大坝变形实测数据的多重分形特征解析方法

为更好地分析大坝变形实测数据的波动特征进而评价变形的整体性态,以某混凝土重力坝的实测数据为凭,将多重分形理论应用于大坝变形性态分析中,利用MF-DFA、MV-MFDFA和A-MFDFA解析变形性态的多重分形特征及其非对称性。结果表明,无论是多测点或单测点,实测序列均具有明显的多重分形特征,并且这种多重分形特征具有明显的非对称特性;实测序列从多测点到单测点、从整体波动到局部趋势均表现出良好的记忆性和长程相关性特征,在水位等大波动因素的影响下,该坝坝顶水平位移发展良好,大坝整体状态稳定。

三维空气污染物系统的多元多重分形分析

运用最新提出的多元多重分形去趋势波动分析法(MV-MFDFA)研究北京和上海两地的三维空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2)浓度指数系统的非线性波动特征及动态复杂性。实证结果表明,两地污染物系统及其分量序列均存在长程相关性和时变的多重分形特征,相比较而言,北京污染物系统序列的多重分形强度更大,而上海污染物系统的长程相关性更强。此外,两地污染物系统在不同时间标度下呈现出不同的多重分形特征。最后,研究了两地污染物系统序列具有多重分形性的原因,指出胖尾概率分布和长程相关性是导致序列多重分形性的共同原因,且胖尾概率分布的贡献更大。