元古宙地球去气作用与撞击事件的探讨

大气圈是次生的，其成因有地球连续去气说和灾变去气说之争。后者主张地球形成早期由于天体的撞击，对地球大气圈的形成和演化有决定性影响。大气中（40Ar/36Ar）a比值的变化是判断地球去气机制的重要参数。根据对我国元古宙硅质岩中的古代大气Ar同位素的分析，发现在古-中无古代（40Ar／36Ar）。比值也存在一期突变，依此推测这期间地球可能遭受过天体的撞击，使地球内部大量40Ar逃逸到大气圈中，导致大气中（40Ar/36Ar）。比值的快速上升。     

霍林河中游径流量序列的多时间尺度特征及其效应分析

霍林河是松嫩平原西部地区科尔沁、向海和查干湖湿地的重要补给水源。通过对其中游白云胡硕水文测站46a的年径流量序列的多时间尺度分析,探讨霍林河径流演变的近似周期性,识别霍林河径流变化对其下游洪泛湿地水源补给的规律,以及这种规律控制下的洪泛湿地环境演变。小波分析表明,霍林河白云胡硕水文站年径流序列主要存在3个尺度的周期变化,不同时间尺度下周期信号的强弱在时频域中的分布具有较强的局部特征,以大于30a尺度的年代际周期变化起主导作用,该尺度下,霍林河径流演变呈现出丰、枯、丰的交替振荡,下游洪泛湿地景观演变相应表现出阶段性特征,1990年代以前尤为突出。能量相对较弱的中、小时间尺度径流量周期性变化,与强烈的人类干扰活动相比,对下游洪泛湿地环境演变的作用效果不明显,突出表现在1990年代以后。     

基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究

针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM_2.5和O_{3-8 h}的浓度预测.结果表明：①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）、一致性水平（IA）和相关系数（R）指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM_2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O_{3-8 h}浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考.     

基于小波分解和ARMA模型的空气污染预报研究

细颗粒物PM2.5为首要污染物的空气污染严重影响了公众健康,对空气污染进行有效预报具有十分重要的意义。而目前常用的空气污染物浓度预报方法在短时事件和意外事件预测方面存在不足。利用小波多尺度分析方法改进ARMA预测模型,并将其应用于短时空气污染物浓度预测。改进模型通过小波分解方法将时间序列分解为一个近似序列和多个细节序列,分别采用ARMA模型进行预测,然后将各序列预测结果进行重构,得到最终预测结果。以天津市2014年PM2.5浓度数据为例,分别采用ARMA模型、支持向量回归(SVR)模型、人工神经网络(ANN)模型以及基于小波多尺度分解改进的SVR模型和基于小波多尺度分解改进的ARMA模型进行了对比分析。结果表明:1)小波多尺度分解能够显著提高SVR模型和ARMA模型预报精度;2)ARMA、SVR、ANN等传统模型在重污染情况下预报精度显著下降,而小波分解改进策略能够较好地解决这个问题;3)基于小波多尺度分解改进的ARMA模型预报精度较高,是城市污染物浓度预报的有效手段。     

“2+26”城市PM2.5与气象因子的尺度依存关系及影响因素分析

基于"2+26"城市的PM_2.5浓度和气象数据，通过连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）分析PM_2.5时间序列的变化，利用小波相干（WTC）和多小波相干（MWC）量化PM_2.5与单个、多个气象因子在时频域中的响应关系，并结合偏小波相干（PWC）定量评估大气遥相关因子对响应关系的影响.结果表明：①"2+26"城市的PM_2.5浓度具有中间高、外围低的空间分布特征.PM_2.5突变事件主要发生于气象条件稳定的冬季，并且集中在2018年以前.256~512 d的年尺度周期特征较稳定，同时也是PM_2.5时间序列的主导周期.②PM_2.5与气象因子的相干性取决于时频尺度和变量组合.在所有时频尺度上，PM_2.5与相对湿度、温度的相干性较强；在小、中时频尺度上，PM_2.5与风速相干性较强；在大时频尺度上，PM_2.5与温度的相干性较强.降水、温度和相对湿度的组合可作为解释PM_2.5在所有时频尺度上变化的最佳变量组合.③时频尺度不同，大气遥相关因子对响应关系的增强/削弱作用不尽相同.在所有时频尺度上，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）对PM_2.5与降水、温度之间响应关系的影响较大，太平洋年代际涛动（PDO）对PM_2.5与相对湿度、风速之间响应关系的影响较大.结果可为区域大气污染治理提供参考.     

