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1.
三峡工程运用后坝下游河道泥沙输移变化规律   总被引:2,自引:2,他引:0  
郭小虎  渠庚  刘亚  刘心愿 《湖泊科学》2020,32(2):564-572
三峡工程蓄水后"清水"下泄,坝下游河段将会长期处于严重不饱和状态,水流含沙量沿程恢复将会引起坝下游长距离冲刷,本文根据三峡工程蓄水前、后的实测资料分析了坝下游河道泥沙输移变化规律,探索不同粒径组沙量沿程恢复对河床冲刷的影响,得到以下结论:在蓄水初期d≤0.031 mm沙量恢复主要受河床补给与江湖入汇共同的影响,随着水库下泄该粒径组沙量递减,使得各站该粒径组年均输沙量均远小于蓄水前的水平,沙量恢复仍主要受河床补给与江湖入汇的影响,这是造成坝下游河道发生长距离冲刷的主要原因之一;在蓄水初期0.031 mmd≤0.125 mm沙量恢复主要受河床补给的影响,但江湖入汇的影响较大,随着河床补给量逐渐减少,各站该粒径组年均输沙量均小于蓄水前的水平,沙量恢复仍主要受河床补给的影响,江湖入汇的影响逐渐减小,这也是坝下游河道发生长距离冲刷的主要原因之一; d0.125 mm沙量恢复主要受河床补给的影响,蓄水初期该粒径组沙量在宜昌监利河段沿程恢复速率较快,且在监利站达到蓄水前的水平,随着时间推移,在宜昌监利河段沿程恢复且速率仍较快,在监利站达到最大值,其数值逐渐小于蓄水前的水平,这是造成坝下游河道冲刷重点集中在宜昌监利河段的主要原因.  相似文献   
2.
将微粒群算法与位错理论模型相结合,采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据,通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演,并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明,微粒群算法收敛速度快、稳定性高,结合经典位错理论模型,是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法,在大地测量反演领域极具应用潜力。  相似文献   
3.
4.
由于卫星重力梯度观测的有色噪声特性和海量观测特征,在利用直接法进行重力场模型的最小二乘求解时,观测值的协方差阵为超大型的非对角阵,这给数值求解带来了极大困难.本文提出了一种基于先验误差功率谱密度的最优ARMA滤波模型构建方法,结合法方程的分块求解策略,可实现对卫星重力梯度观测值的高效滤波处理.数值仿真结果表明,利用最优ARMA滤波器进行时域滤波后,法方程的态性得到了明显改善,重力梯度观测值中的有色噪声得到了有效的"白化"处理,大地水准面精度得到了显著提升.  相似文献   
5.
Studying seismic wave propagation across rock masses and the induced ground motion is an important topic, which receives considerable attention in design and construction of underground cavern/tunnel constructions and mining activities. The current study investigates wave propagation across a rock mass with one fault and the induced ground motion using a recursive approach. The rocks beside the fault are assumed as viscoelastic media with seismic quality factors, Qp and Qs. Two kinds of interactions between stress waves and a discontinuity and between stress waves and a free surface are analyzed, respectively. As the result of the wave superposition, the mathematical expressions for induced ground vibration are deduced. The proposed approach is then compared with the existing analysis for special cases. Finally, parametric studies are carried out, which includes the influences of fault stiffness, incident angle, and frequency of incident waves on the peak particle velocities of the ground motions.  相似文献   
6.
运用粒度参数分析、黏土矿物含量分析、Flemming三角图示法和Gao-Collins二维的"粒度趋势分析"等方法,对采自莱州湾海域的表层沉积物样品和黏土矿物样品进行分析,了解了该研究区域的沉积环境及沉积物的运移趋势。研究区由岸向海沉积物类型大致依次为砂-粉砂质砂-砂质粉砂-粉砂-黏土质粉砂,并且研究区表层沉积物在近岸区域呈现较为明显的平行岸线的条带状特征;同时沉积物的平均粒径、分选系数、偏态、峰态等粒度参数也呈现出良好的正相关性或负相关性;研究区黏土矿物为伊利石、蒙脱石、绿泥石、高岭石,除伊利石分布大致为黄河三角洲近岸低,向研究区东北方向逐渐升高外,其余的黏土矿物都表现出了近岸高,远海低的分布特征,且主要物源为黄河物质输入。Flemming三角图研究区所有采样点大部分分布在Ⅱ区,少部分分布在Ⅲ区,说明研究区整体水动力较强;采样点在A—E区均有分布,但在C、D两区分布最多,说明研究区沉积物粒径较集中。研究区表层沉积物整体呈由岸向海输运的趋势,具体来看,黄河沉积物入海后向北、向东、向南运移,研究区内沉积物的来源是黄河输沙以及周围入海的小河流的输沙和沿岸冲刷的物质。  相似文献   
7.
