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971.
针对多波束常梯度声线跟踪计算耗时和声速剖面简化导致计算精度下降的问题,在对多波束常梯度声线跟踪理论进行分析的基础上,提出了一种基于时间分解的常梯度声线跟踪方法。将波束在层内的传播时间分解为与波束入射角无关的固定项和有关的变化项,固定项对于每个声速剖面仅需计算一次,对变化项采用麦克劳林公式展开得到其一阶近似,简化了层内传播时间和水平位移的计算;同时仅对变化项应用简化的声速剖面,降低剩余传播时间计算误差。实验结果证明当波束角小于50°、层间距小于50 m或上下层声速差小于20 m/s时,近似模型与常梯度算法精度相当,时间分解法在声速剖面层间距增大时能显著提高声线跟踪的精度。 相似文献
972.
本文选取1989-2021年我国台风风暴潮直接经济损失统计数据,依据线性趋势法和Mann-Kendall非参数检验法进行分析,结果表明,32年间我国风暴潮灾害经济损失呈现显著下降趋势,整体呈厚尾分布特征,采用对数化处理后呈显著的正态分布特征。采用Morlet小波变换对我国台风风暴潮直接经济损失的周期变化规律进行分析,t检验结果显示,全域存在准两次高频振荡,1~2年及7~8年的周期振荡,但随时间变化年际周期逐渐缩短为3~5年,说明风暴潮经济损失序列存在高频振荡和多周期嵌套的低频振荡规律。在此基础上,采用Daubechies小波分解分离高频信号和低频信号,均方根误差和信噪比精度分析结果表明,当小波基设置消失矩为7,分解层数为2时,我国台风风暴潮直接经济损失时间序列具有最优分解重构效果。对各分解层进行小波系数平稳性检验和白噪声检验,建立的小波分解-ARMA组合模型的模拟精度和预测精度均优于传统的自回归移动平均模型和Fourier级数拓展模型,证明了小波分解法在我国台风风暴潮经济损失快速评估中具有可靠性和优越性。 相似文献
973.
地磁数据在地震预报、空间天气监测、矿产资源勘查、地球深部构造探索等领域具有重要价值.但现有的地磁台站观测数据受到人文噪声污染的问题日益严重,给地球内部高精度成像带来了极大困难.为此,我们将深度残差网络(residual network, ResNet)与多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition, MVMD)引入到地磁信号的处理,提出一种新颖的多通道地磁信号处理方法.首先,利用深度残差网络对大量人工标记的数据集进行训练,得到基于残差网络的地磁信噪识别模型;然后,利用训练好的模型识别出观测信号中的含噪片段;之后,利用MVMD对含噪片段进行多通道的信噪分离,得到去噪后的片段;最后,用去噪后的片段代替原始观测信号中的含噪片段,得到完整的高质量信号.为验证方法的有效性,我们设计了仿真实验,结果表明所提方法可以将观测信号的信噪比提高约15 dB,相对于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)、互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode ... 相似文献
974.
搜集河北省及邻区2010—2019年20期的流动重力观测数据和绝对重力观测数据,利用二维经验模态分解方法获取河北省及邻区范围内(110°E~120°E,36°N~42°N)不同尺度、不同场源深度下的分解结果,并结合该时间段内M≥4.0震例进行回溯性检验。结果表明,当半年时间尺度与一年时间尺度下的1阶、2阶固有模态函数结果出现正-负重力高值差异或四象限异常变化时,在异常变化中心200km范围内存在2年内发生M4.0以上中强地震的可能。该结论可为河北省及邻区后续震情分析和研判提供参考。 相似文献
975.
