DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 以抗砧3号、3309C、188-08、101-14、5BB、SO4、5C、110-R和贝达等9个葡萄砧木叶片为材料，测定其相对电导率、可溶性糖、可溶性蛋白质、脯氨酸和丙二醛的含量，比较9个葡萄砧木叶片的抗寒生理指标。结果表明抗砧3号相对电导率最低，188-08最高；可溶性糖含量，SO4最高，为2.27%，抗砧3号最低，为0.38%；5BB可溶性蛋白质含量最高，为33.95 mg/g，110-R最低，为1.81 mg/g；脯氨酸含量，5C最高，抗砧3号最低；188-08丙二醛含量最高，贝达最低。综合比较分析，5C、5BB和SO4抗寒性较强于其他砧木品种，且抗寒性5C > 5BB > SO4。 关键词 :葡萄砧木叶片，抗寒，相对电导率，可溶性糖，可溶性蛋白质 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前，葡萄在全球的栽培面积很广，仅次于柑橘，在国际市场上一直受到消费者的喜爱。其不仅是一种结果早和产量高的果树，而且具有营养丰富、用途广和经济效益高等优良的商品性状。葡萄可以用于鲜食，也可以制干和制罐等，提高了其利用率 [ 1 ] 。葡萄的栽培种植研究一直受到人们的关注。在新疆吐鲁番地区，冬季相对寒冷，葡萄栽培需要埋土覆盖越冬，埋土、出土工作劳动强度大，生产成本投入较高，加之因冻害造成的损失率还是较高，因此筛选出适宜于本地区抗寒的葡萄砧木品种迫在眉睫，同时葡萄的抗寒性也成为葡萄栽培研究者的主要研究目标之一。本研究以抗砧3号、3309C、188-08、101-14、5BB、SO4、5C、110-R和贝达等9个葡萄砧木叶片为材料，测定其相对电导率、可溶性糖、可溶性蛋白质、脯氨酸和丙二醛的含量，比较9个葡萄砧木叶片的抗寒性，筛选出适宜于新疆吐鲁番地区种植的葡萄砧木品种，旨在减少新疆吐鲁番地区葡萄冬季寒冷对葡萄造成的伤害，为葡萄嫁接提供抗性优良的葡萄砧木材料作为参考依据，同时为以后的葡萄砧木抗寒性的研究作为有利可信的资料。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 材料 试验材料于2017年取自新疆维吾尔自治区葡萄瓜果研究所，棚架栽培，田间年平均气温11.3℃，年均降水量25毫米。株行距为1.0 m × 5.0 m。材料为抗砧3号、3309C、188-08、101-14、5BB、SO4、5C、110-R和贝达等9个葡萄砧木品种的叶片。 2.2. 方法 测定9个葡萄砧木品种的叶片相对电导率、可溶性糖、可溶性蛋白质、脯氨酸和丙二醛的含量。相对电导率测定参照曹建康等的方法 [ 2 ] ，可溶性糖含量的测定采用蒽酮比色法 [ 3 ] ，可溶性蛋白质含量的测定采用考马斯亮蓝(G-250)比色法 [ 3 ] ，脯氨酸含量的测定采用茚三酮比色法 [ 3 ] 和丙二醛含量的测定采用硫代巴比妥酸法 [ 3 ] 。 2.3. 数据处理 利用SAS软件分析数据。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 葡萄砧木叶片相对电导率的比较 抗砧3号叶片相对电导率最低，为6.67%，与其他砧木存在明显的差异，P < 0.05。其次较低的5 C和3309 C叶片相对电导率不存在差异性，但与其他砧木存在明显的差异。除上述3个砧木，其余砧木叶片相对电导率没有表现出明显的差异性，其从低到高的顺序依次是5BB、SO4、贝达、110-R和101-14。188-08叶片相对电导率最高，为11.56% (表1)。 Table 1 Grape rootstock blade relative conductivit 砧木名称 Root stock name 相对电导率(%) Relative electric conductivity 抗砧3号 Fight anvil 3 6.77 c 3309C 7.68 bc 188-08 11.56 a 101-14 10.20 ab 5BB 8.44 abc SO4 8.47 abc 5C 8.11 bc 110-R 8.92 abc 贝达 Beida 8.83 abc 表1. 葡萄砧木叶片相对电导率 Means with the different small letters were significantly different at P < 0.05. 不同小写字母代表在P < 0.05水平上差异达显著水平，下同。 3.2. 葡萄砧木叶片可溶性糖含量的比较 抗砧3号叶片可溶性糖含量最低，为0.38%，与其余砧木之间存在明显的差异。除抗砧3号，其余砧木叶片可溶性糖含量没有表现出明显的差异性，其从低到高的顺序依次是101-14、188-08、110-R、3309C、5BB、贝达和5C，且SO4叶片可溶性糖含量最高，为2.27% (表2)。 