基于稳健回归-去趋势波动分析法的山前平原地下水转换关系研究

以大别山-云应盆地北部山前平原为研究区,以区内浅层含水层中地下水为研究对象,在查明研究区双层含水层结构条件的基础上,利用降雨量和地下水水位动态数据,采用稳健回归-去趋势波动分析(r-DFA)方法,对降雨和地下水水位动态的全局标度指数α进行量化,分析研究区各类型含水层中地下水之间的转换关系。结果表明:研究区地下水水位波动为分形布朗运动,且分形行为具有场地特异性;QbW风化裂隙水受到侧向径流的影响,含水层渗透性差,地下水水位标度指数最大;在双层含水层中,垂向上从上到下地下水水位标度指数增大,指明Qh~(al)和Qp■孔隙水均可转化为Ey孔隙-裂隙水;沿澴水东侧径流方向上,地下水水位标度指数增大,指明QbW风化裂隙水可转换为Qp■孔隙水和Ey孔隙-裂隙水,Qp■孔隙水也可转化为(排泄至)Qh~(al)孔隙水。该研究结果可为山前平原区地下水资源的合理开发利用和科学管理提供依据。     

太原市2014年春节期间常规大气污染物浓度变化及聚类分析

为了探寻太原市春节期间不同监测站点各常规大气污染物的质量浓度变化规律及相互之间的关系,记录和收集了太原市上兰、南寨、涧河、尖草坪、桃园、坞城、小店、金胜、晋源9个监测点2014年农历小年至元宵节(2014-01-23—2014-02-14)期间的大气PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2小时浓度值以及相应的气温、气压、湿度、风级、能见度等气象数据,采用相关分析、小波分析、单因子污染指数评价和系统聚类等方法进行研究,发现:1该时段内就太原市总体而言,PM2.5超标倍数最大,其次是PM10、SO2、CO、NO2,O3污染最小.2农历小年、除夕、正月初八、元宵节大气PM2.5和PM10的浓度迅速增加,与自然气象因子基本无关,说明烟花爆竹的集中燃放对大气颗粒物尤其是细颗粒物产生较大影响.3SO2、NO2、CO与PM2.5和PM10浓度变化的波动趋势相似、主周期相同,反映了部分PM2.5和PM10与SO2、NO2、CO有共同的来源;O3的波动趋势及主周期与上述污染物完全不同,显示出它来源的特殊性.4按PM2.5聚类,南寨、涧河、尖草坪、桃园4个点聚为一类,小店和坞城2个点聚为一类,金胜和晋源聚为一类,位于太原市最北端作为清洁对照的上兰监测点自成一类,与它们的地理位置有较好的相符性,同时,聚类分析结果与各监测点的单因子污染指数评价结果相一致.本文提示小波分析与聚类分析相结合可以较好地反映城市大气污染物浓度变化的时间与空间分布规律.     

基于小波变换的上海市近10年SO2污染指数的变化

对上海市近10年逐日SO2污染指数时间序列进行一维连续Mexican Hat小波变换分析,研究了SO2污染物的多尺度演化特征、主周期、突变点和变化因素.结果表明,上海市SO2污染指数在不同时间尺度上具有不同的"高-低"交替变化规律,且以100 d左右的变化为主周期;SO2污染受气象条件的影响,呈现出"冬重夏轻"的格局,春、秋分日前后是一年中SO2污染轻重状况转换的突变点;经济高速发展对能源需求的增长,使上海市为改善SO2的努力"事倍功半":污染总体仍呈上升趋势.小波变换方法用于SO2污染时间序列的分析是有效的,也适用于其他污染物的时间演变规律研究.     

新疆玛纳斯河径流过程的非线性特征

结合玛纳斯河肯斯瓦特水文站1954-2007年的逐月径流及流域内气候资料,利用小波多尺度分析、混沌理论与周期性叠加趋势模型研究了玛纳斯河径流的非线性特征及影响因素。结论如下:①玛纳斯河径流变化的周期分别在15、18和22 a,并在18 a处最为显著;②玛纳斯河径流变化呈现复杂的非线性特征,其关联维为3.317 8,是非整数,这意味着其径流变化具有分形和混沌特性;③根据周期性叠加趋势模型,2007年后的7 a内玛纳斯河径流仍将保持上升趋势;④玛纳斯河径流与NAO关系密切,在夏季表现为负相关且相关性最强,其次在冬季为较强的正相关,在全年关联性最差,并且两者存在多尺度的复杂相关性;⑤NAO通过气流循环影响该流域的气候变化进而作用于径流。     

基于ROI检测的视频监控图像增强方法

视频监控技术的主要内容之一就是监视特定场景中是否有新目标出现。为突出图像中的感兴趣区域(Region OfInterest-ROI),提出了一种基于ROI的视频监控图像增强方法,首先检测视频图像中的运动目标区域,然后仅对该感兴趣区域进行图像增强处理,相比于传统针对全图的图像增强算法,既减少了算法运算量,同时还可保证可疑目标的增强效果。     