颗粒物粒径分布(Particle Size Distribution, PSD)代表了颗粒物浓度与颗粒物粒径之间的关系, 影响着海洋生态环境和水体光学特性等。文章基于2016年夏季航次调查的生物光学剖面数据, 研究了南海海盆海域PSD的分布特征。研究发现, 幂律函数可以较好地拟合南海海盆区域的PSD, 对数空间中的实测的PSD与模拟的PSD平均决定系数高达0.95。PSD斜率(ξ)的分布范围为[1.27, 7.65], 均值为3.93±0.56。南海海盆区域表层水体的ξ均值与全球大洋表层水体的ξ均值相近, 但高于海湾等表层水体的ξ均值。ξ能较好地表征颗粒物平均粒径DA的大小, 两者存在明显负相关关系, 即ξ值越高, DA越小; 反之, DA越大。通过分析T1断面的生物光学剖面数据及总体平均的PSD剖面数据, 发现PSD剖面分布特征如下: 1)表层水体的ξ值相对较高, 且DA值相对较低, 推测可能是由于微微型藻类为主导颗粒物所致; 2) ξ值极小值层出现在次表层叶绿素浓度极大值层(Subsurface Chlorophyll Maximum Layer, SCML)中, 并伴随DA极大值层的出现, 其原因可能是SCML中的大粒径浮游植物占比显著增加; 3)弱光层中的ξ值较SCML中的高, 但略低于表层的ξ值, 而DA则位于表层与SCML的DA之间, 这可能与浮游植物及其碎屑的絮凝、分解、沉降等过程相关。PSD特征影响着海水的固有光学特性, 分析发现: 由于SCML中的叶绿素浓度增加, 颗粒物散射系数(bp(532))和颗粒物后向散射系数(bbp(532))也相应呈现显著增加的趋势。弱光层中的平均bp(532)与平均bbp(532)最小。ξ与颗粒物衰减光谱斜率之间呈高分散性, Boss 等(2001b)的模型适合用于粗略估算区域性的ξ分布范围及均值。  相似文献   
8.
顶部电离层是低轨道卫星的运行空间,是能量粒子沉降的重要区域,认识这个空间的能量粒子分布特征对研究各种空间天气事件、地震、火山以及其他人类活动引起的扰动具有重要的现实意义.本文利用位于顶部电离层的5颗NOAA系列卫星数据,统计研究了100~300keV的电子和80~2500keV的质子的全球分布特征.研究发现:高能电子和质子主要分布在两极辐射带和南大西洋异常区,两极辐射带观测到的高能电子通量比南大西洋异常区高几倍到一个数量级,而质子则相反;高能电子在两极辐射带地区通量分布具有不对称性,主要表现为在北辐射带西经75°到东经90°存在低值区,相对应的是粒子主要聚集在其磁共轭区,且其边界和南大西洋异常区相交;高能质子两极辐射带对称分布,在南半球东经0°至东经50°存在高值区.利用概率密度统计分析发现,各颗卫星在南大西洋异常区和两极辐射带的高能电子和高能质子通量总体上均呈正态分布.在南大西洋异常区,NOAA-15观测到的高能电子通量比其他卫星的低,NOAA-16观测的高能电子通量比其他卫星的高,各卫星的高能质子观测结果基本相同.在两极辐射带,各卫星观测的高能电子通量结果基本相同,NOAA-18和NOAA-19观测的质子通量最高,NOAA-16和NOAA-17次之,NOAA-15最低,其中NOAA-19比NOAA-15观测到的质子通量要高一个数量级左右.在磁暴期间顶部电离层高能电子的变化表明地磁指数Dst和空间粒子通量变化具有时间同步性.本文的研究成果将为我国下一代电磁卫星设计提供基础依据.  相似文献   
9.
Soil surface roughness (SSR) is an important factor in controlling sediment and runoff generation, influencing directly a wide spectrum of erosion parameters. SSR is highly variable in time and space under natural conditions, and characterizing SSR to improve the parameterization of hydrological and erosion models has proved challenging. Our study uses recent technological and algorithmic developments in capturing and processing close aerial sensing data to evaluate how high-resolution imagery can assist the temporally and spatially explicit monitoring of SSR. We evaluated the evolution of SSR under natural rainfall and growing vegetation conditions on two arable fields in Denmark. Unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetry was used to monitor small field plots over 7 months after seeding of winter wheat following conventional and reduced tillage treatments. Field campaigns were conducted at least once a month from October until April, resulting in nine time steps of data acquisition. Structure from motion photogrammetry was used to derive high-resolution point clouds with an average ground sampling distance of 2.7 mm and a mean ground control point accuracy of 1.8 mm. A comprehensive workflow was developed to process the point clouds, including the detection of vegetation and the removal of vegetation-induced point cloud noise. Rasterized and filtered point clouds were then used to determine SSR geostatistically as the standard deviation of height, applying different kernel sizes and using semivariograms. The results showed an influence of kernel size on roughness, with a value range of 0.2–1 cm of average height deviation during the monitoring period. Semivariograms showed a measurable decrease in sill variance and an increase in range over time. This research demonstrated multiple challenges to measuring SSR with UAV under natural conditions with increasing vegetation cover. The proposed workflow represents a step forward in tackling those challenges and provides a knowledge base for future research. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
10.
Inspired by the idea of the iterative time–frequency peak filtering, which applies time–frequency peak filtering several times to improve the ability of random noise reduction, this article proposes a new cascading filter implemented using mathematic morphological filtering and the time–frequency peak filtering, which we call here morphological time–frequency peak filtering for convenience. This new method will be used mainly for seismic signal enhancement and random noise reduction in which the advantages of the morphological algorithm in processing nonlinear signals and the time–frequency peak filtering in processing nonstationary signals are utilized. Structurally, the scheme of the proposed method adopts mathematic morphological operation to first preprocess the signal and then applies the time–frequency peak filtering method to ultimately extract the valid signal. Through experiments on synthetic seismic signals and field seismic data, this paper demonstrates that the morphological time–frequency peak filtering method is superior to the time–frequency peak filtering method and its iterative form in terms of valid signal enhancement and random noise reduction.  相似文献   
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