Table 2 Grape rootstock blade soluble sugar conten 砧木名称 Root stock name 可溶性糖含量(%) Soluble sugar content 抗砧3号 Fight anvil 3 0.38 b 3309C 1.83 ab 188-08 1.15 ab 101-14 1.12 ab 5BB 1.85 ab SO4 2.27 a 5C 2.12 ab 110-R 1.57 ab 贝达 Beida 2.07 ab 表2. 葡萄砧木叶片可溶性糖含量 3.3. 葡萄砧木叶片可溶性蛋白质含量的比较 5BB叶片可溶性蛋白质含量最高，为33.95 mg/g。其次是188-08和SO4，两者与5BB之间没有明显的差异。其余砧木叶片可溶性蛋白质含量从高到低的顺序依次是101-14、贝达、抗砧3号、5C、3309C和110-R，其中，101-14和贝达叶片可溶性蛋白质含量之间没有差异，3309C和110-R之间没有差异，抗砧3号和5C均与上述4个砧木有明显的差异(表3)。 Table 3 Grape rootstock blade soluble protein conten 砧木名称 Root stock name 可溶性蛋白质含量(mg/g) Soluble protein content 抗砧3号Fight anvil 3 14.51cde 3309C 3.18e 188-08 29.71ab 101-14 20.87bc 5BB 33.95a SO4 27.59ab 5C 7.29de 110-R 1.81e 贝达 Beida 19.37bcd 表3. 葡萄砧木叶片可溶性蛋白质含量 3.4. 葡萄砧木叶片脯氨酸含量的比较 5C叶片脯氨酸含量最高，为32.62ug/g，与其余砧木存在明显的差异性。其余砧木脯氨酸含量从高到低的顺序依次是110-R、贝达、101-14、SO4、188-08、5BB、3309C和抗砧3号。除5C，其余砧木叶片脯氨酸含量相互不存在明显的差异性(表4)。 Table 4 Grape rootstock leaf proline conten 砧木名称 Root stock name 脯氨酸含量(ug/g) Proline content 抗砧3号 Fight anvil 3 1.68 b 3309C 2.05 b 188-08 2.24 b 101-14 4.29 b 5BB 2.24 b SO4 2.61 b 5C 32.62 a 110-R 5.78 b 贝达 Beida 4.66 b 表4. 葡萄砧木叶片脯氨酸含量 3.5. 葡萄砧木叶片丙二醛含量的比较 贝达叶片丙二醛含量最高，为14.83 umol/g，其次从高到低的顺序依次是SO4、抗砧3号和5BB，且相互之间没有表现出明显的差异性。再次依次是5C、3309C、101-14和110-R，且5C和3309C之间没有差异，101-14和110-R之间没有明显的差异。188-08叶片丙二醛含量最低，为4.88 umol/g (表5)。
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user: 4. 讨论 葡萄砧木品种抗性一直受到葡萄研究者的关注。曹建东等 [ 4 ] 认为电导率、可溶性蛋白质、脯氨酸和丙二醛含量均能作为葡萄枝条抗寒性的重要生理指标，且认为相对电导率和丙二醛含量是其重要的评价指标。王淑杰 [ 5 ] 等认为与低温、抗寒有关的氨基酸有甘氨酸、脯氨酸、精氨酸和丝氨酸。电导率、可溶性糖、脯氨酸、丙二醛和过氧化物可以对鲜食葡萄1年生枝条抗寒性进行比较 [ 6 ] 。本研究测定9个葡萄砧木品种的相对电导率、可溶性糖含量、可溶性蛋白质含量、脯氨酸含量和丙二醛含量，来研究其抗寒性。 Table 5 Grape rootstock blade MDA conten 砧木名称 Root stock name 丙二醛含量(umol/g) MDA content 抗砧3号Fight anvil 3 12.21 ab 3309C 9.24 bc 188-08 4.88 d 101-14 7.32 cd 5BB 12.18 ab SO4 12.50 ab 5C 10.08 bc 110-R 6.50 cd 贝达 Beida 14.83 a 表5. 葡萄砧木叶片丙二醛含量 植物细胞膜在逆境条件下，细胞膜相对透性反映出膜系统的稳定性。植物在低温环境中，质膜功能受损或破坏，其透性会增大，同时各种可溶性物质也会有不同程度的渗透 [ 7 ] 。抗寒性强的品种电导率小，而抗寒性弱的品种电导率大 [ 8 ] 。许宏等 [ 9 ] 对11个葡萄砧木品种进行了抗寒性的鉴定，认为不同砧木抗寒性从强到弱的顺序依次是5BB > 110-R > 3309C > SO4。