东疆黑戈壁陆面过程参数及陆面模式离线模拟

新疆东部黑戈壁气候恶劣、人迹罕至,是具有黑色砾石下垫面的生态脆弱区。利用东疆哈密戈壁陆气相互作用站2018年全年观测资料,给出该戈壁地表动力学与热力学粗糙度、比辐射率和地表反照率等陆面过程特征参数,并将这些参数代入Noah模式对该戈壁热通量、地表温度及土壤温湿度进行模拟。结果表明:(1)东疆黑戈壁下垫面动力学粗糙度为1.13×10^(-3) m,热力学粗糙度为0.32×10^(-3) m,比辐射率为0.905。(2)地表反照率日变化呈早晚高、中午低的“U”型曲线。12月因地面积雪反照率最高,年内极大值出现在12月8日,为0.79,年均反照率为0.29。(3)将改进后的陆面过程参数代入Noah模式,大大提高了模式在戈壁区域的模拟能力。

滑坡监测中无线传感器网络节点部署的虚拟力算法

为了增强虚拟力算法在滑坡区域部署无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)节点的适用性,提出了适用于滑坡监测中节点部署的虚拟力算法。针对滑坡监测区域的地形起伏和边界问题,在传统虚拟力算法上进行了改良,通过离散化的区域边界进行边界虚拟力大小和方向的计算,提升了虚拟力平衡状态下网络的覆盖率,引入最大虚拟力限制与步长系数,防止节点的过度移动与震荡,增强了算法的稳定性。采用二元感知模型,在多种形状的二维平面区域和三个不同的三维曲面区域(滑坡区域的地表面)中,使用本文所提出的算法与其他两种已有的虚拟力算法(避障虚拟力算法和虚拟分子力算法)进行WSN节点的模拟部署,计算结果表明,相较于其他两种虚拟力算法,该算法具有更高的网络覆盖率。

基于VOSviewer的塔克拉玛干沙漠沙尘暴研究文献分析

作为中国最大和世界第二大流动沙漠,塔克拉玛干沙漠是我国主要的沙尘暴中心之一,其沙尘天气对当地及周边地区的生产生活会造成巨大影响。利用VOSviewer可视化分析工具,以中国知网(CNKI)数据库和Web of Science核心数据库中塔克拉玛干沙漠沙尘暴相关355篇文献为对象,从发文时间、作者、关键词、期刊来源与学科分布、发文机构(国家)等方面进行可视化与计量分析,进而综述了塔克拉玛干沙漠沙尘暴研究的现状及发展趋势和未来展望。结果表明:塔克拉玛干沙漠沙尘暴研究的中英文文献产出分为2个阶段,即1996—2005年为起步阶段,2006—2020年为稳步发展阶段;塔克拉玛干沙漠沙尘暴的成因、传输特征及发展规律、沙尘暴过程数值模拟预报研究、沙尘天气及沙漠气象等问题受到了国内外众多学者的高度关注;相关论文主要发表在《沙漠与绿洲气象》、《中国沙漠》及Journal of Geophysical Research Atmospheres等期刊,其中《沙漠与绿洲气象》为中文发文量最多的核心期刊,Journal of Geophysical Research Atmospheres为SCI发文量最高的期刊。

掺陶砂超高性能轻质混凝土的性能及其影响因素

本文研究了水胶比、胶砂比、粉煤灰掺量、硅灰掺量、钢纤维掺量和陶砂密度等级对掺陶砂超高性能轻质混凝土(UHPLC)工作性能、力学性能、表观密度和比强度的影响,确定了最佳配合比,制得了干表观密度为1 950 kg/m^(3)、流动度为233 mm(略高于超高性能混凝土)、28 d抗压/抗折强度不小于120/20 MPa的UHPLC。借助X射线衍射仪和扫描电子显微镜,探讨了UHPLC水化产物、微观形貌随时间的变化规律,并从微观结构角度分析了陶砂与基体、钢纤维与基体的界面过渡区特征,揭示了相同条件下UHPLC比强度随陶砂密度等级增大而增大的变化规律。经过标准化回归系数分析,发现钢纤维掺量对UHPLC强度、密度影响最大,贡献率均大于40%,而对UHPLC流动性影响最显著的因素是水胶比,贡献率为38.18%,胶砂比对流动性有较为明显的影响,贡献率为27.20%。

