华南飑线系统对流与层云区闪电起始和通道位置处的云微物理特征     

赵川鸿  郑栋  张义军  刘显通  张阳  姚雯  张文娟 《热带气象学报》2021,37(3):358-369

利用广州S波段双偏振雷达观测数据和低频电场探测阵列三维闪电定位数据, 分析了2017年5月4日和5月8日华南地区两次飑线过程中闪电起始和通道位置处的雷达偏振参量和降水粒子特征。两次飑线中约80%的闪电起始和通道(统称闪电放电)定位于对流区。对流区闪电放电位置处的雷达反射率(Z_H)要比层云区平均大4~5 dBZ, 其它偏振参量的平均值较为接近。闪电放电位置处的Z_H中值随高度增加而减小, 但差分反射率(Z_DR)、差分传播相移率(K_DP)和共极化相关系数(CC)在-10 ℃层以上随高度变化不大; -10 ℃层以下, 对流区闪电放电位置对应Z_DR和K_DP随高度下降明显增大。闪电起始位置的平均Z_H比闪电通道位置处的平均Z_H大1~2 dBZ, 但前者在对流区内对应Z_H分布峰值区间为25~30 dBZ, 弱于后者的30~35 dBZ; 同时, 它们的对比关系在-20 ℃层上下不同。对流区内闪电放电位置处的主导性粒子是霰和冰晶, 它们的区域占比接近。在层云区内, 闪电放电位置主要是干雪和冰晶, 干雪区域的占比显著大于冰晶。   相似文献   

改进粒子滤波器的室内地磁匹配精度研究     

李维  黄鹤  罗德安 《测绘科学》2018,(7):109-114,120

针对粒子滤波算法在室内地磁分布的连续性变化中会发生滤波发散,加之算法中重采样步骤使该现象恶化,直接导致室内定位过程中目标丢失的问题。该文受Hausdorff距离度量法中点集匹配思想的启发,提出了一种利用初定位误差作为最大粒子匹配距离的约束思想,通过缩小匹配空间的区域范围的方法来解决传统算法的发散问题。最后实验表明,此方法解决了粒子滤波器在地磁匹配中出现的滤波发散现象,同时使得定位结果更加快速收敛。  相似文献   

一种盾构施工引起的地面沉降预测方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

周爱红  倪莹莹  尹超  孙武 《测绘科学》2018,(3):167-172

针对盾构施工引起的地面沉降的影响因素众多、关系错综复杂,常规数学模型难以准确预测沉降量的问题,该文提出了采用主成分分析法和粒子群优化的支持向量机方法来建立预测模型。并结合工程实例将预测结果与常用的多元线性回归模型和基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型(LM-BP)的预测结果做了比较。结果表明:PCA-PSO-SVM的预测结果精度较多元线性回归模型和LM-BP神经网络有很大的提高,证明了该研究方法具有一定的理论意义和参考价值。  相似文献   

风化型钛砂矿地质报告的典型错误分析     

卢建国 《地质论评》2021,67(6):67061748-67061750

笔者从事钛矿投资7年多时间,收集研究过的风化型钛砂矿地质勘查报告和储量核实报告近百个,其中多数报告在资源/储量估算时都不同程度的存在错误。本文就《云南省建水县盘江钛铁矿资源储量核实报告》存在的典型问题进行详细分析,希望对同类型报告编制有所帮助,同时,引起从事矿业投资的人士重视。  相似文献   

气相色谱-三重四极杆质谱法测定地下水中44种有机物污染物     

余蕾  张小毅 《岩矿测试》2021,(3):365-374

地下水中有机氯、多环芳烃、邻苯二甲酸酯等半挥发性有机污染物对生态环境和人体健康带来潜在威胁,开发高效、准确、快速的检测方法具有现实意义。通过液液萃取、固相萃取等方式将水中有机污染物分类萃取,利用气相色谱、气相色谱-质谱、液相色谱-质谱等方法测定,不能在满足低检出限的同时测定多种类别有机污染物。本文建立了一种改进的QuECHERS方法,即在水样中加入少量有机溶剂振荡后直接取有机相,无需净化,利用灵敏度更高的气相色谱-三重四极杆质谱仪多反应监测模式(MRM)进行定性、内标法定量,实现了44种有机污染物的同时测定。实验优化了质谱条件,对比了不同溶剂的提取效果以及传统方法和QuECHERS的优缺点。结果表明:44种有机物在1～200μg/L范围内线性关系良好,各有机物的检出限和回收率均满足要求。本方法具有前处理简单、检出限低、邻苯二甲酸酯类本底低、多类有机物同时测定等优点,可应用于地下水中痕量有机物的测定和评估。  相似文献   