曹建东等 [ 4 ] 认为5BB的抗寒性大于SO4。本研究结果表明，9个葡萄砧木电导率从低到高的顺序依次是抗砧3号 < 5C < 3309C < 5BB < SO4 < 贝达 < 110-R < 101-14 < 188-08，与许宏等 [ 9 ] ，曹建东等 [ 4 ] 观点基本一致，均认为5BB抗寒性强于SO4，但也略有差别，可能因为地理环境不同所致。 抗寒性强的植物体内有较多的可溶性糖，来抵御寒冷，糖类物质的多少与植物抗寒性密切相关。余文琴等 [ 10 ] 研究认为在低温胁迫下，抗寒性强的树种，可溶性糖含量增加多且浓度高，可见，可溶性糖含量可以有效的评价树种的抗寒性。王淑杰等 [ 11 ] 认为，植物在冰冻下，糖分积累不仅可以起到保护剂的作用，同时还可以提供能源等物质来提高其抗寒性。抗寒性强的植物，可溶性糖含量多。本研究结果表明，可溶性糖含量从高到低的顺序依次是SO4 > 5C > 贝达 > 5BB > 3309C > 110-R > 188-08 > 101-14 > 抗砧3号。SO4可溶性糖含量最高，为2.27%，抗寒性高。抗砧3号可溶性糖含量最低，为0.38%，抗寒性最差。 可溶性蛋白质不仅可以增加其细胞的持水力，而且可以束缚更多的水分，减少原生质的致死率。可溶性蛋白具有较强的亲水胶体性。在低温时，植物体内的蛋白质可以通过调节基因表达来提高其抗寒性。大量研究表明，在抗冷过程中，植物体内合成大量的蛋白质，尤其是可溶性蛋白质，可见可溶性蛋白质与抗寒性有相关性 [ 4 ] 。本研究结果表明，可溶性蛋白质含量从高到低的顺序依次是5BB > 188-08 > SO4 > 101-14 > 贝达 > 抗砧3号 > 5C > 3309C > 110-R。5BB可溶性蛋白质含量最高，为33.95mg/g，110-R最低，为1.81 mg/g。 氨基酸是构成蛋白质的基本单位。在低温胁迫下，葡萄枝、叶中的氨基酸种类没有改变，其含量有变化 [ 5 ] 。游离脯氨酸在植物体内起到细胞质的渗透性物质作用，在低温胁迫下，可以稳定细胞内环境，平衡其代谢，降低其冻害程度，同时脯氨酸含量有所改变，但与抗寒性相关性较小。艾琳 [ 12 ] 认为在植物抗寒锻炼中，由于游离脯氨酸具有水溶性和无毒性等特点，其起到防脱水剂的作用来保护植物受冻。其含量的高低也与植物抗寒性相关。前人研究表明，在低温胁迫下，游离脯氨酸有调节和维持结构原生质与环境的渗透平衡，防止水分散失等作用，可以使蛋白质的可溶性增加，并且可溶性蛋白质的增加与其提高抗寒性保持着一致性 [ 13 ] 。 本研究结果表明，脯氨酸含量从高到低的顺序依次是5C > 110-R > 贝达 > 101-14 > SO4 > 188-08 > 5BB > 3309C > 抗砧3号。5C脯氨酸含量最高，抗砧3号最低。 丙二醛含量能够反映细胞膜脂过氧作用的水平，低温胁迫下，植物体内的丙二醛含量会增加，细胞膜透性改变，酶系统和代谢被破坏，使膜脂过氧化作用加剧 [ 14 ] 。葡萄枝条抗寒性差，MDA含量高，抗寒性强，MDA含量低 [ 15 ] 。本研究结果表明，丙二醛含量从低到高的顺序依次是188-08 < 110-R < 101-14 < 3309C < 5C < 5BB < 抗砧3号 < SO4 < 贝达。188-08丙二醛含量最高，贝达最低。 植物抗寒性不仅受到遗传因素的影响，还受其材料自身的生长情况等影响，是一个非常复杂的生理生化过程。冻害、病害与干旱等不利条件对植物共同造成胁迫危害 [ 15 ] - [ 20 ] 。可见，单一的抗寒生理指标不能反映出其抗寒性，需要综合考虑。因此葡萄砧木的抗寒性要综合评价，才能反映出其可靠性。
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user: 5. 结论 本研究结果表明，抗砧3号相对电导率最低，188-08最高；可溶性糖含量，SO4最高，为2.27%，抗砧3号最低，为0.38%；5BB可溶性蛋白质含量最高，为33.95 mg/g，110-R最低，为1.81 mg/g；脯氨酸含量，5C最高，抗砧3号最低；188-08丙二醛含量最高，贝达最低。综合比较分析，5C、5BB和SO4抗寒性较强于其他砧木品种，且抗寒性5C > 5BB > SO4。
