灾机制具有重要的科学意义和工程价值。     

雅鲁藏布江盆因拉隧道主要工程地质问题

盆因拉隧道为雅鲁藏布江峡谷段高地应力区某铁路的关键性控制工程之一。为了指导隧道施工过程的安全性,从地形地貌、地层岩性和地质构造等方面对盆因拉隧道沿线工程地质条件进行了研究,并采用超前地质预报方法、水压致裂法和涌水量预测进行了现场勘测,最后对工程区的工程地质问题进行了评价,提出了针对该隧道的施工指导意见。     

全球业务化海洋预报系统进展

全球业务化海洋预报系统可为海洋防灾减灾、航行安全、生态系统保护和海上搜救等提供预报服务。海面风是驱动海浪的源,因此提供海浪业务预报服务的国家/机构一般与数值天气预报结合在一起开展。详细介绍了基于WAVEWATCH III?和WAM模式构造的全球海浪业务预报系统的参数配置。重点介绍了基于混合坐标海洋模式、欧洲海洋核心模式和模块化海洋模式开发的全球海洋环流业务预报系统的组成和参数配置。概述了基于社区海冰代码和新鲁汶海冰模式构造以及与海洋环流预报系统耦合在一起的海冰业务预报系统。最后对全球业务化海洋预报系统的发展方向进行了展望。     

考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析

洪水过程由多个特征变量组成,各变量之间存在正相关性,应进行多变量联合分析。但随着变量的增多,在相同样本条件下,多维联合分布具有更大的抽样不确定性。将历史洪水纳入多维联合频率分析,以提升各特征变量边缘分布和Copula函数相关性参数的准确性。以分层Archimedean Copulas函数为基础,构建了考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型,将多维联合分布分解成为若干个二维Copula函数的多级层叠形式,并结合极大似然法,选用遗传算法求解特征变量边缘分布及各层Copula函数的相关性参数。长江流域宜昌站的应用结果表明,考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型能够完整地描述整个洪水过程,考虑洪水过程特征变量之间的相关性,也能够有效利用历史洪水,改善样本的代表性,Copula函数的相关性参数符合实测序列峰量之间的相关关系。     

基于机器学习模型的淮河流域中长期径流预报研究

准确可靠的中长期径流预报是支撑水资源科学调配、提高水资源利用效率的关键。本研究采用AdaBoost模型(AdB)、随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)进行淮河流域王家坝和蚌埠站当年11月至次年10月共12个月的中长期径流预报研究。采用置换准确度重要性度量法从130项气象-气候因子及前期降雨/流量构建的1 562个因子变量中筛选出影响各月径流的关键因子,构建了基于AdB、RF和SVM模型的各月径流预报模型,模型参数采用随机搜索技术并结合交叉验证方式确定。采用变幅误差合格率和等级(五级)预报合格率指标对模型的预报精度进行了评估。变幅误差合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为99.8%(AdB)、96.6%(RF)和95.9%(SVM),蚌埠站分别为100%(AdB)、94.8%(RF)和93.8%(SVM);等级预报合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为79.0%(AdB)、76.4%(RF)和79.9%(SVM),蚌埠站分别为81.0%(AdB)、75.6%(RF)和76.6%(SVM)。模型均具有较好的预报效果,但RF和SVM模型对于高流量值的预报存在偏低现象,AdB模型整体上优于RF和SVM模型。     

考虑预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波在地下水水流数据同化中的应用

集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波（Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF）方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。     

基于降尺度降雨的洪水预报预警体系的创建

为了减少洪水对生命和财产造成的危害,构建合适的洪水预报预警体系具有重要的现实意义。本文结合NWP输出的降尺度降雨构建了短期洪水预报体系。所提出的降尺度方法对NWP输出值进行了校正,以便在人工神经网络的校准阶段使用,然后,将降尺度降雨参数作为径流预报的超级水箱模型的输入值。根据预测提前期对模型不确定性进行量化,最终将预测结果整合到现有的洪水预警警报级别中。结果表明,基于神经网络降尺度降雨的洪水预报优于多元线性回归方法。尽管随着预测提前期的增加,模型不确定性呈增加趋势,但仍可以对长达18小时的提前期做出可靠预测。     

贺沟口流域护岸工程河道设计洪水计算分析

为建设延安宝塔区贺沟口流域水土流失综合治理与生态保护修复工程,对流域工程水文条件进行计算分析是前期基础。以贺沟口护岸工程建设为例,基于贺沟口流域控制面积较小,无实测水文资料的实际,将流域附近的西川河枣园水文站作为参证站,选用1971-2014年共44 a的连续实测洪水系列资料,采用水文比拟法、经验公式法、综合参数法和推理公式法,分别对流域河道设计洪水进行计算分析,并对成果进行比选。结果认为,推理公式法以暴雨为基础,综合考虑了前期影响雨量、流域产流和汇流特征,计算过程基本反映了流域的长度、面积、比降等因子对洪水的影响,本次河道设计洪水采用推理公式法的计算结果最为合理。即P=50%和P=100%时的洪峰流量分别为13.5 m³/s、83.5 m³/s。     

基于Sentinel-1数据的巢湖流域洪涝灾害信息提取与分析

洪涝灾害往往会造成巨大损失,分析洪水淹没范围、回溯洪涝灾害演进过程,为洪涝灾害应对提供决策支持十分必要。合成孔径雷达（SAR）具备全天候、全天时、有一定穿透能力的特性,可在有云层时获取地表数据,能为洪涝灾害研究提供数据支撑。本文以2020年巢湖流域洪涝灾害为例,基于灾害期间多期Sentinel-1 SAR影像,使用大津法提取洪水范围,结合巢湖流域内水利工程数据,分析巢湖流域洪水上涨和回落过程,为完善巢湖流域防洪减灾体系提出建议。结果表明,当巢湖水位上涨至11.25 m后,洪灾范围迅速增加,在此水位前即需人工主动干预,启用圩口蓄洪、加速流域内洪水外排。     

基于回归支持向量机的水库防洪承载力预测模型研究

防洪承载力,即水库目前剩余防洪库容条件下,不泄洪所能容纳的流域面降雨量.根据水量平衡原理分析概化出防洪承载力的预报因子为当前土壤含水量,当前入库流量以及水库剩余库容.利用2010-2020年青山水库55场历史洪水建立基于回归支持向量机的防洪承载力预测模型,利用贝叶斯优化进行超参数率定,通过分析预测值确定回归支持向量机核...