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141.
某污染场地土壤苯并(a)芘含量的三维估值及不确定性分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
陶欢  廖晓勇  阎秀兰  赵丹  马栋  李鹏 《地理研究》2014,33(10):1857-1865
污染场地修复前的准确评估是开展场地修复行动的基础和前提。建立了一套评估污染场地中污染土方量的三维插值方法,采用该方法模拟了某污染场地土壤苯并(a)芘(BaP)含量的空间分布并分析其不确定性。结果表明:场地地下环境中BaP含量数据服从对数正态分布,土壤中污染严重区域分别位于研究区的西南部和北部。通过普通克里格插值得到的BaP浓度超过0.4 mg·kg-1的污染羽体积为14134 m3,对应的累积概率为0.585。依据给定变差范围值计算,得出现有收集数据对整个场地的描述程度为65%。基于该三维插值方法能准确地反映场地污染物空间分布特征,其不确定性分析可为补充采样布点及精准评估提供参考。  相似文献   
142.
利用政府间气候变化专门委员会第四次评估报告(IPCCAR4)的15个耦合气候模式在不同排放情景下的模拟结果,对我国夏季降水及相关大气环流场的未来时空变化特征与模式之间的不确定性作了研究。结果表明,在全球变暖背景下,我国夏季降水表现出较强的局地特征。其中,我国东部和高原地区的降水在21世纪表现出明显的增加趋势,而且这种趋势随着变暖的加剧而增强,同时模式模拟结果之间的一致性也更好,表明这一结果的可信度较高。在全球变暖背景下,我国新疆南部地区表现为持续的降水减少趋势,而我国西南地区夏季降水的变化则呈现出先减少(21世纪初)后增加的特征,不同模式对降水这些局地特征的模拟也都表现出较好的一致性。其他地区夏季降水在21世纪的变化不大,同时模式模拟的一致性也较差。多模式模拟的我国未来百年夏季降水的这些变化特征在温室气体高、中、低不同排放情景下基本一致,A2情景预估结果变化最大,A1B次之,B1相对最小。东亚夏季大气环流场的预估结果显示,在全球变暖的背景下,大部分模式的模拟结果都表明,东亚夏季风环流有所增强,从而使得由低纬度大洋和南海地区向我国大陆的水汽输送增加,造成该地区大气含水量的增多,从而为我国东部地区夏季降水的增加提供有利条件。此外,随着全球变暖的加剧,西太平洋副热带高压持续增强,其变化对我国东部地区夏季降水的影响程度和范围也明显增大。这些环流场及其不确定性的分析结果进一步加强了我国夏季降水未来变化预估结果的可信度。  相似文献   
143.
基于五变量草原生态系统理论模式,应用与参数有关的条件非线性最优扰动(CNOP-P)方法,探讨了由参数不确定性导致的草原生态系统模式模拟结果的不确定性问题。参数的不确定性可能来源于观测和(或)对物理过程描述等的不确定性。选取了五变量草原生态系统模式中具有物理意义的32个模式参数进行数值试验。试验结果表明,对所考察的32个模式参数,在一定的不确定性和给定的优化时刻范围内,单独优化每个参数所得CNOP-Ps的联合模态与同时优化32个参数所得CNOP-P的模态并不相同。比较了上述两类参数误差以及随机参数误差对草原生态系统模拟的差异。随机参数误差与上述优化方法所得参数误差的不确定性范围大小相同。数值结果表明,同时优化32个参数所得 CNOP-P 类型参数误差使得草原生态系统模拟的不确定性程度最大。这种影响表现在使得草原生态系统转变为沙漠生态系统,或者使得草原生态系统转变为具有更多生草量的草原生态系统。上述数值结果不依赖于优化时间和参数不确定性程度的大小。这些数值结果建议我们应当考虑多参数的非线性相互作用来研究草原生态系统模式模拟的不确定性问题,并且揭示出CNOP-P方法是讨论上述问题的一个有用的工具。  相似文献   
144.
内陆水质遥感不确定性:问题综述   总被引:5,自引:0,他引:5  
内陆水质遥感是目前定量遥感领域的热点与难点,多种不确定性因素影响了内陆水质遥感的研究进展。较系统地总结了国内外近年来内陆水质遥感监测存在的突出问题与影响水质遥感监测精度的关键因素,具体从内陆水体光学特性的复杂性、大气校正的复杂性与水面反射光校正的不确定性、反演算法与生物光学模型的复杂性与区域性、现有传感器监测内陆水质在性能方面的局限性以及影响因素的复杂性与综合性几个方面进行了阐述,并指出了内陆水质遥感监测的研究重点与发展方向。  相似文献   
145.