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user: 摘 要 为保障充填开采对抑制地表沉陷影响的高效性，以邢台矿7608工作面充填开采为工程背景，采用理论分析、数值模拟及现场监测的方法对充填体压缩率对地表沉陷的影响展开研究。研究得出了充填体压缩率与地表沉陷之间的对应关系，针对邢台矿进行地表沉陷控制提供了可靠方案，对今后煤矿充填开采实践提供了理论指导。 关键词 :井下采煤，充填体压缩率，地表沉陷 Copyright © 2018 by authors， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着我国对煤炭需求量的持续增加，煤炭开采后会引起更多的地表沉陷，常常会影响井上构筑物的正常使用。煤炭开采会使工作面原有的受力发生变化，造成应力平衡破坏，引起一系列的煤岩层运动，采场顶部覆岩下降，进而会造成地表沉陷。地表沉陷常会造成房屋破坏，影响道路设施的正常使用，带来严重的经济损失 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。只有提高井下开采技术水平，采取一些措施防治地表沉陷，才可保障矿井健康长久发展。充填采煤作为一种绿色开采方法，能有效控制地表沉陷，更充分地利用地下煤炭资源。传统的矸石充填采煤法控制地表沉陷的效果有限；而高水充填后期的稳定性较差；膏体充填体质量比较好，但其料浆输送比较困难，充填系统易发生堵管现象。矸石充填开采技术的发展已经有一段时间，但井下综合机械化矸石粉煤灰充填开采技术的发展还处于初级阶段 [ 6 ] - [ 13 ] 。目前，井下开采过程中产生约占煤炭开采量8%~20%的废弃矸石，地面上原本就放置一些废弃的煤矸石，并且每年新产生的矸石量也较多。为解决矸石堆放问题，高产、高效综合机械化矸石粉煤灰充填采煤方法应运而生。虽然矸石粉煤灰直接充填开采工艺还处于初级阶段，但该充填方法优势明显，会在将来得到更为广泛的应用。完善矸石粉煤灰直接充填的开采工艺，对更好地推广该绿色充填采矿技术具有重要的现实意义。 以冀中能源集团金牛能源股份有限公司邢台煤矿为工程背景，采用数值模拟得出不同充填体压缩率与地表沉陷之间的对应关系。同时根据现场实际情况对原有的充填开采方法进行完善，研究充填体压缩性能影响地表沉陷的规律，以便在将来对煤矿充填采煤地表沉陷控制进行理论指导。
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user: 2. 工程及工作面概况 2.1. 工程概况 邢台矿位于邢台市西南方位，属于河北金牛能源股份有限公司，京广铁路在矿区东侧，矿区运煤专用铁路与京广线接轨，交通便利。井田现生产区南北倾斜宽3000 m，东西走向9000 m，面积31.9218 km 2 ，开采深度87~750 m。2号煤层位于山西组的下部，最小厚度4 m，最大厚度9.5 m，平均厚度为6.2 m。煤层属稳定的厚煤层，为矿井主采煤层。煤层顶板一般为灰黑色粉砂岩，底板一般为粉砂岩、细砂岩和黏土岩。工作面状况比较复杂，对开采方法和设备的要求比较高。该矿煤炭资源储量丰富，勘探区2号煤层资源储量为1700 × 10 4 t，主要村庄煤柱2号煤层压煤将近700 × 10 4 t。该矿的地质构造发育，断层数量较多。地质构造复杂使得工作面开采变得复杂，为工作面的布置和生产接替带来了难度，煤矿生产面临较大挑战。 2.2. 工作面概况 7608工作面的主采煤层为2号煤层，2号煤层位于山西组的下部，最小厚度4.19 m，最大厚度9.47 m，平均厚度为6.20 m，其中工作面内平均煤厚为6.1 m。煤层的中、下部有一层夹矸，由于煤层中夹矸的存在，将煤层分成上、下两部分，现模拟充填开采厚度为3.1 m的上分层煤层，剩下3 m左右的下分层煤层。煤层顶底板结构见表1。 Table 1 The geological survey of coal strat 岩石名称 厚度/m 岩性描述 表土 20.0 黄色，顶部约有0.2~0.3 m流砂层，以石英细粒成份为主 砾石 20.0 灰白色及紫色，成份以石英岩为主，砾粒大小不一，最大200~300 mm 砂质黏土 19.0 棕黄色，在顶部含有透明发亮的矿物及石英细砂 粉砂岩 4.3 深灰色，含植物化石及碳质，局部为薄层细砂岩 1号煤层 0.6 黑色，质硬，呈块状，亮煤 粉砂岩 6.7 深灰色，含植物化石及碳质，局部为薄层细砂岩 细砂岩 4.0 含云母，泥质胶结 粉砂岩 4.5 黑色，含有植物化石，以泥质为主 2号煤层 6.1 煤质良好，含植物化石，中部有一层夹矸 粉砂岩 6.6 含有植物化石，以泥质为主 2号下煤层 0.4 黑色粉末，含植物化石 中细砂岩 9.7 灰白色，成分以石英为主 表1. 煤岩层地质概况
