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在无气象数据的条件下,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和季节性自回归移动平均模型(SARIMA)的对流层延迟(ZTD)预报新方法,并分别选取长春、上海、乌鲁木齐3个地区4个季节的ZTD数据进行预测分析。结果表明,基于EEMD-SARIMA的ZTD改正预报模型能够满足不同地区、不同季节下的ZTD估计需求,是一种高精度的ZTD预报方法。 相似文献
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根据载波相位差分定位技术,利用待定点周边稳定的CORS站网形成的区域误差改正模型,对待定控制点观测数据的噪声进行自动剔除,对电离层、对流层和多路径进行差分改正,研发GNSS全自动解算软件,并利用广西卫星定位基准站与待定控制点的GNSS观测数据对软件进行测试。结果表明,GNSS全自动解算软件具有较好的内外符合精度,其解算的三维坐标精度满足D级以下等级控制点的要求,可为工程测量应用提供新的自动化解算方案。 相似文献
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原有非连续变形分析(DDA)采用一阶近似后的位移增量表达式更新块体构形,推导相关子矩阵,且对不同时步计算出的应变增量直接叠加,当模拟的块体发生大转动时往往会产生较大误差。为考虑块体转动与变形的耦合作用,引入先变形、后转动的块体位移增量表达式。重新推导了惯性力子矩阵,将块体转动时的离心力与科氏力加到荷载矩阵中。计算时对应变分量及其相关变量进行坐标变换与修正,并采用新引入的位移增量表达式计算块体顶点位移,进行后接触修正与更新块体构形。数值算例表明,改进后的程序能够消除转动带来的误差,自动考虑了块体转动时离心力和科氏力引起的变形,应变计算精度更高。改进方法克服了块体体积自由膨胀、应变场畸变等问题,给出了合理的块体应变。 相似文献
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为了更全面地分析筋土界面相互作用特性,改制了一台可视加筋土界面特性宏细观分析的试验仪器,可开展不同土工合成材料与填料的直剪和拉拔试验;该仪器改进了试验箱的尺寸,可方便两种试验的对比分析,增加了图像摄录系统,可进行试验过程的细观分析。使用新研制仪器分别进行了土工合成材料(土工格栅和土工布)加筋尾矿砂的直剪和拉拔试验,试验结果表明:两种试验条件下,土工格栅与尾矿的界面参数(似黏聚力和似摩擦角)及似摩擦系数均比土工布与尾矿的界面参数和似摩擦系数大;直剪试验下筋材网孔的有无对筋-尾矿界面参数均有较大影响,拉拔试验下筋材网孔有无对筋-尾矿界面参数似黏聚力的影响较为显著,对似摩擦角的影响较小。随着宏观变量法向应力的增加,细观参数孔隙率减小,平均接触数增加,反映在宏观上的现象就是填料颗粒被压密,筋材需要克服的阻力增大。该试验仪器能够较好地分析筋土界面宏细观特性,获得关键技术指标以用于加筋结构的设计。 相似文献
96.
黔西北典型铅锌矿区土壤重金属污染特征及其来源分析 总被引:1,自引:0,他引:1
研究矿区周边土壤重金属污染状况及其来源对土壤污染治理具有重要意义。本文以黔西北玉兰、永昌和杉树林铅锌矿周边农田土壤为研究对象,测定了土壤中的Pb、Zn、Ni、Cd、Cr、As、Hg和Cu含量,采用单因子污染指数、内梅罗综合污染指数和潜在生态风险指数评价了重金属污染状况,并结合多元统计分析探讨重金属的来源。结果表明,玉兰和永昌矿区Pb、Zn、Cd和Cu为重度污染,杉树林矿区Pb、Zn、Cd、Hg和As为重度污染,其余重金属为轻度或无污染,综合污染指数显示3个矿区均属重度污染。潜在生态风险指数表明玉兰和永昌矿区Cd、Hg和Pb及杉树林矿区Cd、Hg、Pb和As为中度或以上生态风险,其余重金属为低生态风险,综合生态风险指数显示玉兰和杉树林为极高生态风险,永昌为高生态风险。主成分分析表明,Pb、Zn、Hg、As和Cd主要源于矿山开采等人为活动,Ni和Cr主要源于成土母质,Cu污染是采矿作业和农业活动共同作用的结果。 相似文献
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基于同一区划方法、指标体系,使用1961—2014年辽宁省52站气象观测资料,分析辽宁省气温、气候区划指标、范围及界线的变动特征。结果表明:辽宁省年均气温在1988年发生一次突变,突变后气温开始显著上升;≥10 ℃积温日数比较显著地响应气温突变,而干燥指数、7月平均气温变化不显著。在空间分布上区划指标值均存在不同程度的变化。① 全省≥10 ℃积温日数均出现增加,但在中西部地区显著增加;② 在盘锦-抚顺一线以北(南),气候总体呈不显著变湿(干)趋势;③ 7月平均气温呈缓慢上升趋势。区划范围及界线位置出现更加显著地变化:① 暖温带范围主要向北向东扩展,中温带向东收缩;② 半湿润区范围主要向北向西扩展,半干旱区向西北方向收缩,湿润区范围基本不变;③ Tb范围显著向北向东扩展,Ta范围向北向东收缩。在此基础上分析了气候格局变化的可能气候成因,发现突变后≥10 ℃积温日数期间500 hPa高度场增加与4月和10月东亚冬季风减弱,4—10月东北冷涡持续天数增加和7月500 hPa高度场增加,可能分别是温度带,Tb区、Ta区和半湿润区、半干旱区变化的原因。 相似文献
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岩质边坡的稳定性评价与参数确定是岩土工程领域的经典难题。基于大数据智能计算的优点,提出了一种结合变量遗忘因子的正则化在线序列极限学习机模型(FOS-ELM)的岩质边坡稳定性评价和参数确定方法。根据收集的1 235例岩质边坡的几何力学与Hoek-Brown模型参数,应用贝叶斯信息准则(BIC)优选基于岩体强度指标(GSI)、扰动因子(D)、岩石材料常数(m_i)、单轴抗压强度(σ_(ci))、岩体重度(γ)、坡高(H)、坡角(β)的最优输入组合预测边坡稳定安全系数(F),并建立7个模型对最优输入组合进行评价,论证模型的预测精度,结果表明全参数输入组合精度最高,但输入参数并不是越多越好。同经典的极限学习机模型(ELM)相比,该模型具有预测精度高、预测速度快、后期增加边坡数据无须重新训练等优点。并采用不同赋值的全参数输入模型(FOS-ELM-M_7)建立边坡参数反演模型,结果表明该模型对边坡单参数和双参数的反演计算速度快、精度高,为获取岩体边坡参数提供了一种快捷的新方法。 相似文献