Noah-MP陆面模式在东疆黑戈壁的适用性

新疆东部黑戈壁作为气候恶劣、人迹罕至及黑色砾石下垫面的生态脆弱区,陆面过程参数化方案不易确定。利用东疆哈密戈壁陆气相互作用站观测数据集,开展Noah-MP陆面模式离线模拟试验,找出适合戈壁区域的最佳参数化方案组合,给出了土壤湿度对戈壁区域陆气热交换的影响。结果表明:(1)针对感热通量(H)、净辐射通量(R0)和土壤地表温度(T0)均表现为第二种组合方案的模拟误差(MB)最小,其中MBH=18.28 W·m^(-2),MBR0=14.92 W·m^(-2),MBT0=-1.19℃,模式效率(NSE)最高NSEH=0.74,NSER0=0.98,NSET0=0.96。针对潜热通量(LE)表现为第一种组合方案模拟效果最佳,其中MB为7.10 W·m^(-2),NSE为-0.57。(2)模式针对土壤湿度的模拟效果均不好,模式预报土壤湿度偏干,第七种组合方案的模式效率指数较高,为0.278。(3)针对土壤10 cm温度,第一种组合方案虽预报效率指数最高,为0.7,但误差较大,达1.23℃,第二种组合方案误差最小,为0.45℃。第二种组合方案在东疆黑戈壁地区的普适性最高。(4)Noah-MP在RMAPS-CA系统中在线耦合后,2 m温度的预报效果整体优于离线Noah模式。

互联网使用与城乡居民发展享受型消费——基于CGSS数据的实证研究

互联网破除时空限制的特性已深刻改变了人们的生活与工作方式,但其能否有效促进居民消费结构转型升级仍有待验证。本文基于中国综合社会调查数据,运用稳健最小二乘回归法、分位数回归法、再中心回归分解法检验互联网使用对整体及处于不同消费水平上的城乡居民发展享受型消费及其差距的影响。结果显示:互联网使用整体上显著提升了居民的发展享受型消费,并且随着消费水平的提高,互联网使用对城乡居民的发展享受型消费均呈“U”型影响,但无论处于何种消费水平上,相较于城镇居民,互联网使用总是对农村居民的发展享受型消费产生更强的刺激效应,这在不同程度上对整体及处于不同消费水平上的城乡居民发展享受型消费差距产生了系数差距抑制效应,从而在不同程度上缩小了整体及处于不同消费水平上的城乡居民发展享受型消费差距。但城乡居民之间互联网使用的禀赋特征差距总是对整体及处于不同消费水平上的城乡居民发展享受型消费差距产生明显相对更强的特征差距效应,最终导致互联网使用进一步扩大了整体及处于不同消费水平上的城乡居民发展享受型消费差距。

互联网使用对地区旅游消费的影响研究

旅游消费作为中国经济绿色可持续发展的重要动力,对稳定经济增长、促进绿色低碳发展具有重要意义.本研究基于2017年中国综合社会调查数据,运用局部线性匹配方法消除样本自选择偏差,利用Heckman两阶段模型消除样本选择偏差,分析互联网使用对各地区家庭旅游出行与消费的影响,采用RIF均值回归分解方法分解分析中部和西部地区与东部地区家庭间的旅游消费差距.研究结果显示:第一,互联网使用对中部地区家庭旅游出行几率的提升效应最强,西部次之,东部最弱.第二,互联网使用对中部地区家庭旅游消费的促进效应最强,西部次之,东部最弱.第三,中部和西部地区与东部地区之间互联网使用的禀赋差距,扩大了中部和西部地区与东部地区家庭间的旅游消费差距.研究结果揭示了互联网使用对促进家庭旅游出行与消费的重要作用,对缩小地区间家庭旅游消费差距具有启示意义.