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user: 3. 充填体压缩率模拟分析 3.1. 模型建立 数值模拟主要研究长壁充填开采不同压缩率充填体对地表沉陷的影响。程序模拟模型以邢台矿采煤工作面为原型，模拟岩层总厚度为300 m，煤层倾角2~14˚简化为水平煤层进行研究，距离边界100 m处开切眼，模拟开挖的长度为200 m，煤岩体力学参数见表2。 Table 2 The mechanical parameters of coal-rock mas 岩石名称 容重/(kg∙m − 3 ) 弹性模量/MPa 泊松比/1 抗拉强度/MPa 黏结力/MPa 摩擦角/(˚) 细粒砂岩 2600 14670 0.22 3.17 4.26 30 粗粒砂岩 2700 18050 0.14 7.69 7.68 38 砂质页岩 2000 9790 0.32 0.017 0.056 20 1号煤层 2500 15870 0.25 1.16 2.29 32 砂质页岩 2600 11340 0.30 2.38 3.74 28 细砂岩 2650 17490 0.25 6.5 8.3 30 砂质页岩 2600 17490 0.23 5.34 7.31 32 2号煤层 1400 6630 0.35 0.97 2.12 20 砂质页岩 2700 16500 0.17 7.50 8.52 37 表2. 煤岩体力学参数 该模型主要研究工作面向前推进后，在矸石粉煤灰混合充填体不同压缩率下，采场上方地表沉陷情况。其中，工作面实际开采走向方向较长，工作面长度为88 m，工作面进行边采边充。考虑到模拟研究目的以及方便计算，可设计模型长度为290 m × 400 m × 300 m。为模拟地下开采情况，设置工作面长度为90 m，即在X轴方向100 m至190 m，沿Y轴方向向前推进，推进总长度为200 m。构建数值模拟模型如图1所示。 图1. 数值模拟网格模型 根据邢台矿以往资料，设置该工作面充填前顶底板移近量为100 mm，充填体欠接顶量为方便计算可设置成零，模仿理想状态下矸石粉煤灰混合体充实采场采空区。先采上分层，采高取3.1 m。根据模拟矸石粉煤灰充填体压缩率分别为32%、22%、12%对应的计算采高依次可简化为1.0、0.7、0.4 m，据此计算采高并进行数值模拟。其中，32%和矸石粉煤灰干式充填的充填体压缩率大小接近，22%可对应注浆补强后的充填体压缩率的数值，通过近似类比现场实践情况，对比充填效果。 3.2. 模拟结果分析 其中，以充填体压缩率32%为代表，研究地表沉陷值大小随推进长度变化规律，模拟情况如图2所示。 图2. 不同工作面推进长度下地表沉陷值 由图2(a)~(d)可知，当矸石粉煤灰混合充填体压缩率为32%时，工作面推进50 m后，由于顶板开始出现下沉，此时会出现离层现象。根据模拟可知，地表最大下沉值为28.9 mm，当工作面推进到100 m位置时，顶部的覆岩继续下沉，由于煤层上部到地表的每一层岩性不同，发生破坏的程度也不相同，但会自下而上发生破坏，直至影响地表，地表最大的下沉值为98.5 mm。随着工作面继续推进到150 m时，所建模型的地表靠近中间位置的最大下沉量为179.3 mm，工作面上方岩层继续产生弯曲或垮落，最终导致地表出现较大的沉降。当工作面推进到200 m时，地表下沉点中的最大值为272.5 mm，观察发现，采场推进的正上方为下沉值最大的位置。通过对比图2(a)~(d)可知，地表出现的最大下沉点随着工作面向前推进也同时向前移动，并且地表沉陷值也会越来越大。 分别模拟垮落法、充填体压缩率为32%、22%、12%共4种情况下工作面推进200 m的地表沉降情况，如图3(a)~(d)所示。 由图3可知，采用垮落法时，采场上方的地表下沉量在以上4种情况中最大，最大下沉值将近400 mm，会严重影响井上地面构筑物的正常使用。当充填体压缩率为32%时，留给上覆岩层的下沉空间比垮落法要小一些，但同样会造成地表的下沉，模拟的地表下沉量在272.5 mm左右；当模拟的矸石粉煤灰充填体压缩率为22%时，岩层的弯曲、垮落程度会变得更弱一些，会造成地表下沉，下沉值为182.8 mm，小于200 mm，影响井上地面的构筑物正常使用的程度有限；继续减小充填体压缩率，模拟数值为12%时，岩层的弯曲只会发生在采场周边附近，带来的地表下沉值为69.0 mm，地表几乎不受影响。 针对地表沉陷与充填体压缩率之间关系，可根据模拟结果，对地表最大下沉值与充填体压缩率进行简单线性回归分析，煤矿在一定情况可采用该线性关系分析，如图4所示。 图3. 不同充填情况地表沉陷值 图4. 地表沉陷线性模型 由线性模型可以看出，地表最大下沉值随充填体压缩率增加呈线性增长。充填体压缩率相差10%时，地表下沉值变化较大，故提高充填体抗压缩性能显得尤为重要。垮落法的使用明显不利于地表沉陷控制，12%的压缩率对于煤矿来说又有很大操作难度，32%的压缩率对应的下沉值明显大于压缩率为22%的情况。当充填体压缩率在22%时，其地表沉陷等高线如图5所示，可以清楚了解到地表各点下沉值均较小。 可以对该充填体压缩率情况下水平变形和倾斜值进行监测，验证是否满足安全生产要求。对地表进行水平变形监测，采用模拟得来的数据进行求导处理，得到地表的水平移动变形值和倾斜值。 图5. 地表沉陷等高线图 由图6可知，其中倾向最大拉伸水平变形为0.25 mm/m，倾向最大压缩水平变形为−0.25 mm/m，走向最大拉伸水平变形为0.35 mm/m，走向最大压缩水平变形为−0.35 mm/m。