北极河流径流量变化及影响因子分析

利用最新的北极径流资料(R-arcticNET V3.0和Arctic RIMS),对进入北冰洋的4条主要河流的季节及年代际变化进行诊断分析。结果表明:入海径流在4-6月的大幅增加主要是由气温达到融点后积雪融化造成的,降水的作用次之。总的来说,欧亚区域在过去的70年里入海径流量是增加的,而北美区域在近30年里入海径流量是减小的,但注入北冰洋的径流总量是增大的。值得注意的是入海径流的年代际变化在不同季节增减趋势显著不同,夏季和秋季径流量减小,而其他两个季节径流量增大。进一步分析了影响入海径流变化的一些气候因子,结果表明:北大西洋涛动(北太平洋指数)与欧亚(北美)区域的冬、春季径流量存在正相关。春季气温与春季径流量呈正相关,而与夏季径流量呈负相关。降水与径流量基本上为同步正相关。春季积雪覆盖面积与春季径流量为负相关,而与夏季径流量为正相关,夏季积雪覆盖面积与夏季的径流量为正相关。     

黄土高原表土花粉与植被覆盖度定量模型的建立及应用

黄土高原是一个气候变化敏感区,亦是一个生态环境脆弱区,更是我国人口-资源-环境矛盾最为集中的区域之一。因此,构建适合于黄土高原表土花粉与植被覆盖度定量模型对了解过去植被覆盖度的演变以及人与环境之间的关系具有重要意义。本工作基于黄土高原443个表土花粉数据和2000~2015年的归一化植被指数（NDVI）,采用逐步回归法（Stepwise）、增长回归树法（BRT）、局部加权加权平均法（LWWA）、加权平均偏最小二乘法（WA-PLS）和最佳类比法（MAT）,结合植被覆盖度（FVC）和年均降水量（MAP）、年均气温（Tann）、1月月均温（T1）、7月月均温（T7）、有效湿度（MAP/ET0）这5个气象要素数据,构建表土花粉与植被覆盖度定量模型;通过普通检验、留一交叉检验（LOO）、自助法检验（Bootstrap）和检验空间自相关性的h-block检验方法对定量模型进行检验,进而筛选出最优模型;最后,利用31个全新世地层花粉数据重建黄土高原过去植被覆盖度,探讨其变化特征。结果表明：1）FVC、MAP、T1、T7和MAP/ET0是黄土高原环境变化的5个重要因子,其中,FVC的第一排序轴特征值/第二排序轴特征值（λ1/λ2）最大（0.47）,单一解释变量最高（8.75）,其与花粉组合的相关性最强（0.66）,可用于构建表土花粉与植被覆盖度定量模型;2）采用Stepwise、BRT、LWWA、WA-PLS和MAT这5种方法分别建立表土花粉-植被覆盖度定量模型,根据观测值与预测值的决定系数（R²）、最大偏差（Max.bias）和预测均方根误差（REMSP）评估构建的模型,结果显示BRT模型表现更优,可用于黄土高原过去植被覆盖度的定量重建;3）全新世FVC重建结果显示,早、中全新世黄土高原FVC较高,其中7.0 cal.ka B.P.时达到峰值（平均值为0.68）;但自4.0 cal.ka B.P.开始,植被覆盖度下降,特别是3.0~2.0 cal.ka B.P.下降明显,平均值低于0.30。通过与研究区内其他气候指标和人类活动强度指标的对比,认为早、中全新世黄土高原植被覆盖度的变化主要受自然气候变化的影响,而晚全新世以来FVC的减少可能更多地与人类活动强度增加有关。

     

基于深部位移的蠕滑型滑坡预警指标及预警预报研究

基于边坡监测数据建立数学模型,是边坡变形和稳定性分析的重要方法。但是单一预测模型的形式和应用范围具有一定的确定性,不同模型对数据的利用程度也有所差别,往往不能充分运用已知信息,导致模型精度不高,适用性不强。针对单一预测模型存在的问题,提出一种基于熵权法的PSO-SVR-NGM优化组合模型。该模型结合高精度变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型和PSO-SVR模型,能够减小单一预测模型的误差,大幅度提高预测精度。首先通过引入变权缓冲算子λ和背景值权重系数η、κ改进无偏NGM(1,1,k,c)模型,构建新的3参数变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型。结合最大灰色关联度和最小平均相对拟合误差重新构造粒子群算法的适应度函数,利用改进的粒子群算法对提出的变权缓冲模型进行搜索寻优,确定最佳的参数组合。然后通过熵权法对改进的变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型和PSO-SVR模型进行赋权建立优化组合模型。最后,将该组合模型应用于3个不同变形特征的边坡工程中,并与其他单一模型进行对比分析。结果表明,相对于单一模型,本文所提出的组合模型的拟合和预测误差较小,与原始位移数据的相关性较好,能够更真实地反映边坡变形规律,具有较强的工程适应性。同时组合模型的提出与发展也促进了单一模型的优化改进,为解决实际工程问题提供了良好的思路。     

