基于审查回归模型的公众气象服务支付意愿影响因素分析——以无锡、武汉和西安为例

采用审查回归模型,分别选取了中国东、中、西部的三个典型城市无锡、武汉和西安,计算了三城市受访者的支付意愿值,并对其影响因素进行了分析。结果表明：（1）支付意愿值与地区经济发展水平直接相关。无锡、武汉和西安受访者的支付意愿分别为21.68,17.15和10.07元/年;（2）年龄越长者,由于其天气知识更丰富、日常消费较节俭,对气象服务的支付意愿越低;（3）文化程度越高者,更能理解和支持气象服务事业,对气象服务的支付意愿越高;（4）月收入变量对气象服务的支付意愿有显著影响,但就不同城市的受访者而言,影响的方向并不一致。     

基于循环孔洞扩张模型的X型圆管节点超低周疲劳寿命预测

海洋工程钢结构在服役过程中,受风、浪、流或地震等极端循环载荷的影响,易发生超低周疲劳断裂破坏,造成人员伤亡及财产损失,因此超低周疲劳断裂分析及寿命预测对于海工结构安全性评估至关重要。然而,现阶段基于累积损伤理论提出的多种超低周疲劳寿命预测模型无法对多尺度节点实现统一预测,造成了实际工程应用的不便。因此文中基于循环孔洞扩张模型开展X型圆管节点超低周疲劳寿命预测。首先,开发了基于循环孔洞扩张模型的VUSDFLD程序,实现ABAQUS与FORTRAN子程序联合应用,利用有限元分析验证循环孔洞扩张模型在X型圆管节点超低周疲劳断裂分析中的有效性;其次,根据多组X型圆管节点超低周疲劳断裂有限元分析结果,在宏观层面提出了一种基于Manson-Coffin公式的超低周疲劳寿命预测公式;最后,依据Miner理论,将适用于等幅加载的超低周疲劳寿命公式扩展至变幅加载情况,验证了多种节点尺寸下超低周疲劳公式的适用性,为工程应用提供了理论依据。     

石英标准生长曲线在青藏高原东缘黄土光释光测年中的应用

石英标准生长曲线（SGC）法在黄土高分辨率光释光定年中有大幅节省测试时间的潜力,然而目前对该方法在不同时空尺度上的适用性尚存在争议。本文选取青藏高原东缘的典型黄土样品,通过系统地分析石英光释光生长曲线特征,检验SGC法和最小二乘法标准化生长曲线（LS-SGC）法在高原东缘黄土光释光定年中的适用性,结果显示：1）高原东缘黄土石英光释光信号以快组分为主,且同一地点不同样品、不同测片的生长曲线形态相似;2）当等效剂量（D_e）小于100 Gy时,不同地点样品石英生长曲线形态一致;大于100 Gy时生长曲线则具有不同的剂量响应特征;3）通过SGC法获得的D_e仅在0~100 Gy与实测值一致;LS-SGC法拟合的生长曲线结果更佳,并且LS-SGC法计算的D_e在100~200 Gy与实测D_e仍具有较好的一致性。研究结果有助于深入研究高原黄土光释光测年和风成沉积过程,同时也可为其他区域建立石英光释光标准生长曲线提供借鉴。

     

物理过程参数化方案对中国夏季降水日变化模拟的影响

国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)新增的高分辨率模式比较计划(HighResMIP)首次提供全球高分辨率(25—50 km)多模式集合的气候模拟试验结果。利用8个CMIP6 HighResMIP模式评估了高分辨率全球气候模式对青藏高原夏季小时降水与极端降水的模拟能力,结果表明：CMIP6高分辨率模式高(低)估了青藏高原地区的降水量和频率(强度),过多的降水量主要来自模式对降水频率的高估,尤其是弱降水(< 2 mm·h^-1)的发生频率。模拟偏差与地形海拔密切相关,偏差大值区主要位于高原南坡和东坡陡峭地形区。模式不能准确再现降水量与海拔之间的关系,高(低)估了高(低)海拔地区的降水量。模式低估了降水强度随海拔升高而降低的变化速率。在日变化方面,模式能够模拟出青藏高原降水傍晚至午夜的峰值特征,但明显低估了降水的日变化振幅。在小时极端降水方面,模式低估了高原区域平均极端降水第95百分位数阈值,仅为观测值的57%。

     

三角网格模型剖分方法的研究与应用

数值波场正演在地震学和勘探地球物理学领域正得到越来越广泛的应用,用一个好的方法来建立一个复杂的地质模型则显得尤为关键。三角网格模型相对于层状模型和矩形网格模型在反映地质界面形态、三角网格剖分个数调节及射线追踪速度等方面具有明显优势。利用三角网格剖分的建模方法,在VC2008编程环境下实现了复杂地质模型的描述。通过对复杂模型的建模测试,表明采用三角网格剖分方法,可解决以下模型难题：①对复杂模型界面的描述;②对复杂逆断层的描述;③对封闭块体的描述;④对模型弹性参数进行描述。     

Impacts of land use and land cover changes on hydrological processes and sediment yield determined using the SWAT model

Land use and land cover (LULC) changes strongly affect local hydrology and sediment yields.The current study focused on a basin in the Brazilian Amazon and had the following three objectives:(1) to perform an effective diagnosis of flow and sediment yield,(2) to evaluate the impacts of LULC changes over the last 40 years on the hydro-sedimentological variables,and (3) to investigate the impacts of the possible trends or breaking points in the flow,surface runoff,and sediment yield series.The Soi...     

基于灰色马尔科夫链预测系统的设计与实现

通过对灰色GM[1,1]模型的算法改进,将改进后的灰色模型与马尔科夫链结合,既可以发挥灰色系统预测精确的特点,又可以利用马尔科夫链对准确预测波动性数据的优势。在灰色马尔科夫链模型的算法基础上,采用Visual Studio 2005开发环境,进行灰色马尔科夫链预测系统的设计。最后利用南方某地区十年来土地利用数据进行系统验证,结果表明,灰色马尔科夫链模型能很大地提高预测的精度和效果,符合实际要求。     

Spatio-temporal suspended sediment fingerprinting under different land management practices

Understanding spatio-temporal suspended sediment dynamics is more important in large watersheds due to the decisive role of local source apportionment in sediment transport and yield. The Talar River with a large mountainous watershed in northern Iran, which plays a vital role in water supply for agriculture and drinking, recently has faced quality degradation. The current study explores the relative contribution of suspended sediment sources using geochemical tracers and fingerprinting techniqu...     

模型预测多次波衰减技术及其在莺歌海地区的应用

莺歌海盆地是中国海域新生代主要含油气盆地之一。盆地内超压沉积现象分布广泛,超温超压现象普遍。由于超温超压现象的存在,导致其多次波与有效波在速度上更接近,衰减难度更大。通过合理利用基于波动理论的多次波建模方法并组合其他方法有效衰减了浅水多次波。莺歌海地区的应用实例证明了该方法的有效性,不仅较好地衰减了多次波,提高资料信噪比,同时提高了地震数据的分辨率,改善了资料的波组特征。     

Risk Management for Petroleum Reservoir Production: A Simulation-Based Study of Prediction

We consider numerical solutions of the Darcy and Buckley–Leverett equations for flow in porous media. These solutions depend on a realization of a random field that describes the reservoir permeability. The main content of this paper is to formulate and analyze a probability model for the numerical coarse grid solution error. We explore the extent to which the coarse grid oil production rate is sufficient to predict future oil production rates. We find that very early oil production data is sufficient to reduce the prediction error in oil production by about 30%, relative to the prior probability prediction.