SIMULATION AND PREDICTION OF DEBRIS FLOW USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Debris flow is one of the most destructive phenomena of natural hazards. Recently, major natural haz-ard, claiming human lives and assets, is due to debris flow in the world. Several practical methods for forecasting de-bris flow have been proposed, however, the accuracy of these methods is not high enough for practical use because of the stochastic and non-linear characteristics of debris flow. Artificial neural network has proven to be feasible and use-fill in developing models for nonlinear systems. On the other hand, predicting the future behavior based on a time se-ries of collected historical data is also an important tool in many scientific applications. In this study we present a three-layer feed-forward neural network model to forecast surge of debris flow according to the time series data collect-ed in the Jiangjia Ravine, situated in north part of Yunnan Province of China. The simulation and prediction of debris flow using the proposed approach shows this model is feasible, however, further studies are needed.     

利用重力多尺度分解资料反演青藏高原东北缘地壳厚度

通过重力异常分解模型,选用小波基函数“bior3.7”,分解得出青藏高原东北缘布格重力异常资料的小波4阶近似成分,利用其主要由莫霍面产生的布格重力异常,以6条人工地震剖面信息做初始控制条件,反演得出青藏高原东北缘的地壳厚度。     

大气垂直折射与时序垂直角值的谱分析

本文介绍了对时序垂直角观测值进行谱分析的方法和所得到的结论。使以往对于大气折射影响及其变化规律的定性认识得以定量化。     

公路桥涵台背回填稳定性极限分析上限解

运用塑性力学极限分析的上限定理,分析公路桥涵台背回填的稳定性问题。首先,由模型试验和数值分析结果确定回填区和地基的滑动模式;其次,根据位移协调条件建立滑动体的速度场,并计算各滑动楔块的位移速度;最后,运用虚功原理和优化算法寻找最不利滑动面位置,计算不同回填材料的土压力或临界填筑高度。研究发现：地基与回填材料的强度、性能以及加筋条件对台背回填稳定性的影响都非常显著。结果表明：增加地基与回填材料的强度,采用轻质回填材料,减小加筋间距和增加筋材强度,都有利于提高台背回填材料的稳定性。     

寒潮暴风雪天气的动力和热力特征分析

普查了1960－1997年3－5月历史实况天气图资料，计算了寒潮暴风雪天气过程中的动能、变压、潜热能等动力和热力物理量，着重分析了它们在寒潮暴风雪天气过程中的作用及其变化特征。     

分析云南地震资料给出的近震震级ML和面波震级Ms

云南省区域数字地震遥测台网自1999年建成以来,记录了大量地震波形资料,从2000年1月至2006年2月,云南省及邻区共发生ML≥4.0地震168次,对这些地震的震级重新进行了测定,结果表明,对于云南省的区域地震,近震的体波震级ML和面波震级MS之间不满足昆明地震台网多年使用的MS=1.13ML-1.08这一换算公式,且发现ML也不一定大于MS。     

煤层煤质和含气量的测井评价方法及其应用

根据辽河油田东部凹陷煤储层的地质特征以及实际煤岩芯分析资料和测井资料,利用回归分析方法得出了计算煤层各组分含量和煤阶的方法;通过分析煤层气特征,利用兰氏方程、吸附等温线和煤层气层中子背景值导出了煤层含气量的计算公式,并通过辽河油田东部凹陷实际煤储层测井资料的处理解释验证了方法的有效性。     

多尺度分解在地震信号处理中的应用

利用小波分析中的多尺度分解及信号消噪技术，对记录不清、信噪比小、震相无法辨认的地震信号进行处理。结果表明：多尺度分解在弱震信号提取和弱震相的识别等方面有很好的效果。     

基于深度学习的地震震级分类

为了探索地震加速度时程记录的震级信息,训练卷积神经网络基于地震震级大小对地震记录进行分类,将K-NET和KiK-net中将近12万个地震记录作为样本,对其进行信息筛选和归一化,之后将地震加速度时程记录用作输入,训练卷积神经网络模型以M5.5为分类界限来区分大震和小震。结果显示,在训练集中基于该模型的分类准确率为93.6％,在测试集中的准确率为92.3％,具有良好的分类效果,这表明大震记录与小震记录之间存在一些根本的区别,即可通过地震动加速度时程记录获取一定的震级信息。      

丹江口水库叶绿素a浓度的时空特征及影响因子分析

2017年5月—2019年10月,对"南水北调"中线水源水库——丹江口水库库区水体7个监测位点、0～20 m间4个水层的垂向叶绿素a (Chl.a)浓度与水质因子进行了季度性调查,以期了解不同位点、不同水层Chl.a分布的主要驱动因子.结果表明,丹江口水库各位点营养状态指数(TSI)均为中营养化状态.水体Chl.a浓度具有逐年增加的趋势,且极高值有逐渐增加的趋势.营养盐和Chl.a浓度均存在较大的空间异质性,入库区具有较高的总磷和氨氮浓度,汉江库区具有最高的Chl.a浓度,源头污染源控制和监测仍然是丹江口水库管理的重中之重.不同位点Chl.a浓度的驱动因子存在较大差异,汉江入库和大坝区Chl.a浓度分别受到硝态氮和p H的影响,而出水口大坝位点主要受到了水深、水温和氨氮的影响.丹江入库区Chl.a浓度受到了水深、氨氮、总磷和水温的影响,但丹江库区表现出了与其他生态区较大的区别,其Chl.a浓度主要受到水深和有机质输入的影响.因此,对丹江口水库各位点的管理,应该分不同生态区采取针对性的管理措施.本研究旨在为南水北调中线工程可持续的生态调度提供基础生态数据支持,为完善水库水源地的有效管理提供理论支撑.