台风期间PWV与降雨量的相关性分析

基于2015~2017年台湾地区“苏迪罗”、“鲇鱼”、“海棠”等3次台风事件,利用地基GPS数据反演得到大气可降雨量(PWV),初步分析台风期间PWV与降雨量的关系,并利用交叉小波和小波相干进一步分析PWV与降雨量的时空变化规律。结果表明,台风发生期间,PWV总体呈先上升后下降的趋势,波动性剧烈;降雨发生时,PWV一定发生剧烈变化;在研究时域内,PWV与降雨量存在很强的正相关关系,相关系数达到0.7,PWV超前降雨量变化,PWV变化后的0~3 h发生强降雨。研究PWV与降雨量的时空变化特征可为短时降雨预报提供参考。

基于BP神经网络的两参数区域对流层延迟模型

为了提高区域对流层延迟模型的精度,利用BP神经算法构建两参数区域对流层延迟新模型。基于河南省部分CORS基准站的数据,将穿刺面作为研究面,基于BP神经网络模型、平面拟合模型、二次曲面拟合模型分别建立两参数区域对流层延迟模型,并设计了3种不同的建模方案,以验证模型的精度。实验结果表明,BP神经网络模型的对流层延迟精度达到mm级,明显优于其他2种模型,BP神经网络模型和平面拟合模型不仅适用于区域内,同样适用于区域外,证实了新模型的有效性。

基于改进VMD的变形特征提取与分析

变形数据特征提取与分析是建筑物变形预测、预警及机理解释中的关键问题。基于改进变分模态分解算法(improved variational mode decomposition,IVMD)构建变形特征提取及分析新方法。利用样本熵、中心频率比及相关系数确定变分模态分解的K值建立IVMD,并应用于仿真信号、桥梁变形特征提取及分析。实验结果表明,IVMD能准确地提取仿真信号中包含的分量信号,各项指标均优于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和小波变换方法,理论上验证了IVMD算法的可靠性。IVMD能较为准确地提取桥梁固有频率及阻尼特性参数,并且较好地提取到桥梁受温度变化、多路径效应及其他环境影响引起的变形特征信息,证实了IVMD用于变形特征提取与分析的有效性。

基于小波相干的雾霾与GNSS对流层延迟相关性分析

为了进一步揭示雾霾与对流层延迟相关性的细部特征,基于小波相干算法构建雾霾与天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)相关性分析的新方法,有效地分析了雾霾与ZTD相关性的时频空间分布特征及成因。首先,通过分析IGS(internet GNSS service)北京站2014-2017年每个月的ZTD与量化评定雾霾的空气质量指数(air quality index,AQI)的相关系数,发现两者在月尺度上相关系数绝对值大于0.4的比率占29.17%,宏观上显示了两者具有相关性。其次,采用小波相干的方法分析了北京2014-2017年期间年度ZTD与AQI的相关性,发现ZTD与AQI在一定的时频域上具有很强的相关性,并且通过了95%置信度检验。最后,由北京、长春部分时域的ZTD与AQI相关性分析可知,北京3月份ZTD与AQI总体上呈现正相关,并且AQI与温度、气压、湿度和风速具有较好的相关性;在研究时域内秸秆燃烧加剧了北京、长春的雾霾,进而影响对流层延迟。

基于变分模态分解的变形监测数据去噪方法

为了提高变形监测数据的去噪精度及可靠性,基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)构建一种新的变形监测数据去噪方法。首先,建立VMD高频噪声分量判定标准,引入T指标用于确定VMD去噪的最优K值。然后,将剔除高频噪声后的VMD分量进行叠加重构,建立VMD变形监测数据去噪方法。最后,通过仿真信号、桥梁、大坝变形监测数据去噪实例,对比分析VMD、小波及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪方法。实验结果表明,VMD对仿真信号去噪的相关系数、均方根误差、信噪比等指标均较大程度上优于小波及EMD去噪方法,理论上证实了VMD去噪方法的有效性及可靠性;VMD对桥梁、大坝变形监测数据去噪的结果比小波、EMD具有更好的精度及光滑性,同时较好地保留了局部变形特征信息。

基于改进IVMD的工程结构状态特征分析研究

针对当前工程结构状态特征分析时频方法存在的缺点,基于时频分析新算法——变分模态分解算法构建结构状态特征分析新方法.对变分模态分解进行改进,建立分解层数自适应确定的变分模态分解算法(Improved Variational Mode Decomposition, IVMD),并通过仿真信号验证IVMD对复杂信号的分析能力.利用IVMD和加速度数据进行工程结构多种工况下的固有频率、IVMD能量熵分析.建立结构振动GPS数据奇异点探测的IVMD能量熵方法.基于IVMD提取及分析大坝变形分量与其状态特征.实验结果表明:IVMD对复杂信号分解具有较高的精度,并且效果远优于经验模态分解及小波分解算法;IVMD获取的固有频率与能量熵参数可有效分析不同工况下钢结构状态特征变化,结构不同工况的参数差异显著;IVMD能量熵序列准确地探测到结构振动GPS数据中的奇异点,可精准的确定结构状态动态变化特征;IVMD较好地提取到大坝变形温度、水位、时效分量,挖掘了大坝变形状态特征信息.基于此,证实了结构状态特征分析IVMD新方法的有效性及可靠性.

基于相空间重构和高斯过程回归的对流层延迟预测

天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)是影响GPS定位精度的关键因素,为了提高ZTD的预测精度,提出一种基于相空间重构的高斯过程回归预测模型。针对ZTD时间序列的混沌特性,利用国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)站提供的ZTD数据,采用Cao方法确定嵌入维数,对ZTD数据进行相空间重构,探究高斯过程(Gaussian process,GP)模型对12个位于南、北半球不同纬度等级IGS站的ZTD预测精度和准确性。为了验证GP模型的有效性,将预测结果分别与原始数据和反向传播(back propagation,BP)神经网络模型预测结果作对比分析,进一步探究不同时间对ZTD预测精度的影响,并分析了经度和海拔对ZTD预测精度的影响。结果表明,GP模型预测结果的均方根误差(root mean square error,RMSE)达到mm级,GP模型与理论值的相关性达到0.997,预测精度指标明显优于BP神经网络模型;GP模型在南半球的预测精度高于北半球,且在高纬地区的RMSE小于3.6 mm,更适用于高纬地区的对流层延迟预测;在研究时域内,GP模型在大部分站点对晚上的预测精度高于白天,经度对ZTD预测精度的影响不明显,海拔与ZTD预测精度呈正比。

说说编辑力

本文探讨了在电子出版、网络言论自主的时代中编辑的存在价值。通过对60年以来上海文艺出版社的出版书目考察,认为在新环境下,编辑的存在作用不降反升,需要得到更大的强化。在此基础上讨论了编辑的编辑力,认为编辑力体现为创新力、眼力和组稿加工能力,出版社应当为编辑提供好的发挥、培养编辑力的平台。