水平变形最大值均小于2.0 mm/m，没有达到建筑物损害的等级I级标准，满足生产安全需要。 图6. 倾向(a)、走向(b)地表水平移动变形 根据图7可知，由模拟分析得到的倾向地表倾斜的最大值为0.35 mm/m，走向倾斜的最大值为0.50 mm/m，倾斜最大值均小于3.0 mm/m，没有达到砖混结构建筑物损害等级I级标准，该压缩变形情况下能满足保护地表建筑物的要求。 图7. 倾向(a)、走向(b)地表倾斜 综上所述，充填体压缩率越低，地表沉陷越不明显。在满足安全生产的条件下，为创造更多的企业利润，降低生产成本，采用破碎机将原生矸石适当减小，达到满足国家规定的要求。显而易见，充填体压缩率越小越好。压缩率为32%时地表下沉比较明显，而充填体压缩率为12%时对煤矿设备和工艺的要求较高。模拟结果表明，当充填体压缩率的范围在22%左右即可满足安全生产要求。当压缩率在22%左右时，也接近于实际现场注浆补强后的充填体压缩率，成本和工艺要求不高，制备也比较实际，各项数值均小于国内规定等级的I级标准规定值。为达到需要的压缩率，还可以根据工作面载荷大小找到合适粒径大小的矸石进行充填。根据以上分析可得出结论：地表沉陷的主要因素之一就是充填体的压缩量，表现为抵抗压缩变形的特性。通过模拟发现，压缩率22%时，走向和倾向水平变形都比较小，没有超过国家规定的I级允许变形。
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user: 4. 结论 1) 通过数值软件进行模拟，模拟压缩率对应分别为32%、22%、12%充填法以及垮落法的地表位移变化情况。根据数值模拟结果可知，随着充填体压缩率的减小，控制地表下沉的效果越好，能更好地保证地面构筑物的安全和工作设备的正常运行。选取适中的充填体压缩率为22%左右时，倾向方向和走向方向地表的最大水平变形值均较小，倾斜值也在安全范围内，远远小于I级采动损害程度。注浆补强工艺后矸石粉煤灰能达到较小的压缩率，抵抗变形的能力明显变大，充填体面对相同轴向应力情况后，能有效减小地表沉陷值，更适合建下充填开采。 2) 如果矸石粉煤灰充填体没有达到要求的压缩率，就需要采取相应的措施，如调节充填料中矸石粒径大小、调整矸石粉煤灰质量配比或者在矸石粉煤灰充填后进行注浆补强。通过以上方法，可以更好地发挥矸石粉煤灰充填采煤法的优势，带来预期的技术效果、安全效果和经济效果。
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user: 摘 要 本文利用偏角方差技术(Deviation angle variance technique: DAV-T)从热带气旋(Tropical cyclone: TC)系统亮温分布的对称化程度的角度，分析了2015年西北太平洋地区13个超强台风整个生命史过程中结构和强度的演变特征。结果表明，在热带气旋不同强度阶段其系统内深对流云团的轴对称化程度不同，相对应的DAV极小值(Map minimum value: MMV)随系统强度增大而出现明显减小，同时整体DAV分布也呈现由不规则分布向围绕热带气旋环流中心的近圆形结构变化的特征。然而在热带气旋系统处于热带低压及以下的低强度时期，且存在较大尺度非闭合深对流云团时，MMV量值较低但其位置则偏离系统环流中心出现在对流最旺盛的区域，此时MMV所在位置与环流中心的相对距离(Relative Distance: RD)可作为判断MMV所反映深对流云团对称化中心是否位于热带气旋环流中心的重要参考。综上所述，MMV的量值大小和位置对于热带气旋强度和位置的预报具有重要的指示意义。 关键词 :偏角方差(DAV)，对称化程度，超强台风 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 西北太平洋地区是全球热带气旋(Tropical cyclone: TC)，发生次数最多、强度最大的区域之一 [ 1 ] ，热带气旋活动十分频繁。而热带气旋的发生发展会对我国日趋增加的海上活动产生重要影响。因此，加强对西北太平洋地区热带气旋全生命史过程中强度和结构变化的研究对提高热带气旋活动预报能力具有积极意义。 热带气旋系统一般生成于低纬度地区的洋面上，而这些地区由于伸展范围广且缺少常规观测资料，因此可见光和红外卫星云图数据成为对海上热带气旋长生命史过程追踪的唯一有效手段 [ 2 ] 。当前基于卫星云图应用最广泛的分析热带气旋的方法，为上世纪70年代由Davorak提出的Davorak [ 3 ] [ 4 ] 。该方法利用红外和可见光卫星云图，将需要研究的云团结构同一系列热带气旋的标准模型进行比对进而得出结论。这些标准模型利用云团系统的环流来检测旋度，利用最低亮温值来检测云墙区的深对流，利用最高亮温值来检测眼区中心的环流，还利用最高亮温值与最低亮温值之差来预报热带气旋强度。