基于K均值聚类的中国夏季降水日变化空间分布模式

为了获取降水日变化的空间分布模式,本文采用K均值聚类算法对中国陆地区域的夏季逐时格网降水数据进行了聚类。首先,采用K均值聚类算法对每个格网上的逐时降水数据进行聚类。然后,根据每一聚类的降水日变化峰值,将具有相似峰值时间的聚类合并成为一个分类。合并后的分类对应一种降水日变化类型,分类中的格网边界则构成了该类降水日变化的空间分布模式。研究结果表明,中国大部分地区的降水量日变化由降水频率日变化主导。此外,一些盛行夜雨区域在空间分布上表现出从西向东的分布模式,且降水日变化峰值时间表现出了从西向东逐渐延迟的现象。结合地形分析,研究发现一些夜雨区的降水峰值延迟现象与MPS环流效应导致的雨带移动现象较为一致,得出MPS(Mountain-Plain Solenoid)环流效应是导致这些地区盛行夜雨的结论。本文研究结果可为探索降水日变化的形成机理提供线索,也可为研究其他地区降水日变化提供参考。     

矿山开采沉陷地表移动观测站的设计与实现

合理地设计地表移动观测站,是准确预测矿山开采沉陷引起地表移动、变形的基础。本文分析变形观测站设计方法,对该方法做了详尽剖析。结合淮南矿区的地质以及地表综合条件,设计适合淮南地区地表移动变形观测站设计的算法模式,并采用VB和MapObjects进行了实现。最后,以淮南市潘北矿区地表移动观测站设计为实验对象,结果表明:采用软件设计的地表移动观测站,能够有效反映沉陷区特征,且具有高效、可视化特点。     

矿山开采沉陷数据采集软件的设计与实现

在矿山开采沉陷变形观测中,空间数据采集量大、数据精度要求高、观测条件复杂问题,一直是影响其观测效率和成本的主要因素。为了实现提高变形观测数据质量、减少人工观测时间、降低项目成本,对矿山开采沉陷数据采集软件进行了设计与实现。算例以安徽省淮南市潘北矿区为实验对象进行了软件测试与分析。结果表明,软件在满足变形观测所需精度的前提下,能够适用在复杂天气、地形环境进行测量。