黑龙江地区深季节性冻土工程特征时变性分析

黑龙江省地处我国东北部,冬季严寒,深季节性冻土普遍发育。冻深范围内土体冬季冻胀,夏季融化沉落,这种冻融变化规律会使得土体的工程性质产生较大变化,从而对地基的稳定性产生不利影响。文章围绕黑龙江地区某高铁勘察项目,对深季节性冻土的工程性质特征展开研究,通过选取不同试验段开展钻探、触探、物探多种勘察,比较分析得出不同时期土体的性质存在不同变化趋势。

时-空二维波传播分解方法及其在季节内振荡分析中的应用

大气季节内振荡最显著的特征之一就是其复杂多变的传播特征。为了进一步分析大气季节内振荡的传播特征及其不同传播方向分量的不同作用,基于波的传播理论,对时-空谱分析进行了发展,提出了时-空二维波传播分解方法,并用理想函数验证了其正确性和可行性。结果表明:对任一时-空二维序列,采用此方法均可正确地分解得到空间上具有不同传播方向的3部分分量:前进波、后退波和驻波分量。之后,对向外长波辐射(OLR)、200和850hPa纬向风的东传、西传分量以及驻波分量分别进行联合经验正交函数(CEOF)分析。结果表明,在东传分量上,热带大气季节内振荡主要表现为纬向1波的向东传播,与对流层高、低层纬向风呈现反位相的斜压结构,和未分解的情况相比,前两个主要模态重要性的排序出现了颠倒,说明通过时-空二维波传播分解,避开了各分量之间的相互影响,进一步揭示了前两个模态的物理意义及其在季节内振荡中的重要性;在西传分量上,热带大气季节内振荡主要表现为纬向2—3波的向西传播;驻波分量主要表现出印度洋和太平洋的反位相结构。对热带地区大气季节内振荡的东、西分量的分析,深化了对热带大气季节内振荡东传、西传特征的了解,这对于热带大气季节内振荡更加准确预报及其物理模型的建立有着重要的意义。时-空二维波传播分解方法改变了原有分析方法仅对各变量进行整体分析的思路,为进一步了解大气季节内振荡现象提供了一个新的视角和工具。

昼时性或季节性流行病学资料的统计分析

在流行病学调查资料的统计分析中,经常会遇到分析该疾病(或事件)的昼时性或季节性,而这些昼时性(几点几分)或季节性(某月某日)数据与身高、体重、血糖等线性资料不同。第一,昼夜钟点、月日是周而复始的,它没有真正的零点;第二,数值高低的说法是任意的,如我们不好说8点钟大于7点钟。这一类数据就可采用圆形分布(Circular Distribution)统计方法进行处理。下面结合实例介绍圆形分布的应用条件,注意事项及计算方法。

具有时滞和季节性的炭疽模型的动力学分析

该文建立了一个关于炭疽的时滞传染病模型,该模型考虑了炭疽传播的季节性和潜伏期.给出了模型的基本再生数R_(0),研究表明模型的动力学行为完全由R_(0)来决定.当R_(0)<1时无病周期解全局吸引,疾病绝灭;当R_(0)>1时,系统存在一个正的周期解,疾病持久生存.对相应的自治系统,根据基本再生数得到了无病平衡点和地方病平衡点的全局渐近稳定性.最后数值模拟研究了R_(0)关于参数的敏感性及接种和尸体处理策略对炭疽传播的影响.

Budyko-Fu模型下气候季节性指标中水热变化时相差的选取研究

流域水热耦合过程研究中,Budyko理论近年来得到了广泛的应用,其中又以傅抱璞公式(Budyko-Fu)比较著名。本研究在Budyko-Fu模型下,对其控制性参数ω与3种气候季节性指标的关系分别进行了分析。3种气候季节性指标包括 SI1 —考虑年内月降水量距平特征, SI2 —考虑用正弦曲线模拟降水量与潜在蒸散季节变化时各自的振幅差别特征,以及 SAI —在 SI2 的基础上进一步考虑降水量与潜在蒸散季节变化的相位差别。文章探讨了 SAI 指标计算中降水量与潜在蒸散季节相位取值年际变化与否的影响,由此形成 SAI1和SAI2 两个指标;随后比较了不同气候季节性指标在径流变化模拟中的应用效果。结果表明,在流域尺度水热耦合年际过程分析中,若气候季节性指标采用 SAI2,即同一流域水热变化时相差由多年平均状况确定,且年际间保持不变,则效果较好;由此季节性指标结合NDVI数据给出的参数ω半经验公式的决定系数( R 2)达到了0.746。在此基础上应用Budyko-Fu公式,流域年径流量的模拟精度显著提高。