最初的Davorak方法主观性很强，需要连续而密集的分析，并且准确性依赖于分析者的经验水平。Velden等 [ 5 ] 在原有Davorak方法的基础上进行了一些完善，提出了客观Davorak方法(Objective Davorak Technique: ODT)。该方法通过测量热带气旋眼区和周围区域的温度差异，根据由经验确定的查找表来预报热带气旋强度。尽管ODT可以相对客观地计算热带气旋强度，但眼区的位置仍需要通过与原Davorak方法类似的分析或者利用航天观测资料来确定。Olander及Velden [ 6 ] 在ODT的基础之上又提出了改进的客观Davorak方法(Advanced Objective Davorak Technique: AODT)。它根据眼区和环绕眼区的云系在不同发展阶段表现出的特征将云型进一步细分。该方法基于统计结果在ODT的基础上作了调整，并利用回归方程来预报热带气旋强度 [ 7 ] 。为了使该技术应用于热带气旋的整个生命史，当热带气旋还没达到热带风暴强度时，通过分析其螺旋云带的云型及曲率来得到强度估测值。此外，还有一些其他的基于数值天气预报产品来预报热带气旋生成和强度的方法。然而这些方法难以从普通云团中区分容易发展成为热带气旋的云团系统，仅仅适用于云团系统出现明显的螺旋云带之后 [ 2 ] 。 针对以往主观分析方法的局限性，Piñeros [ 8 ] 提出了一种使用红外卫星云图来获取热带气旋云团结构的形状和动力学特征的客观方法，即偏角方差技术(Deviation Angle Variance Technique: DAV-T)。当热带气旋系统从未组织化的云团中发展和加强时，云团结构或相对于一个特别的参考点而变得更加轴对称。该方法能够通过计算红外云图上的亮温梯度来得到每个热带气旋系统的对称化程度，并以此对热带气旋的组织化程度进行量化。结果表明，该方法在热带气旋系统的初生期、发展期、成熟期和消亡期的整个生命史过程中均客观有效。之后，Piñeros等 [ 9 ] 将该方法应用于北大西洋地区2004~2009台风季期间的热带气旋系统，利用对热带气旋云团系统的组织化程度或对称化程度的量化结果来间接测量最大风速，最终得到的最大风速即可作为对热带气旋强度的估计，其结果与美国国家飓风中心(National Hurricane Center: NHC)最佳路径集资料的均方根误差在6.7~7.7m∙s −1 之间。Ritchie等 [ 10 ] 将DAV-T应用于2007~2011年间北太平洋地区的热带气旋强度预报。在应用时采取了多种卫星资料源(GEOS-E、GEOS-W、MTSAT等)，并且鉴于在东北太平洋和西北太平洋地区热带气旋整体上的差异性，在这两个区域分别采取了不同的计算参数。结果发现，DAV-T在西北太平洋地区预报热带气旋的强度与联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center: JTWC)的最佳路径集资料相比，均方根误差在每一年都处于6.6~7.8 m∙s −1 之间，而在东北太平洋地区预报热带气旋的强度与NHC的最佳路径集资料相比均方根在每一年均处于4.8~8.6 m∙s −1 之间。此外，DAV-T在热带气旋生成(Tropical Cyclogenesis：热带气旋生成)的识别上也表现出巨大的应用价值 [ 2 ] [ 11 ] [ 12 ] 。 然而，DAV-T作为一种新兴的技术方法，对其物理意义及其相关应用的研究仍不够深入，特别是利用DAV值表征热带气旋对称化程度的具体细节不够清晰。因此，需要加强对多个热带气旋个例全生命史演变过程中DAV值及分布的细致分析，以进一步揭示其与热带气旋系统结构和强度的关系。此外，还需要加强我国自主资料源(如FY系列卫星资料等)对DAV-T应用的验证分析，为建立基于我国自主资料源的热带气旋结构和强度的客观监测和预报方法打下基础。
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user: 2. 数据与方法 2.1. 数据 目前我国用于监测西北太平洋区域的在轨静止卫星主要是FY-2F和FY-2G，其星下点分别位于112˚E和105˚E，径向覆盖范围为52˚~172˚E，45˚~165˚E。考虑到资料的协调性，将研究资料覆盖的范围整合为0˚~40˚N，100˚E~160˚E。但由于卫星调试、区域加密观测任务等原因，单个卫星在某些时间段缺少全区或部分区域的观测信息，因此本文以FY-2F卫星观测资料为主，在其资料缺失期间以FY-2G卫星资料进行补充。本文主要使用的卫星资料来源于静止气象卫星长波(10.7 μm)，每小时一次的红外亮温数据，空间分辨率为0.05˚/像素(约5 km/像素)。研究发现，适当降低研究资料的空间分辨率不会对计算结果产生显著影响，但会显著减少计算所需时间 [ 2 ] [ 9 ] ，因此为提高运算效率，将研究资料的空间分辨率提取为0.1˚/像素(约10 km/像素)。 