上海市区地表灰尘对降雨径流中汞砷污染的影响

以上海市区地表灰尘和降雨径流中汞砷为研究对象,探讨其环境效应.研究地表灰尘中汞砷粒径效应.结果表明:3个不同类型采样点中,汞砷高值都集中在小于125μm范围内,基本显示出粒径效应.对屋面和交通干道降雨径流中的汞砷含量进行分析,除交通干道径流的汞之外,屋面径流和交通干道径流汞砷浓度都随着降雨历时有衰减的趋势,并且地表灰尘...     

基于PS-InSAR和GeoDetector的兰州主城区地表变形监测与驱动力分析

采用PS-InSAR技术,基于2014年12月-2017年1月的32幅Sentinel-1A卫星TOPS模式影像,获得兰州主城区地表的形变速率和时间序列形变量信息,利用GeoDetector对建成区、道路网密度、降水、气温、土地覆盖类型以及地质类型进行单因素和多因素交互的驱动力分析.结果表明,兰州市主城区地表形变速率介于-53.17～37.66 mm/a,总体较为稳定,多数区域(95.25%)的形变速率介于-5～5 mm/a.主城区地表变形是各影响因素的交互驱动,而不是单一因素的驱动,建成区∩道路网密度是主城区地表形变的主要影响因素.将GeoDetector方法应用于各驱动力对城市地表形变的解释力,为研究城市地表形变影响因素分析提供了新的思路.     

时序InSAR大范围地表形变监测的关键问题分析

地表形变作为一种缓慢变化且不可逆转的环境地质现象,具有覆盖范围大的特点.受SAR影像幅宽限制,单幅SAR影像显然无法满足区域性地表形变监测,如何实现大范围地表形变监测成为当务之急.长条带时序InSAR监测与多轨道InSAR监测成果的拼接成为大范围地表形变监测的有效手段,但面临计算效率、误差传递以及坐标系与基准不统一等问...     

两种气象三要素仪器的数据分析

气象三要素属于地震前兆观测辅助测项,是地震前兆台站观测的重要组成部分。由此,本文主要对宁河地震台气象三要素仪器中国地震局地壳应力研究所研制的WYY-1型气温、气压、雨量综合观测仪和北京中科光大自动化技术有限公司研制的ZKGD3000-M型气象三要素自动监测设备进行对比分析,验证观测数据的可靠性,并找出仪器常见的故障,提供相应的解决方法,为相关地震台站提供借鉴。     

2018年中国中东部地区臭氧浓度分布的时空特征

近几年,受人为排放的挥发性有机物逐年增加和大气中PM2.5浓度逐年降低的影响,近地面的O3已成为影响我国夏季空气质量的首要污染物,全国很多地区每年5月至9月会出现O3污染超标的现象和O3大范围蔓延的趋势.利用2018年逐时的O3浓度分析场数据对我国中东部尤其是京津冀、长三角和珠三角地区O3浓度的时空变化趋势进行研究.结...     

局地气温与人为热释放关系的模型研究

近几十年来全球变暖的同时,城市局部区域普遍出现了更为突出的气温上升.城市通常是人类社会的中心,研究城市局地气温的变化规律有助于我国进行城市发展规划以减缓城市气温上升、以及更全面的认识气候变暖的原因,并能够为我国提出更合理的国际能源制度提供一定的理论支撑.局地温升与全球变暖的机理有所不同：能源消费产生的热量（人为热释放）在短期内集中于城市区域,会对局地气温产生明显的影响.基于这一观点,本文建立了结构化热力学模型,将城市局地环境划分为Human,Local,Outer三个区域,结合热力学基本定律分析了各区域热量和气温的变化规律,明确了Human区域人为热释放对城市局地气温的作用.研究表明：人为热释放对局地气温的升高起着近似线性的推动作用,人为热释放越强这种推动作用越明显.之后本文对模型研究结论进行了验证,验证研究以国家统计数据为依据,运用线性拟合外推法以及Pearson统计相关方法,对我国各省会城市以往气温与人为热释放数据进行了分析.结果表明：大部分省会城市的气温变化与人为热释放之间基本遵循线性的依赖关系,而且在空间和时间维度上这种线性关系都随着人为热释放的增加而更加明显.统计研究得到的规律与模型结论有着较好的对应,较好的验证了模型研究的合理性.     

采空区上方边坡稳定性分析

分别根据《三下采煤规程》采动坡体稳定性预测方法和瑞典条分法对采空区上方边坡稳定性进行了验算,并用大型有限元分析软件ADINA进行了二维模拟,得出了预计边坡稳定性系数、条带开采后引起的地表移动和变形最大值等数据,具有一定的工程应用价值。     

昆明西山林场5种可燃物的火行为研究

[目的]通过估测西山林场内主要可燃物特征,预测潜在的火行为大小,为西山林场的防火管理提供科学参考.[方法]通过外业调查,对柏木(Cupressus funebris)、旱冬瓜(Alnus nepalensis)、云南松(Pinus yunnanensis)、华山松(P.armandii)和麻栎(Quercus acut...     

一种基于IBDP-GRU模型的热带果树寒冻害预警技术

针对热带果树寒冻害预警中涉及的气象数据不平衡问题,提出一种结合不平衡数据处理和门控循环单元的热带果树寒冻害预警模型(IBDP-GRU)。按照设定的低温阈值,将数据样本按其最低气温分为高于阈值(通常为多数)和低于阈值(通常为少数)2类;利用提出的欠抽样算法对多数类样本进行欠抽样,并为不同类的训练样本赋予不同的权重;将训练样本和权重输入到GRU模型中训练;结合未来一天的最低气温预测值和相关热带果树的寒冻害指标判断这些果树在未来一天是否会受害。实验结果表明,IBDP-GRU能在不显著影响多数类样本预测的同时更加注重少数类样本的预测;在预测果树一天是否会受害时,IBDP-GRU对香蕉寒冻害预警的正报率分别比GRU、LSTM、CNN-GRU和BP模型的高16.4%、19.3%、20.3%、31.3%,对莲雾寒冻害预警的正报率分别比上述模型高18.7%、18.6%、20.5%、32.2%。