季节变动高峰(或低谷)时期的计算和数值预测

在呈季节变动的现象中,很多现象的高峰值(或低谷值)并非落在某一个季(或月)中。实际上,很少有哪种现象恰恰以某季(或月)的中点为高峰(或低谷)分布。而统计资料往往是按月或季汇总的,如果按这样的资料进行预测会产生两个问题:第一,按分月资料计算季节比率进行预测,只能得到日历月份的预测值,

南方涛动与赤道太平洋海温相互作用的季节变化及时滞性

一、引言有关研究表明,海气之间的相互作用存在着季节变化和时间滞后性. 南方涛动与赤道太平洋海温之间的响应过程,是一个对全球气候有着重大影响的海气交换事实.

午睡时间可随季节而变

幼儿园午睡时间一般是从午饭后至下午两点半左右,许多幼儿园一年四季都是如此,雷打不动。春夏季节,日长夜短,幼儿午间休息两个半小时,基本符合幼儿的生理规律。但秋冬季节,日短夜长,很多孩子夜间睡眠较充足,白天精力充沛。

基于MODIS-EVI区域植被季节变化与气象因子的关系

以浙江省为研究区域,利用2001—2004年MOD IS-EVI和52个气象站点的日平均气温和日降水量,结合区域土地利用现状数据,采用时滞互相关分析方法,分析耕地、林地、园地增强型植被指数(EVI)季节变化与气温、降水的相关性.结果表明:浙江省大部分地区EVI对气温的最大响应没有时滞性,而对降水最大响应时滞为1个月左右.气温、降水对大部分地区植被生长季节变化有显著影响的时效均约为50 d.不同滞后时间,3种用地类型植被EVI与气温、降水的相关系数大小不同,在零时滞时,林地最大,园地次之,耕地最小;在非零时滞时,耕地最大,园地次之,林地最小.3种用地类型植被EVI与气温的相关系数均大于降水,说明气温对植被EVI季节变化的影响比降水明显.

NCEP/NCAR逐时分析与中国实测地表温度和地面气温对比分析

美国国家环境预报中心(NCEP)和国家大气中心(NCAR)的全球分析资料,不仅应用于气候模拟和预测研究中而且也可作为卫星遥感云检测的初始场资料。通过对2005年NCEP逐6小时全球最终分析资料(FNL)与中国753个台站实测资料的地表温度和地面1.5m高气温进行Cressman插值,从时次变化和空间变化等方面系统地分析和比较了这一年间NCEP分析值与中国区域内观测值之间的差异,得到结果:NCEP分析地表温度较观测值普遍偏低,而地面气温NCEP分析值的空间分布大致表现为在北部地区大于观测值、而南部地区小于观测值;就2005年季节变化而言,NCEP分析值在夏季比冬季符合得好,而在我国东南部比东北、西北符合得好;从时次上看,地温和气温都呈现出随着时次推进(从2时到20时),正值区(NCEP分析值-实测值>0)减弱、负值区(NCEP分析值-实测值<0)加强的趋势;而通过标准化均方根误差的分析,可以知道气温的NCEP分析资料在我国可行性比地温要好。

1960-2019年鄱阳湖五河流域陆地水储量变化及其对主湖区水量的影响

流域内地表水、土壤水和地下水等水储量组分相互作用和影响,共同构成了陆地水储量(TWS)的动态变化格局。本文以GRACE卫星数据为基准,利用GLDAS数据解析1960-2019年鄱阳湖“五河”流域TWS的时空变化特征及各组分对其变化的贡献,采用相关分析方法分析TWS对降水的滞后响应关系,并进一步采用多元线性回归分析方法探究了“五河”流域TWS及各组分对鄱阳湖主湖区水量的影响。结果表明:“五河”流域年TWS在1960-2011年(P1)以-0.07 mm/a的下降,而在2012-2019年(P2)以3.37 mm/a的速率上升。相较于P1阶段,P2阶段春、夏季TWS盈余增强,秋、冬季TWS亏损减弱。春、夏季流域西部TWS变化逐渐由地表水转变为地下水储量主导,流域东部TWS变化主要由地下水储量主导;秋、冬季流域TWS变化主要为地下水储量主导,且地表水对TWS变化的贡献减弱。流域TWS对降水变化的响应滞时呈现夏、秋季短(1个月)而冬、春季长(3~6个月)的季节模式。地下水储量和土壤水对TWS变化的贡献增加会延长TWS对降水的响应滞时,而地表水对响应滞时起相反的作用。“五河”流域TWS与鄱阳湖主湖区水量具有显著的正相关性,地表水和地下水储量增加对湖区水体的增长具有正向作用,而土壤水增加对湖区水体的增长具有反向作用。本研究解析了近六十年鄱阳湖“五河”流域陆地水储量的变化及其对主湖区水量的影响,可为流域水安全管理提供参考。

