对比加深印象 实践促进掌握

我国东部地区夏秋季节的降水大多是锋面雨，这与我国东部地区强大的季风环流有密切关系，我在课堂上讲解冷锋与暖锋时一般是通过对比来区别不同点的：1、锋面坡度的大小，冷锋锋面坡度较陡，而暖锋锋面坡度较缓；2、降水地带(雨带)与锋线的相对位置，玲锋雨带分布在锋线前后，暖锋雨带分布于锋线的玲气团一侧。     

采用DPIV技术研究浅水平板岛屿尾流

人们对于尾流的研究大都针对绕流体在展向非常长的情形,但是在天然环境和水利工程中出现的多为水深相对很浅的流动。由于槽底和自由水面的限制,浅水域中的尾流有着与深水尾流不同的流动规律。采用数字粒子图像测速(DPIV)技术,在长30m、宽3.5m、高1m的水槽中比较系统地量测了浅水中绕平板岛屿的尾流区流场。分析了大尺度旋涡的运动规律,得到了尾流流动形式随尾流稳定性参数的变化规律。目前如此大尺度浅水岛屿尾流的定量实验研究并不多见。     

砾石单元法与SPH耦合模型在数值波浪水槽中的应用研究

为研究以流体粒子描述波浪运动,以固体单元描述砾石运动的两相介质大变形运动,在港口、海岸工程科学研究中具有重要意义。本文提出砾石单元法(GEM),介绍了光滑粒子动力学方法 (SPH)和GEM的基本原理,阐述了GEM与离散单元法(DEM)的异同之处,说明了采用SPH方法与GEM构建波浪砾石耦合运动数学模型的方法和过程。应用SPH方法建立数值波浪水槽,用GEM模拟波浪作用下堆积砾石的滚落、坍塌变形,构建了SPH方法与GEM耦合数学模型。模拟了水槽造波和波浪生成过程和波浪作用下砾石的滚落、坍塌变形,并与物理模型试验成果进行了比较,结果基本吻合。本文提出的GEM法具有模拟单相堆积砾石运动和堆积砾石与流体粒子耦合多相介质运动的功能,是对DEM法的补充和改善。本文提出的堆积力学球概念和拟序排列求解方法是砾石单元法的重要组成部分。     

风沙流中沙粒浓度分布的实验研究

利用粒子图像测速技术（PIV）,在风洞内对与天然沙接近的石英沙风沙流沙颗粒浓度沿高度分布进行了研究。对 3种不同轴线风速研究结果表明,风沙流中沙粒浓度沿水平方向基本不变,而随高度呈指数衰减,而且其衰减速率与风速密切相关。风速越大,衰减速率越慢;风速越小,衰减速率越快。风沙运动一旦发生时,靠近沙床表面的沙粒浓度随风速变化很小,可以认为趋于稳定,达到最大值。     

激光测速粒子对复杂流动的响应研究——Ⅱ典型流场中粒子跟随性的数值分析

以修正后适用于高颗粒雷诺数的粒子非恒定运动方程为基础,将该方程无量纲化,定义了一般流场中粒子跟随性的概念,给出了粒子跟随性的数学表述。据此对典型流场中粒子的运动进行了数值计算,并定量分析了粒径、密度等参数对不同流动中示踪粒子跟随特性的影响。     

云降水物理与人工影响天气研究进展

<正>1云雾物理观测与数值模拟研究1.1环北京春季大气气溶胶分布、来源及其与CCN转化关系的飞机探测利用2009年春季开展的"环北京云观测试验"观测的气溶胶和云凝结核（CCN）数据,研究了试验期间大气气溶胶的分布、来源特征及其与CCN的转化关系。结果表明,高浓度气溶胶基本分布在4500 m以下的区域,量级可以达到10³ cm^-3。4500m以上气溶胶呈显著下降趋势,量级仅为10 cm^-3;气溶胶平均直径在0.16⁰.19μm之间。4500m以下气溶胶平均粒子谱呈双（多）峰分布,而在4500m以上基     

GPM双频降水测量雷达对降雪的探测能力分析

以双频降水测量雷达为主载荷的GPM卫星于2014年2月发射升空。由于轨道倾角以及仪器通道的设置,大大提升了对弱降水和降雪的探测能力。通过四次降雪个例,分析比较了双频降水测量雷达的三种扫描模式(Ku,KaMS和KaHs)对降雪探测能力的差异。结果表明:DPR相态产品和地面实际观测结果比较一致,固态降雪温度-0.5℃并且降雪发生时的风暴顶高度大多6 km。Ku波段雷达由于仪器灵敏度的大幅提高.对降雪的综合探测能力最强,而KaMs和KaHS也具有特定的作用。此外,为了保证衰减订正的精度,和非降雪部分的衰减相比,需要主要提高降雪衰减尤其是混合相态湿雪的衰减订正精度。     

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。     

基于粒子群优化算法和F分布的微震源三步定位方法

微震源定位问题是页岩气勘探、矿山微震研究的重要内容之一。为减小微震定位误差、解决粒子群算法求解微震源反演模型不稳健的情况,采用线性定位法、Geiger法、粒子群优化算法等组成的三步反演法进行微震源定位求解,并研究了粒子群优化算法随机粒子分布类型等对定位结果的影响。第一步,建立线性定位方程组,求解得到初始震源近似解,将其作为Geiger法的初值,计算得到第一步震源近似解结果;第二步,结合第一步定位结果和阈值,设计循环判定准则,执行PSO算法的多次循环,直至达到最大迭代次数后停止,得到第2步的震源近似解;第三步,重复执行第二步若干次得到近似解集合,利用质心法得到最终结果。研究结果表明：三步反演方法相对于单一遗传算法、模拟退火算法或者粒子群算法的定位精度更高,算法更加稳健;群体优化算法的参数对定位效果影响较大,基于F分布的PSO算法更加适合微震源定位,相对于传统正态分布和均匀分布,具有更快的定位求解速度和更精确的定位结果;微震源的三步反演方法在矿山微震源定位精度和算法稳健方面有一定参考价值。