基于小波和混沌优化LSSVM的周期来压预测

采煤工作面的液压支架是承受顶板压力的主体结构,选择支架的主要根据是其将要承受的周期来压荷载。为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量,基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用LSSVM模型进行训练,其中LSSVM预测模型的参数由混沌粒子群算法进行优化。最后,将各LSSVM模型得到的预测分量进行小波重组得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,在某周期下,荷载的时序序列有一定的混沌性。与其他3种模型进行比较,基于小波和混沌优化LSSVM的预测模型得到的最终荷载波的精度更高,收敛性也较好。     

基于动土压力响应特性的黄土滑坡振动台试验研究∗

为了探讨地震作用下动土压力沿高程和滑面的响应规律,通过大型振动台实验输入X向和Z向地震波,输入幅值逐级增大直到边坡破坏,对沿滑面和沿高程的5个土压力传感器的动土压力峰值分布规律进行分析,并利用基于小波变换的能量提取工具对加载X向和Z向的EL波进行分解,分析其在不同频带的动力响应特性,并进行了加速度峰值分析与动土压力峰值的组合响应分析。研究结果表明:(1)土压力沿高程和滑面都呈现非线性增加的趋势,加载X向地震波对滑面土体应力影响较为显著,而加载Z向地震波对坡顶面附近土体应力影响较为显著,且加载Z向地震波土压力沿高程放大趋势比加载X向地震波更明显;(2)输入加速度峰值0.6g时,滑体开始向下滑动,贯通破裂面的产生和动土压力峰值以及加速度峰值同时突变可作为边坡破坏的依据;(3)使用基于小波变换的能量提取工具对各频段的能量进行提取,发现第一频段的能量占比在95%以上,说明第一频段内土体响应最为剧烈,黄土边坡对地震波运动过程中高频部分具有"滤波作用",因此进行防护设计时应把这一现象作为设计的考虑因素之一。     

基于振型小波变换的铁路桥墩损伤识别研究

利用模态振型和小波变换对铁路桥墩损伤识别进行了研究,并通过数值模拟对该方法进行了验证。研究结果表明:利用低阶模态振型的小波变换能够对铁路桥墩的损伤进行定位,适当尺度上的低阶模态振型及模态振型差的小波变换对单一位置及多位置损伤识别均较有效,且可对损伤程度进行估计。     

广西林地资源变化及其影响因素的多时间尺度研究

应用小波分析方法对1980-2012年广西林地资源的波动特征和演变规律进行多时间尺度研究,并探讨在不同时间尺度下林地资源变化的主要影响因素。结果表明:(1)广西林地资源变化具有3~6 a、8~14 a和23~25 a的特征时间尺度以及3 a、11 a和24 a3个主要周期,并以24 a的周期最为显著。(2)在3 a的特征时间尺度下,广西林地资源变化主要受到地区生产总值、总人口、林产品产量的正向影响;在11 a的特征时间尺度下,在20世纪90年代中期以前主要受到林产品产量的正向影响以及总人口的负向影响,20世纪90年代中期以后主要受到林产品产量和总人口的正向影响;在24 a的特征时间尺度下,主要受到地区生产总值和林产品产量的负向影响。(3)未来林地资源存在减少的潜在趋势下,广西应加大林地利用监管力度来稳定现有林地资源面积,通过退耕还林、宜林闲置地整治等措施适度增加林地数量,实现经济发展与生态建设的互促共赢。