“全面二孩”背景下不同孩童结构的家庭消费支出差异研究——以ELES模型为工具

基于2017年中国综合社会调查数据,采用ELES模型对家庭各类消费支出进行研究。结果发现:整体来看,随着家庭孩童人数的增加,家庭基本消费需求不断提升,特别是二孩家庭。但受限于收入,二孩家庭的基本消费需求尚未得到满足。收入提升对二孩家庭边际消费倾向的刺激效应最强,一孩家庭次之,无孩家庭最弱。具体来看,住房与教育培训基本需求不仅是促进二孩家庭基本消费需求大幅上升的主要原因,还是造成二孩家庭基本消费需求无法得到满足的主要成因。当收入提升后,二孩家庭会优先提高住房与教育培训的消费支出。此外,无论是二孩家庭,还是一孩家庭,抑或是无孩家庭,收入提升都会对交通通讯消费支出产生较强的促进效应。政府部门应当充分关注住房、教育培训与交通通讯的价格变动,并对其进行适当调控以满足二孩家庭对这三类消费品的迫切需求。

基于样本加权FCM聚类的未知类别局部放电信号识别

针对电力变压器待识别局部放电信号中可能存在不属于已知类别的未知样本的问题,提出了一种基于样本加权模糊C均值(FCM)聚类的未知类别局部放电信号识别方法。对已知类别的局部放电信号进行FCM聚类,确定各已知类的聚类中心;分别计算已知类别和待识别局部放电信号的样本权值,并根据Otsu准则确定样本权值的自适应阈值;将各待识别局部放电信号的权值与确定的阈值进行比较,判断其是否属于已知类别;采用支持向量机(SVM)对得到的属于已知类别的待识别局部放电信号进行分类,对未知类别样本进行人为分析判断。采用所提方法对实验室条件下的放电信号进行分析,实验结果表明,所提方法可以有效地区分待识别局部放电信号中的未知类别样本。

基于大数据的金属管道腐蚀状态分析模型与应用

为客观、高效地评价压力管道腐蚀状态,预测管道腐蚀速率,从而采用大数据分析技术,其为管道腐蚀状态评估提供了全新的思路和手段。结合大数据分析在管道腐蚀状态方面的应用,说明了压力管道腐蚀状态大数据分析的内涵和目的,数据的来源和类型。总结了单一数据分析模型存在的缺点和不足,探讨了优化单一数据分析模型或结合多种数据分析模型进行压力管道腐蚀状态的应用。提出了压力管道数据分析模型中的主要问题,并对数据分析模型改进发展方向进行了展望,对于压力管道腐蚀状态的分析和预测具有重大意义。

基于VMD-WVD分布与堆栈稀疏自编码网络的局放类型识别

针对目前常用的浅层模式识别方法对高维大容量样本处理困难的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Wigner Ville分布(Wigner-Ville distribution,WVD)和堆叠稀疏自编码网络(stockedsparse auto-encoder,SSAE)的局部放电(partial discharge,PD)信号的模式识别方法。首先,以VMD算法对PD信号进行分解,对所得各分量进行时频分析得到相应的WVD;然后,以PD信号的VMD-WVD分布为输入量,利用SSAE对样本集合进行训练,自主提取内在特征。此外,将SSAE与稀疏自编码器(stackedsparseauto-encoder,SAE)的输出特征进行比较,验证了SSAE网络特征提取能力的优越性;最后,用训练好的SSAE网络完成测试样本的局部放电类型的识别。同时,以基于反向传播(backpropagation,BP)神经网络和支持向量机(support vector machine,SVM)的识别结果与该结果进行比较。结果表明,所采用的识别方法具有更高的正确识别率。

基于Hilbert边际谱和SAE-DNN的局部放电模式识别方法

提出了一种基于Hilbert边际谱和稀疏自编码器(SAE)—深度神经网络(DNN)的局部放电(PD)信号的模式识别方法。首先,以变分模态分解(VMD)对PD信号进行分解,对所得各分量进行Hilbert变换构建相应的Hilbert边际谱。其次,以PD信号的Hilbert边际谱为输入数据,利用SAE自动学习复杂数据的内在特征来提取简明的数据特征表达获得参数。再次,利用SAE的训练结果初始化DNN,再以大量训练样本进行分类器的训练。同时,为了加快SAE和DNN学习过程的收敛速度,以自适应步长的学习速率对网络进行调优,更新权值参数。最后,用训练好的DNN完成测试样本的PD类型的识别。此外,以基于BP神经网络和支持向量机的识别结果与文中结果进行比较。实验结果证明,所采用的识别方法具有更高的正确识别率。