哈尔滨市地下水中29种抗生素分布特征研究   总被引：1，自引：1，他引：0  

马健生  王卓  张泽宇  刘强  李丽君 《岩矿测试》2021,(6):944-953

当前对抗生素滥用监管及其研究正在加强,近年来中国主要水域中抗生素均有不同程度的检出,地表水及地下水中抗生素的污染状况持续受到关注。因进入环境中的抗生素种类繁多、结构复杂,一般实验室难以实现同时分析多种类抗生素。本文在哈尔滨市共采集地下水样品26组,采样范围包括人口密集、工业生产、农畜业等生活生产地区。利用超高效液相色谱-三重四极杆串联质谱联用技术分析了样品中的磺胺类、喹诺酮类、大环内酯类、β-内酰胺类、四环素类、林可酰胺类等6大类共29种典型抗生素含量,研究了哈尔滨市地下水中典型抗生素的检出及分布状况。结果表明：①哈尔滨市地下水中6大类典型抗生素均有不同程度检出,其中以磺胺类、喹诺酮类、大环内酯类、四环素类为主,检出率分别为61.5%、46.2%、42.3%、38.5%;②哈尔滨市地下水检出的抗生素含量范围在0.02～612ng/L之间,其中磺胺噻唑、磺胺嘧啶、林可霉素检出的最高浓度超过100ng/L,相比于国内外部分地区（如中国北京、天津,西班牙巴塞罗那）喹诺酮类整体含量偏低;③检出抗生素含量较高的采样点位主要分布在城市的中部、南部和东部地区,这些区域也是该市人口相对密集区,且附近普遍分布有制药厂、家禽牲畜养殖厂、城市排污口等。由此揭示了哈尔滨市城市地下水中抗生素分布特征受人类生产生活活动影响且具有明显的相关性。  相似文献   

基于重磁数据梯度比值的深度学习技术实现场源位置反演方法          下载免费PDF全文

马国庆  吴琪  熊盛青  李丽丽 《地球科学》2021,46(9):3365-3375

场源中心位置的计算是重磁数据反演的主要任务之一,现主要通过异常与场源位置之间的数学物理方程来估算地质体的位置.为了快速、准确获得地质体的位置信息,提出基于重磁梯度比值的深度学习技术实现场源位置的获取;其利用深度学习技术所建立的重磁梯度比值水平分布与地质体埋深、构造指数的关系,快速实现异常场源位置计算,且提出利用多个值的相互关系来更加准确、稳定地计算出地质体的信息.该方法可以计算复杂地质体的中心位置,且避免了以往线性方程反演方法需对结果进行筛选的复杂过程,对于存在剩磁的磁异常则采用解析信号的深度学习方法来进行位置反演.理论模型试验证明利用梯度比值的深度学习方法可以准确获得地质体的深度,且通过对比更多点的深度学习计算结果发现,采用多个不同比例极值点可以减弱噪声带来的干扰,从而得到更加准确的位置.最后将该方法应用于实测磁异常的反演工作,获得了地下磁性物体的中心位置,且计算结果与欧拉反褶积法相接近,因此该方法具有良好的实用性.   相似文献   

黏土矿物对软土结合水特征及力学性质影响的定量分析     

方敬锐  宋晶  李学 《工程地质学报》2021,29(5):1303-1311

黏土矿物对软土结合水特征及力学性质的影响尤为重要,但国内研究多侧重于宏观物理力学性质层面。在微观层面探讨黏土矿物对软土工程性质的影响为此研究重点,利用X射线衍射仪(XRD)测得各地软土的矿物成分,并用同步热分析仪对各地软土进行热重分析(TG)和微商热重法分析(DTG)。试验结果显示,软土的黏土矿物含量与其吸附水含量正相关,其中蒙脱石含量对软土吸水性影响巨大;软土的TG与DTG曲线与其所含黏土矿物类型、含量有关,失重曲线在一定程度上可以体现软土中黏土矿物类型,DTG曲线中的失重谷对软土中的矿物类型起到一定的指示作用。  相似文献   

基于粒子群优化和随机森林的最优含水率与最大干密度的预测模型     

王健 《华南地质与矿产》2021,37(1):113-119

土体压实可以通过外力迫使土颗粒压密来增大土体密实度,从而改善土体的力学性能.因此,土体压实参数的确定对于土工结构有着重要影响.本文采用基于粒子群优化的随机森林模型对最优含水率(wopt)和最大干密度(ρdmax)进行了预测.首先,利用灰色关联度算法计算最优含水率和最大干密度与特征变量(含砾量,砂含量,细粉含量,液限,塑限,压实能量,和土体类型)之间的相关性,进行特征选择,得到其对应的随机森林预测模型.然后,利用粒子群优化算法确定随机森林模型的最优超参数,并获取模型的适应值.最后,对模型进行10折交叉验证训练,并在测试集上测试模型结果.结果表明,基于所有特征的预测模型效果更优,且最大干密度的预测效果优于最优含水率的预测.  相似文献   

基于测井参数优选的煤层含气量预测模型     

陈涛  张占松  周雪晴  郭建宏  肖航  谭辰阳  秦瑞宝  余杰 《煤田地质与勘探》2021,49(3):227

随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV（Mean Impact Value）技术与LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明:PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。   相似文献