黑潮延伸区的海平面异常和中尺度涡的统计分析

利用1993～2004年卫星高度计TP/Jason-1和 ERS/ENVISAT提供的海平面异常(SLA)融合数据,分析了黑潮延伸区12年来的平均海平面异常的变化特征及中尺度涡的分布规律.研究表明,在黑潮延伸区海平面异常(SLA)呈递增趋势,年平均上升率为8.89mm/a,显著性周期是1年、0.5年和6年;黑潮延伸区的海平面异常和海表面温度异常的低频分量与Nino3指数具有较高的相关性.这说明,黑潮延伸区的海平面变化和海表面温度与厄尔尼诺事件密切相关,都受到黑潮变化的密切影响.在日本东部的黑潮延伸区,中尺度涡自东向西移动,寿命约为1年,移动速度大约是10经度/年.气旋涡和反气旋涡的面积呈现几乎同步增减的规律,均呈年周期变化,上半年少,下半年多.在1997～1998年,黑潮延伸区内中尺度涡的面积显著减小,并且正好对应于Nino3指数极大值出现的年份.因此,黑潮延伸区内中尺度涡的数量和强度也与厄尔尼诺事件密切相关.     

灌注桩钢筋笼内部的磁异常特征

通过分析有限长直立圆柱体内部的磁异常特征,结合模型桩试验,研究了灌注桩钢筋笼内部的磁异常特征,结果表明在钢筋笼内部钻孔中的磁异常Za 垂直分量总体上呈现"两峰夹一谷"的特征,钢筋笼中部呈宽缓的马鞍形负异常,钢筋笼底端位置对应磁异常从极小值转变为极大值的拐点,相应梯度曲线出现极大值.     

基于NSWT模极大值的PSF估计

大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF（Point Spread Function）的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT（NonSubsampled Wavelet Transform）和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。     

1976—2017年内蒙古最大风速时空特征分析

利用内蒙古58个国家级气象站1976—2017年逐日最大风速资料,分析了逐日最大风速在全年时段及四季时段内的平均值和极大值的时空变化特征。结果表明:全区年平均最大风速为6.8m·s-1,四季平均最大风速分别为8.0(春)、6.4(夏)、6.4m·s-1(秋)和6.2m·s-1(冬),以春季最大、冬季最小。最大风速在各时段的平均值在空间分布上均存在两个高值区,分别位于阿拉善盟东北部—巴彦淖尔市西北部、包头市北部—乌兰察布市北部—锡林郭勒盟西北部;两个低值区,分别位于鄂尔多斯市东部—呼和浩特市中南部、呼伦贝尔市东北部;以及两个在冬—春时段出现的季节性高值区,分别位于兴安盟南部—通辽市北部、锡林郭勒盟偏南部—赤峰市西部。最大风速的极大值的时空分布特征与平均值的基本相似,仅春、秋季在空间分布上出现局部高值区。全区大部分测站逐日最大风速在全年时段和四季时段中的平均值和极大值都有减小的趋势,其中以春季的减弱倾向最为明显,对全年趋势演变的贡献最大。全区大部分测站最大风速的平均值和极大值在20世纪90年代以后出现明显的突变现象。     

太阳黑子相对数与毕节地区夏季气温的长期预测

利用1月份太阳黑子相对数与夏季平均气温制作图表进行对比分析，通过分析发现，当太阳黑子相对数处于峰顶（极大值）时，气温为正距平；当太阳黑子相对数处于谷底（极小值）以及谷底区域时，气温为负距平。并且夏季各月与太阳黑子相对数之间也有较好的相关性。夏季是一年中气温最高的季节，夏季气温不仅对人们的日常生活产生重大影响，而且对农作物的发育、生长也起着重要作用。     

基于小波变换模极大值的滑坡监测数据处理方法及其实现

首先给出小波变换模极大值法用于滑坡体位移监测曲线去噪的处理方法,并对该方法在MATLAB中的实现进行了研究和探讨,给出了实现的算法步骤以及相应的MATLAB程序代码。利用实际数据资料,在MATLAB下进行滑坡体位移监测曲线去噪试验,取得了较理想的效果。实验结果表明,将小波变换模极大值法用于滑坡体数据处理,不但可以有效地消除噪声,而且还可以保持信号的阶跃或突变点的位置不变。     

联合BEMD和WMM方法实现位场多尺度边界检测

利用不同尺度下的位场数据进行边界检测可获得相应的多尺度边界信息,其在区域地质构造单元划分、地质填图、矿产资源圈定和结晶基底研究等方面具有广泛应用。通过联合二维经验模态分解（bi-dimensional empirical mode decomposition, BEMD）和小波模极大值（wavelet modulus maximum, WMM）方法实现位场数据多尺度分解及各尺度异常边界检测,首先,证明了BEMD方法能够实现对位场的多尺度分解,且分解各尺度异常具有实际地质含义;然后,对构建的模型重力异常进行边界检测,结果显示, WMM方法具有良好的抗噪声干扰能力,能够清晰、准确地检测出组合模型体的边界位置、走向及分布范围;最后,将该联合方法用于三峡地区布格重力异常的多尺度分解和各级固有模态函数的边界检测,结合径向对数功率谱曲线对分解各尺度异常进行场源深度估计,得到了三峡地区不同深度层位上的构造或岩体线性分布特征,并对各尺度异常边界检测结果与区域地质构造特征进行了比较分析和解释,验证了该方法的优越性和有效性。     

基于改进YOLOv7的道路目标检测方法

针对现有方法在道路场景中实施目标检测时存在对小目标检测精度低、泛化性能不佳等问题,提出一种基于YOLOv7的改进方法。在特征融合结构中,引入通道注意力机制来抑制更多负样本参与特征学习,同时在融合层末端输出四个尺寸的特征图,以强化对小尺寸目标的检测精度;使用改进K均值聚类（K-means++）算法生成与真实目标宽高更贴合的锚点框,让模型在训练前期快速收敛;最后在检测输出端使用软性非极大值抑制算法,精准检测重叠度较高的目标。以开源中国交通标志数据集（CCTSDB）与腾讯-清华100K(TT100K)数据集混合构建训练与测试数据集,实验结果表明,与原始YOLOv7相比,改进后模型在mAP@0.5、mAP@0.5:0.95指标上分别提升7.9%与5.6%,同时检测速度仅有少量下降,但仍能完成实时检测,同时在不同场景下保持性能稳定,充分证明了本文所提方法能够在复杂道路场景下开展多类目标的快速精准检测。     

阿拉善左旗5.8级地震前地脉动信号特征分析

本文针对2015年4月15日发生在南北地震带北端的阿拉善左旗5.8级地震,利用乌海台、东升庙台、石嘴山台的连续数字地震波形资料,采用快速傅里叶变换对三个台站的2015年4月1日00时—4月15日23时波形数据进行分析,并持续跟踪0~0.25 Hz包络幅值极大值的变化形态。结果显示:(1)在5.8级地震前,震中附近的乌海地震台、东升庙地震台、石嘴山地震台记录的地震波形均出现频谱向低频偏移的现象;(2)三个台站出现低频异常的包络幅值极大值跟踪形态不一致,其中只有乌海台在震前出现明显的持续不稳定异常,异常持续时间约120h;(3)三个台站距离震中由近及远包络幅值极大值的跟踪形态差异明显。