变权组合预测模型在大坝沉降监测中的应用

为探讨变权组合预测模型在变形监测中的应用,以监测某大坝沉降量为实例,研究基于线性回归预测模型和灰色模型GM(1,1)的变权组合。通过预测该大坝坝内沉降量,比较两种单一预测模型和变权组合预测模型的预测误差平方和,证明变权组合预测模型在沉降预测中具有更好的预测精度。     

基于时间序列雷达干涉测量的钱塘江海塘形变分析

形变监测是海塘安全运行的重要组成部分。本文利用杭州地区2006年—2010年获取的31景EnvisatASAR影像,根据MTInSAR(Multi-Temporal In SAR)方法,综合提取PS(Persistent Scatterer)和DS(Distributed Scatterer)点,得到密集的钱塘江海塘形变的In SAR测量结果。与28个点的水准数据对比表明,两者的平均误差为0.436 mm,最大误差为5.016 mm,验证了In SAR技术毫米级的测量精度和准确性。通过这两种数据的时间序列分析发现,海塘的沉降在空间上具有连续性,其空间分布呈现为单峰下沉曲线;在时间上,则具有明显的线性变化规律,并伴随有短时间范围的小幅度波动。     

GM(1,1)模型在建筑物沉降分析中的应用

采用灰色理论中的GM(1,1)模型,对建筑物的沉降数据进行拟合,并以此模型进行预报。通过实例分析,GM(1,1)模型具有较高的拟合精度以及预报精度,能够准确预报建筑物未来沉降趋势,在确保建筑物安全方面,具有较高的实际指导意义。     

基于库伊克模型的地面沉降预测分析

针对地面沉降与地下水水位变化的内在关系,考虑地面沉降受到自身变化规律的影响,建立基于库伊克变换的地面沉降预测模型,应用该模型对某地区地面沉降统计数据进行模拟预测,有效实现该地区地面沉降与地下水水位以及本身之间的定量模拟,并探讨模型的拟合效果和预测精度。结果表明库伊克模型拟合效果较好,预测精度较高,能较好地反映研究区域的地面沉降变形趋势。     

基于残差改正的动态非等时距灰色模型及应用

介绍了动态非等时距GM(1,1)模型的建模原理、建模过程以及精度评定方法,阐明了动态非等时距GM(1,1)模型中维度选择、残差改正的问题,结合高层建筑沉降监测实例进行分析,将动态非等时距残差GM(1,1)模型预测结果与实测值进行比较,得出动态非等时距残差GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中具有很高预测精度的结论,证明了该方法的可行性与可靠性,适用于高层建筑沉降监测.     

改进的灰色模型在高铁沉降预测中的应用

针对目前灰色模型在高速铁路沉降预测中存在的不足之处,该文提出了一种通过改善原始数据序列的光滑度来提高灰色模型预测精度的方法,并结合实例,验证了改进灰色模型在高速铁路沉降预测中的可行性,为今后高速铁路的沉降预测评估提供了更多的参考和借鉴。     

轨道交通整体床道测量

本文从地铁床道测量的意义出发,结合轨道交通八号线二期工程,介绍了轨道交通整体床道测量技术设计、作业方法、数据采集、成果分析,以及在作业过程中的注意事项.     

建筑变形分析系统ST5.5在建筑物变形测量中的应用

以具体的沉降观测项目和水平位移观测项目为示例,探讨了建筑物变形分析系统ST 5.5在建筑物变形测量中的应用。对该系统的功能和使用方法做了详细的阐述说明,并对使用心得做了详尽的介绍,对遇到的一些问题提出了相应的解决方法。     

敦煌致洪暴雨的广义湿位涡分析

利用高空、地面定时观测资料、区域站降水资料、FY-2E红外云图和NCEP 1°×1°再分析资料,对2011年6月15-16日甘肃敦煌、阿克塞和肃北的一次历史罕见暴雨天气过程的影响系统、水汽条件、广义湿位涡及其倾向变化进行了分析.结果表明,这次暴雨是中高纬天气系统与低纬天气系统相互作用的结果.暴雨水汽来源于700 hPa新疆东部偏西气流输送和600 hPa附近河西走廊西部偏东气流输送.广义湿位涡正异常主要集中在850～750 hPa广义位温线密集区,这与实际大气水汽主要集中在低层是一致的,在一定程度上反映出暴雨期的水汽分布和水汽集中特征.800 hPa上广义湿位涡的正异常区基本与暴雨区一致,与湿位涡相比,广义湿位涡能更好地诊断出这次暴雨落区.广义湿位涡正异常大值区出现在绝对涡度异常大值区与大的相对湿度梯度相重叠的区域.单点广义湿位涡倾向异常值的负正、正负转换及峰值变化与降水开始、结束和雨强变化相一致.广义湿位涡除了可作为一个分析暴雨系统发生、发展的动力变量外,还可体现出暴雨时期高水汽集中的特点,在暴雨分析中有一定的优势.     

北疆暴雪过程的湿位涡诊断

利用NCEP1°×1°再分析资料,对2009年3月19—20日北疆沿天山一带一次暴雪天气过程进行诊断分析,着重探讨了湿位涡诊断在新疆暴雪预报中的应用。分析表明：暴雪的水汽输送有3个源地,低层负散度、向北倾斜的涡度“上负下正”分布、等θe线的陡立密集带、垂直速度负值区与暴雪落区均有较好的对应关系。暴雪主要发生在MPV1〉0、MPV2绝对值迅速增加且等值线密集分布的区域。MPV1下传增大,大气对流不稳定能量释放,低层MPV2绝对值增大,大气湿斜压性增强,下滑倾斜涡度增长是暴雪形成的重要原因。