基于二维变分模态分解和Hilbert变换的局放信号特征提取方法

通过对二维Hilbert-Huang变换方法的改进,提出了一种基于二维变分模态分解(VMD)和Hilbert变换的局部放电灰度图像特征提取方法。利用局部放电样本生成相应放电灰度图;以二维VMD算法分解各放电灰度图像,获取各个不同中心频率的模态分量;通过四元数Hilbert变换得到各模态函数对应的特征图,并提取灰度纹理特征,构成各放电样本对应的特征向量;以BP神经网络分类器对提取出的局部放电特征量进行分类和识别。实验结果验证表明,同二维Hilbert-Huang变换和传统放电灰度图特征提取方法相比,基于文中方法所得特征量具有更高的正确识别率,验证了该方法的可行性。另外,文中所采用的二维VMD-Hilbert方法为局部放电信号的频谱分析拓展了新的思路。

基于KELM-VPMCD方法的未知局部放电类型的模式识别

为了解决局部放电类型未知的样本无法被正确识别的问题,提出了一种基于核极限学习机变量预测模型(KELM-VPMCD)的未知局部放电类型的识别方法。通过KELM对已知局部放电类型的训练样本进行训练,然后对各局部放电类型已知的样本建立相应的变量预测模型。利用这些模型对测试样本进行回归预测。根据各样本的预测误差平方和,利用Otsu算法设置误差阈值,通过阈值识别各样本的局部放电类型。识别结果表明,所提方法对于未知的局部放电类型具有较高的正确识别率。

基于完全集合经验模态分解和排列熵的局部放电信号的小波包去噪方法

为有效抑制含噪局部放电信号中的干扰成分,本文采用一种基于完全集合经验模态分解和排列熵的小波包去噪方法进行局部放电信号的去噪处理。该方法在对含噪信号进行完全经验模态分解的基础上,将分解后的各模态分量依据排列熵大小排列,确定出需要舍弃和进一步分解的模态分量。针对需要继续降噪处理的分量进行小波包变换,将分解后的分量信号进行重构,得到去噪后的局部放电信号。利用该方法对局部放电的仿真和实测信号进行去噪处理,并与传统的小波去噪和经验模态分解去噪方法进行对比分析。仿真和实验表明,本文所采用的方法取得了理想的去噪效果,验证了该方法的有效性,有利于局部放电信号的模式识别等进一步处理。

新疆东部黑戈壁地表辐射及能量收支演变特征

新疆东部黑戈壁作为气候恶劣、人迹罕至的生态脆弱区,具有丰富的太阳能资源。利用红柳河陆气相互作用观测站2019年4、7、9月观测资料,分析东疆黑戈壁地表辐射及能量收支演变特征。结果表明:(1)地表辐射及能量收支各分量日变化均为单峰型。就不同季节而言,太阳总辐射和净辐射为夏季>春季>秋季,反射短波辐射为春季>夏季>秋季,地表和大气长波辐射为夏季>秋季>春季。(2)能量收支各分量季节变化明显,感热通量为春季>夏季>秋季,潜热通量为夏季>秋季>春季,地表土壤热通量为秋季>夏季>春季;能量分配在不同季节均以感热为主,地表土壤热通量次之,潜热通量极其微弱。(3)地表反照率日变化均为"U"型,季节变化表现为春季>秋季>夏季,月均值依次为0.29、0.27、0.26。

基于霍普金森压杆的高g值加速度发生器的改进

主要通过数值模拟技术仿真霍普金森压杆获取试件更大的加速度峰值。采用双锥形子弹作为实验发生装置,仿真分析结果发现以相同的子弹速度撞击压杆,随着双锥形子弹中间段直径的增加,试件的加速度峰值也随之增加,试件的加速度脉宽不变;增加子弹上表面直径和中间段直径获得的试件加速度峰值比增加子弹下表面直径和弹长获得的加速度峰值更大。