基于小波变换的ARIMA模型在水质预测中的应用研究

近年来,黑龙江黑河流域的水质状况逐年恶化,而溶解氧（DO）是研究水体自净能力和污染程度的一个重要指标。通过收集该地区2010年48周的DO浓度数据,经由小波变换对数据进行高频和低频的分离,再分别建立ARIMA模型,由此预测未来5期的DO浓度值的变化。结果表明,该模型较好地反映了DO浓度值的变化趋势,预测精度更高,同时,反映出DO浓度值随季节的变化规律,以期为该地区的水质分析预测和水体保护工作提供参考。     

基于粒子群优化的WA-SVM模型在滑坡位移预测中的应用

针对滑坡位移时间序列含大量噪声、具有明显的非线性等特征,本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)的小波分析(WA)-支持向量机(SVM)滑坡位移预测模型(即WA-SVM模型)。该模型在混沌分析的基础上,首先用WA将滑坡位移序列分解成不同频率的分量,然后采用PSO算法优选SVM模型参数,并利用SVM模型预测各分量值,最后将各分量预测值组合得到最终预测值。结合滑坡位移序列实例,将基于粒子群优化的WA-SVM模型的预测结果与WA-BP模型、单独SVM模型进行对比,结果表明该滑坡位移序列存在混沌特性,基于粒子群优化的WA-SVM模型克服了噪声的干扰和参数优选的问题,具有较高的预测精度和预测效率,为滑坡位移的预测提供了一种新的方法。     

气候变化下汉中盆地水稻产量变化研究

深入分析气候变化下汉中盆地水稻产量变化响应,可在进一步探究影响研究区水稻产量主要气象要素的同时,为地方水稻生长期内气象灾害的防控提供科学依据。为了解研究区水稻生长季主要的气象影响因子,文章基于1951—2014年汉中盆地多测站日气温、降水量、积温及气温日较差数据和水稻单产资料分离的气象单产数据,综合运用线性趋势、趋势系数、HP滤波法、Morlet小波分析等方法,在分析汉中盆地水稻气象产量和生长季各气象要素变化趋势的同时,推求了水稻气象产量和各主要气象要素序列的显著周期。研究结果表明：1）近64 a汉中盆地4—9月水稻生长季平均气温和≥10 ℃活动积温变化均呈上升趋势,气温日较差呈下降趋势,降水量变化趋势不明显;2）汉中盆地各气象要素与水稻气象单产的显著周期分析结果显示水稻气象单产第一主周期与各气象要素的第二主周期相对应,均存在13~14 a时间尺度的主周期变化;3）各气象要素对水稻气象产量的影响各异,不同气候背景下影响水稻气象产量的主导气象因素不同。论文研究结果可为汉中盆地水稻生产的优化布局及地方经济社会发展提供参考依据。     

大通河流域降水结构的演变特征及其驱动力探究

论文以青藏高原大通河流域为例,分别采用基于日、月降雨集中度指标（CI和CIM）,表征大通河流域的降水结构特征,并分析其演变特征;采用交叉小波分析探究太阳黑子和大气环流异常指数太平洋10 a涛动（PDO）、厄尔尼诺/南方涛动（ENSO）、北极涛动（AO）与流域降水结构变化的联系。结果表明：1）流域南部的年均CI值高于北部,中部的年均CIM值高于流域其他部分;2）流域年CI值上升趋势明显,而其年CIM值具有明显下降趋势,且两者的一致性被破坏;3）太阳黑子对于流域降水结构影响最为显著,AO和ENSO的影响次之,PDO的影响最弱。研究成果有助于揭示大通河流域降水结构的驱动机理,为其模拟与预测奠定坚实的基础。     

1961—2018年呼伦湖水面面积变化特征及其对气候变化的响应

为揭示近60年来呼伦湖水面面积的变化规律,确定影响呼伦湖水面面积变化的主要因素,采用曼-肯德尔检验（Mann-Kendall tests）、一元线性回归和小波分析法解析1961—2018年呼伦湖水面面积及其所在区域气温、降水量、蒸发量和相对湿度的变化趋势、突变特征和周期性变化规律,采用皮尔逊相关性分析（Pearson correlation analysis）和灰色关联分析研究水面面积与气象要素的相关性.结果表明:1961—2018年呼伦湖水面面积在1 739~2 360 km2之间,总体以72.84 km2/（10 a）的速率显著减小,2009年人工调水实施以后水面面积逐渐恢复并稳定在2 030 km2左右.近60年来呼伦湖区域气候暖干化明显,表现为气温显著升高、蒸发量显著增大、相对湿度显著降低、降水量非显著减少.1961—2018年,呼伦湖水面面积对气候突变及其周期波动存在相应的响应,水面面积与区域蒸发量呈显著负相关,Pearson相关系数为-0.546,与区域蒸发量和降水量的灰色关联度为0.938~0.960,人工调水实施前（1961—2008年）水面面积与气象要素的相关性强于1961—2018年.研究显示,气候变化引起的蒸发量增大是呼伦湖水面面积减小的重要原因,人工调水严重干扰了2009—2018年呼伦湖水面面积对气候变化的响应.