基于卡尔曼滤波模型的时用水量预测

针对时用水量存在周期性特点,引入季节因子,鉴于时用水量是非线性非平稳系统,而采用卡尔曼滤波季节模型对时用水量进行模拟。以杭州市实测用水量为例,分别采用卡尔曼滤波模型和卡尔曼滤波季节模型进行时用水量预测,结果表明,季节模型预测精度相对较高,且预测误差相对稳定,较卡尔曼滤波常规模型更具有实用性。

《边城》独具匠心的时间性布局结构解读

《边城》作者把对循环变迁的季节时令的描写看成了一种特殊的结构原则 ,有意识地运用冷热意象作为小说布局结构的手法 ,运用四季的变迁和热与冷的交替构建起一种时间性结构。

规划设计学中的调查分析法18——时系列分析

一般在做规划时,对人口的变动及未来的预测是不可缺少的,特别是风景名胜区规划。除回归分析外,时系列分析可以清楚地表达这种倾向线的趋势,现以十渡风景名胜区人口、户数的统计结果作为应用说明的基础数据详细阐述时系列分析数据的种类和构造,以及诸方法的概念和计算过程。

基于季节分区的光伏发电功率多SVR预测方法

为了更准确地对光伏发电功率进行预测,降低光伏并网给大电网带来的干扰,研究了一种分季节多支持向量回归(support vector regression,SVR)预测模型预测光伏发电功率的方法。利用光伏发电站的历史数据,以环境温度与光照强度为输入参数,发电功率为输出参数,建立各个季节的多SVR模型。预测未来光伏发电功率时,利用天气预报预测的24小时逐时气温作为环境温度参数,根据天气预报的天气状况,以往年当天的相近天气状况的光照强度平均值作为光照强度参数,运用多SVR模型对未来24小时的光伏发电功率进行逐时预测。用某光伏发电站的工程数据验证。结果表明,能较好地预测未来一天的发电功率。

江苏沿海波浪能资源评估研究

随着“3060”目标的提出,波浪能作为一种可持续发展的清洁能源,愈发受到重视。基于此,本文搭建江苏海域的波浪模式,以江苏沿海2021年至2023年的波浪能资源为分析对象,对江苏沿海波浪能流密度空间分布、有效波时和季节变化指数等方面开展初步研究。结果表明:江苏沿海年平均波浪能流密度介于0~11 kW/m,有效波时介于0~6000 h,长江口外深远海波浪能流密度和有效波时相对较大,海州湾内波浪能流密度和有效波时相对较小。越靠外海,波浪能流密度和有效波时越大;纬度越低,波浪能流密度和有效波时向外海增加越明显。江苏沿海区域季节变化指数集中于0.3~1.0,海州湾南侧至洋口港北侧近海区域以及长江口外深远海区域季节变化指数相对较大。该研究结果可为江苏等沿海波浪能资源的开发利用、波能电站的开发选址等方面提供参考。

考虑经济因素时滞效应的月度负荷预测方法

近年来,我国经济结构发生较大规模的调整,经济形势的变化对于负荷的影响愈发显著。针对现有考虑经济因素的预测方法往往存在的适应性、实用性不足的情况,提出了一种既能充分利用现有的经济因素数据,又能有效地考虑经济因素对负荷影响时滞效应的新中长期负荷预测方法框架。其核心是通过季节分解模型消除各种经济因素与负荷数据的季节效应,并以计量经济学的向量误差修正模型来处理多因素间的相关影响,同时考虑多种因素间的时滞效应。最后通过算例分析验证了该方法的有效性与适用性。

一种时用水量的联合预测方法

提出了时用水量的季节指数、趋势移动及自适应过滤联合预测方法,该法可满足供水系统优化调度的需要。