中天山地区草地地表辐射收支演变规律

地表辐射对研究地表能量平衡及气候形成机制具有重要意义。利用中天山乌拉斯台地区陆气相互作用观测站2018年5月至2019年4月地表辐射数据,分析了中天山草地不同时间尺度和不同天气条件下的地表辐射与反照率变化特征。结果表明:(1)地表辐射月平均日变化除大气长波辐射较弱外,其余分量均呈单峰型,极值大小及时间存在差异,太阳总辐射与净辐射最大日峰值均出现在6月,为920.9与603.3 W/m^(2),大气与地表长波辐射分别出现在7月和8月,为327.5 W/m^(2)与471.7 W/m^(2),而反射短波辐射则出现在2月,为520.6 W/m^(2)。(2)太阳总辐射、反射短波辐射、大气与地表长波辐射年曝辐量分别为6860.62、2101.72、7171.25、10089.69 MJ/m^(2);就季节变化而言,反射短波辐射曝辐量在冬季明显高于其它季节,其它分量则均表现为夏季>春季>秋季>冬季。(3)不同月份地表反照率日变化均呈“U”型曲线,年均值为0.393,最大与最小月均值分别出现在12月与8月,为0.760与0.217。这种变化体现在季节上则为冬季>秋季>春季>夏季。(4)晴天地表辐射各分量日变化均较为光滑,多云、降水天则不如晴天平滑。太阳总辐射和地表长波辐射对降水的响应均为减弱,而大气长波辐射则为增强。反射短波辐射对降水的响应与地表反照率一致,即在雨天和降雪后分别为减弱和增强。

古尔班通古特沙漠及周边区域冬季大气边界层高度对地表积雪的响应

古尔班通古特沙漠是中国唯一冬季存在长期积雪的沙漠,在此特殊地理环境下,沙漠及周边区域冬季雪深和边界层高度的时空变化特征和相互关系尚未明确。本文利用1980—2019年SMMR(Scanning Multichannel Microwave Radiometer)、SSM/I(Special Sensor Microwave/Imager)、SSMI/S(Special Sensor Microwave Imager/Sounder)被动微波遥感雪深数据、古尔班通古特沙漠腹地雪深观测数据和ERA5再分析资料(the Fifth Generation ECMWF Reanalysis)边界层高度数据,分析了沙漠及周边区域冬季雪深和边界层高度的时空变化特征与相互关系。结果表明:古尔班通古特沙漠及周边区域冬季雪深年均值为8.45 cm,整体呈现东北部和南部积雪较深,其他区域积雪较浅并呈现出由沙漠中心区域向四周逐渐减少的特点,雪深在古尔班通古特沙漠及其东北、南边的邻近区域呈升高趋势,剩余地区呈下降趋势。古尔班通古特沙漠及周边区域冬季边界层高度年均值为105.54 m,呈现东南部和西北部高,中心沙漠区域、东北部、西南部较低的特点,边界层高度在沙漠及周边区域升高而其他区域降低。古尔班通古特沙漠的冬季雪深和大气边界层高度时空变化整体呈负相关,其中93.17%以上的沙漠区域呈负相关,平均相关系数为-0.32,最大相关系数绝对值为-0.58,空间相关系数为-0.42(P<0.05)。

基于改进SVDD算法与马氏距离的未知局部放电类型的识别

提出一种基于改进支持向量数据描述(SVDD)算法与马氏距离的未知类型的局部放电(PD)识别方法。首先,采集各个不同类型的放电样本,并提取特征向量构成样本集合;其次,利用SVDD算法求解得出训练样本的超球体中心a和半径R;然后,根据Otsu准则设定双阈值R_1和R_2,将特征空间划分为三个不同区域;最后,依据不同区域内的判定准则,以马氏距离为判定条件,确定待测样本的放电类型。试验结果表明,该方法对于未知类型的放电样本具有较高的正确识别率,验证了该方法的可行性。