滑坡型泥石流由滑坡失稳解体为其提供物源,运动过程中在高重力势能作用下其所造成的冲击和破坏能力较普通泥石流更强,给人们生命财产安全带来极大威胁.传统研究方法多从土体物理力学入手,以局部试验为主,难以从时空角度对其发育机制进行大尺度研究.因此,本文结合坡向数据,利用二维形变分解获取沙湾大沟糯勒滑坡体形变趋势,以探究滑坡型泥石流在复杂形变机制下的发育模式.首先,通过小基线集干涉测量技术(SBAS-InSAR)获取研究区坡表2019—2021年的Sentinel-1A雷达视线(LOS)向形变速率;其次,引入坡向数据,并联合升降轨解算出滑坡体垂直向和沿坡向的形变值,从而获取滑坡体二维形变趋势.结果表明,坡体长期处于滑移状态,最大形变速率高达-347 mm/a.坡体后缘受雨水下渗作用,自重增加,孔隙水压力增大,抗剪强度降低,位移表现为沿坡向和垂直向的共同作用;坡体前缘受两侧泥石流沟切割和后缘坡体挤压作用,表现出强卸荷,位移以沿坡向为主.研究表明了降雨对滑坡形变的影响,坡体随降雨发生季节性运动,揭示了滑坡型泥石流在水动力驱使下的发育过程.本研究从二维形变的角度进行分析,直观反映出了滑坡型泥石流的演化... 相似文献
976.
海平面不断上升威胁人类的生命安全,高精度的海平面预测对人类预防水文灾害具有重要意义。现有的预测方法因验潮站数据为单一时间序列而难以进行高精度预测。针对此问题,提出一种融合变分模态分解(VMD)和极度梯度提升算法(XGBoost)的变分模态分解-极度梯度提升预测模型,简称VMD-XGBoost模型。与XGBoost模型、卷积神经网络与长短期记忆神经网络混合模型(CNN-LSTM)、变分模态-卷积神经网络与长短期记忆神经网络混合模型(VMD-CNN-LSTM)对比,对荷兰沿岸海平面验潮站时间序列进行预测。验潮站预测结果分析表明:相较于XGBoost模型,VMD-XGBoost模型预测结果的均方根误差平均降低65.43%,平均绝对误差平均降低63.79%,平均绝对百分比误差平均降低63.44%,且相较于VMD-CNN-LSTM模型,VMD-XGBoost模型在验潮站海面高序列预测上具有更高预测精度,可实现高精度验潮站时间序列预测。 相似文献
977.
提出基于动力学模态分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)的大气运动数据分析方法,目的是改进对大气运动特征的认识。首先,采用DMD方法对200 hPa急流运动流场进行模态分析,从中得到了急流天气系统运动变化过程中的主要模态和对应频率以及模态随时间衰减/增长等信息。这些模态是对流场演化特征的低维描述,反映了蕴含在流场中的动力学特征,可用于实现高维复杂流场的低维近似表示。其次,建立了200 hPa急流运动流场演化的动力学降阶模型,能够重构和预测急流运动流场的动态发展过程。结果表明:通过对前6阶主要模态所包含的流场信息进行对比分析,DMD方法成功捕捉到了200 hPa急流运动流场不同尺度的流动结构,直观地显示了不同频率流场之间的差别,表明了DMD方法在对复杂大气动力学系统进行模态分解时的优势。通过不同时刻,模态叠加的重构流场与真实流场的直观比较,表明DMD方法只由前面6阶模态就能基本包含原始流场的流动信息,从而实现流场的准确重构。 相似文献
978.
979.
980.
台湾以东黑潮流量变异与冬季西北太平洋海洋-大气相互作用 总被引:6,自引:1,他引:5
通过对历史资料进行奇异值分解、合成分析及相关分析,揭示了对应冬季台湾以东黑潮流量增强(减弱)时,西北太平洋海区异常失热(得热),北太平洋(北纬20°N以北)上空500hPa位势高度负异常(正异常);进一步证实了冬季西北太平洋海洋-大气相互作用是一个正反馈过程;发现了冬季台湾以东黑潮的暖平流作用可能是维持该正反馈过程进行的一个必要条件;通过超前和滞后相关及合成分析,提出从10月开始,台湾以东黑潮流量异常形成的暖平流作用会对冬季西北太平洋海区海洋-大气相互作用有贡献。 相似文献