Recent Advances in Predictability Studies in China (1999-2002)   总被引:10,自引:2,他引:8  
Since the last International Union of Geodesy and Geophysics (IUGG) General Assembly (1999), the predictability studies in China have made further progress during the period of 1999-2002. Firstly, three predictability sub-problems in numerical weather and climate prediction are classified, which are concerned with the maximum predictability time, the maximum prediction error, and the maximum allowable initial error, and then they are reduced into three nonlinear optimization problems. Secondly, the concepts of the nonlinear singular vector (NSV) and conditional nonlinear optimal perturbation (CNOP) are proposed,which have been utilized to study the predictability of numerical weather and climate prediction. The results suggest that the nonlinear characteristics of the motions of atmosphere and oceans can be revealedby NSV and CNOP. Thirdly, attention has also been paid to the relations between the predictability and spatial-temporal scale, and between the model predictability and the machine precision, of which the investigations disclose the importance of the spatial-temporal scale and machine precision in the study of predictability. Also the cell-to-cell mapping is adopted to analyze globally the predictability of climate,which could provide a new subject to the research workers. Furthermore, the predictability of the summer rainfall in China is investigated by using the method of correlation coefficients. The results demonstrate that the predictability of summer rainfall is different in different areas of China. Analysis of variance, which is one of the statistical methods applicable to the study of predictability, is also used to study the potential predictability of monthly mean temperature in China, of which the conclusion is that the monthly mean temperature over China is potentially predictable at a statistical significance level of 0.10. In addition,in the analysis of the predictability of the T106 objective analysis/forecasting field, the variance and the correlation coefficient are calculated to explore the distribution characteristics of the mean-square errors.Finally, the predictability of short-term climate prediction is investigated by using statistical methods or numerical simulation methods. It is demonstrated that the predictability of short-term climate in China depends not only on the region of China being investigated, but also on the time scale and the atmospheric internal dynamical process.  相似文献   
146.
结构参数非匹配不确定性问题的滑动模态控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文针对结构参数非匹配不确定性问题,采用简化滑动模态控制方法.即在滑动面的没计中忽略非匹配不确定性的影响,对一个顶层放置AMD系统的五层弹塑性建筑结构进行了主动控制数值分析.考虑了结构层屈服位移的不确定,数值模拟结果表明,简化方法具有很强的鲁棒性,结构参数相对于期望值的变化幅度为-40%至40%时.简化方法均有很好的控制效果。  相似文献   
147.
贝叶斯网络在水资源管理中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了解决水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题,将贝叶斯网络方法引入水资源管理中。通过对实例系统中变量间相互关系的分析,构建描述变量间不确定性关系的贝叶斯网络模型,其中包括表示其依赖关系的有向无环图和表示其具体概率依赖程度的条件概率表,并在6个目标变量均达到预期目标的前提下进行概率推理。实例结果表明:当补偿款数额增加到500元/亩时,所有的目标变量均可达到最优,因此确定出政府应给农民补偿款的数额为500元/亩的合理水资源决策方案。贝叶斯网络以图模型的方式直观地表达了实例系统中变量之间的不确定性关系,概率推理的结果兼顾了环境效益以及农民的利益,使多个预期目标均达到了最优,有效地解决了水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题。  相似文献   
148.
普查数据是地理学空间分析的重要数据源。由于受到数据与计算机处理能力的限制,以往的研究对普查数据空间分析的不确定性未给予足够重视,也未形成成熟的研究方法。在建筑物单元的人口普查数据支持下,本文基于多边形统计数据的可塑面积单元问题(Modifiable areal unit problem,MAUP)特征,设计了一种该类数据空间分析不确定性的研究方法,采用不同的尺度(Scale)及分区(Zoning)系统对多边形的统计数据空间分析的准确性进行了分析。实验引入尺度与形态指数,利用可视化分析和数据拟合的研究方法,对尺度及分区对空间分析结果的影响模式进行了模拟。研究结果表明:(1)以统计小区的空间分析,其结果受统计小区空间形态的影响较大,不确定性强,不能充分反映统计数据本身的空间特征;(2)规则格网能较好地保持原始统计数据的空间分布特征,但仍然受尺度及分区影响;(3)规则格网的空间分析结果及其准确性与尺度有较好的拟合关系,不同尺度下的分析结果不确定性是原始数据不同尺度特征的体现;(4)分区效应受空间分析方法的计算尺度影响,两者共同对空间分析结果产生影响。对于固定尺度的规则格网,其邻接多边形数目是分析结果不确定的主要原因。本文研究结果表明,在多边形统计数据空间分析时,应该对其使用规则格网重新聚合,并根据实际应用的需求选择多尺度分析方法,以达到实际应用目的。  相似文献   
149.
近几十年来,震源的矩张量表示及其反演获得了巨大成功。在震源物理的研究中,地震矩张量作为一个二阶对称张量已被广泛接受并且得到了成功的应用,但非对称矩张量则鲜有提及。本文阐述了在震源理论中非对称矩张量在物理上的合理性及其重要性,指出断层厚度的地震效应需要用非对称矩张量来表示。  相似文献   
150.
断层滑动分布通常是通过假设当地地壳是弹性、均匀、各向同性的半空间由大地测量数据恢复的。在过去的几十年里,空间密集的大地测量数据(如,DInSAR图像)同震形变突出的复杂图案,需要新的模拟工具,譬如能够代表地壳流变学和复杂几何关系的数值方法。在这种研究中,我们发展了一种能对当地地壳进行更加真实解释的有限元反演大地测量数据的方法。这种方法应用于2009年拉奎拉地震(MW6.3),使用了同震位移的DInSAR图形。结果突出了不可忽略的介质结构的影响:均匀和非均匀模型显示的差异占断层滑动分布值的20%。此外,非均匀模型中在震源的上方出现了一个新滑动区。我们对分辨率也进行了研究,显示出由大地测量数据恢复的有关断层滑动分布的信息应被认为是周围片区的平均。  相似文献   
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