基于工业CT力学实验平台的建立及应用

将工业CT与数字体图像相关法相结合测量物体内部三维变形及应变已发展成为一种新的实验力学方法。本文介绍基于工业CT,自行研制的加载装置和数字体图像相关法(DVC)建立起的力学实验平台,该平台包括基本原理模块、数字虚拟实验模块、原位加载扫描实验模块、变形计算模块和结果输出模块,可以实现单轴压缩、三点弯曲、四点弯曲、点加载及拉伸实验试件内部三维变形场的测量。针对岩石材料与复合材料介绍该平台的应用。     

基于自适应多分辨率奇异值分解的大地电磁数据处理

针对强电磁干扰极易掩盖微弱的大地电磁有用信号,本文结合奇异值分解在去噪方面的优越性,提出基于自适应多分辨率奇异值分解（Adaptive Multi-Resolution Singular Value Decomposition,AMRSVD）的大地电磁数据处理方法.首先对大地电磁数据构建Hankel矩阵,利用MRSVD得到不同分辨率的近似信号和细节信号;然后选用近似信号和细节信号的标准差差值,对大地电磁数据进行信噪辨识;接着结合MRSVD和相邻细节信号的标准差差值,提出先验信息未知情况下的AMRSVD法;最后对辨识出的强干扰运用AMRSVD去除噪声,重构有用信号.实验结果表明,该方法的处理效率高,能有效分离出相关性较强的噪声,时间序列和视电阻率-相位曲线均得到有效改善.

     

基于半监督学习的井震联合储层横向孔隙度预测方法

传统地震储层预测技术一般基于弹性参数反演和岩石物理建模的级联流程实现储层孔隙度预测, 其预测精度受到波动理论和岩石物理理论的近似假设、初始模型和二次反演累积误差等因素的影响.为缓解这些问题, 本文提出了一种基于双向门控递归单元神经网络的半监督学习井震联合孔隙度预测方法, 实现从地震数据直接预测储层横向孔隙度.通过少量的地震测井样本标签对和多目标函数约束建立智能化多尺度多信息融合孔隙度预测模型, 实现地震数据到孔隙度, 孔隙度再到生成地震数据的闭环映射.此外, 在网络模型每次迭代更新的过程中随机引入非井旁地震道参与网络训练, 非井旁地震道的波形匹配能在一定程度上保证井间孔隙度的预测精度.模型数据和实际数据测试结果表明, 本文提出的方法相比于有监督学习孔隙度预测方法能进一步提高储层孔隙度的预测准确性和横向连续性, 获得较为可靠的储层物性参数的空间分布.

     

煤矿井下连续管钻进管柱分析及射流钻进实验

为了解决现有水平定向钻进导向方法测量精度低,定位深度浅,测量数据不连续以及受磁场干扰影响大的问题,提出一种基于磁信标的水平定向钻进导向定位方法,实现水平定向钻进的位置和姿态测量;设计了基于三阶磁梯度张量的测量阵列,通过仿真验证该方法可以消除地磁场的影响,实现位置测量;依据惯性导航理论,利用MEMS传感器、测量阵列位置信息和零速信息进行多源数据融合,对惯性导航解算出的姿态误差进行估计和修正,提高姿态测量精度。通过地面位置测量实验对基于三阶磁梯度张量的位置测量算法进行验证,位置测量结果的平均相对误差为4.57%;通过地面姿态测量实验对多源数据融合算法进行验证,结果表明,倾角误差在0.3°以内,工具面角误差在0.7°以内,方位角的误差值在1°以内,证明了提出的姿态测量算法的准确性和有效性。研究成果可以提高非开挖水平定向钻进适用范围、实时性和定位精度,为水平定向钻进导向技术自动化提供了理论基础。

     

南海深部地球动力学特征及其演化机制

利用地热学、流变学和重力学方法,计算了南海岩石层温度结构、流变特征及地幔对流格局.南海莫霍面温度在600—1000℃之间.岩石层底界面温度在1150—1300℃之间,有效粘滞系数为1020—1021Pa·s,与冰期回弹资料确定的地幔粘度吻合,表明南海深部具备产生地幔热对流的物理条件.研究认为地幔物质由北西向南东方向的运移以及印澳-欧亚板块的碰撞,导致南海北部大陆边缘向洋扩张、离散和断裂解体.在向洋离散过程中,陆-洋岩石层底部地幔局部对流使中央海盆扩张和北部陆缘发生差异性块断运动.     

太阳活动高年上电离层中O+—H+离子过渡高度的特征

本文用日本电离层探测卫星ISS-b的资料,假设F2层峰顶以上电离层中各类离子随高度呈扩散平衡分布,得到了太阳活动高年（1978年8月—1979年8月）确定顶外电离层电子密度剖面形状的一个重要参数,即O+—H+离子过渡高度hT的一些变化特征.指出hT的日变化特性主要受电离层中O+离子的产生与复合作用的控制.太阳活动高年在不同纬度和所有经度区域,平均说来日间hT为大约1500—2500km变化,而夜间位于800—1400km,冬夜甚至接近中性氢、氧原子的化学平衡高度.过渡高度也表现出明显的纬度关系,在接近±20°的磁赤道地区,hT基本上不随纬度变化;但在大于±30°磁纬区域hT随纬度很快增加.义中还就hT随时间和地磁（或地理）纬度变化的机制作了简要讨论.