本文用于描述热带气旋强度、位置以及物理量场分布的常规资料包括中国台风网提供的中国气象局最佳路径(China Meteorological Administration Best Track Datas: CMA-Best Track)资料和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction: NCEP)提供的全球分析资料(FNL: Final Operational Global Analysis)，其中最佳路径资料时间分辨率为6小时，主要用于分析台风位置、强度及其不同生命史阶段的划分；再分析资料时间分辨率为6小时，水平分辨率为1˚ × 1˚，主要用于热带气旋个例环境场的诊断分析。 为了覆盖热带气旋全生命史过程，本文选择2015年达到超级台风强度的所有台风个例作为研究范围，但由于其中台风Champi和Infa的卫星资料缺失较多，因此将研究对象设定为13个超强台风个例：Maysak、Noul、Dolphin、Chan-hom、Nangka、Soudelor、Goni、Atsani、Kilo、Dujuan、Mujigae、Koppu和Melor。本文将CMA-Best Track对每个台风从开始记录时刻到停止记录时刻期间的全过程定义为其完整生命史过程。并按照《热带气旋等级》标准 1 将常规资料样本划分为弱于热带低压(Weaker than Tropical Depression: ≤TD)、热带低压(Tropical Depression: TD)、热带风暴(Tropical Storm: TS)、强热带风暴(Severe Tropical Storm: STS)、台风(Typhoon: TY)、强台风(Severe Typhoon: STY)、超强台风(Super Typhoon: Super TY)、以及变性的温带气旋(Extratropical Cyclone: ET)八个等级。 2.2. 研究方法 基于卫星资料的观测研究表明，热带气旋的生成、发展和消亡过程，对应于区域分散的强对流云团趋于集中和闭合的组织化过程、围绕眼心的组织化环状强对流带的轴对称化过程以及陆面或较冷洋面上的组织化对流云带的非对称消散过程 [ 3 ] [ 13 ] [ 14 ] 。对于具有一定强度的热带气旋，其红外云图上亮温值的梯度方向将趋向于指向暖心的辐合型形状，且热带气旋的强度越强，云团的对称化程度相应也就越高。基于此，可以通过计算热带气旋云团区域内红外云图亮温梯度与其相对于参考中心的径向矢量的夹角偏差累积量(Deviation Angle Variance: DAV)来表征热带气旋强对流云团的对称化程度，从而实现对热带气旋的定位跟踪和强度估计。 以台风Noul在5月10日06时的红外云图图像为例(图1(a))，DAV-T的计算过程如下： 图1. DAV-T算法原理示意图。(a) 台风Noul在UTC 5月10日06时的红外云图分布(阴影，单位：K)；(b) 偏差角计算示意图(单位：角度)；(c) 参考点O r 的偏差角频率分布图(单位：deg 2 )，所有偏差角的方差值为1532 deg 2 ；(d) DAV值分布图(阴影，单位：deg 2 )。其中“●”为CMA-Best Track资料记录的台风中心；“▲”为MMV所在位置；“*”为任意选取的参考点O r 位置；R为像素半径；圆形黑线包围区域为参考点O r 的DAV值的计算区域；红色箭头代表计算区域内的某一点的亮温梯度方向；绿色箭头方向为该点相对于参考点O r 的径向方向；θ i 即为该点相对于参考点O r 的偏差角 首先，在红外云图上选定一个像素点 O r 作为热带气旋中心，该点同时作为DAV计算的参考点。然后以该参考点为中心，选定某一确定的计算半径R以内的范围作为参考点 O r 处进行计算的区域。其次，对处于 O r 点计算区域内的每一个像素点，均计算出该像素点的亮温梯度方向与该像素点指向参考点 O r 方向的夹角 θ i ，即为该像素点相对于参考点 O r 的偏差角(Deviation Angle) (图1(b))。 θ i 绝对值的大小，表征了热带气旋云团亮温梯度与理想涡旋亮温梯度分布之间的差异，因此偏差角位于0˚附近的像素点越多，表明对流云团相对于选择参考中心的对称化程度越高(图1(c))。 O r 点的DAV即定义为该点计算区域内所有像素点偏差角绝对值的方差。由此可见，当给定中心位置后，可通过计算得到一个表征热带气旋系统整体的对称化程度的DAV。因此，DAV的大小对中心位置的选择非常敏感。实际观测尤其是实时监测和预警过程中，难以准确确定热带气旋的中心位置。为此，将红外云图上的每个像素点依次选为参考点，依次重复上述计算过程即可得到整个红外云图对应的DAV分布图(图1(d))。其中DAV的低值区对应于红外云图上对应于该点对称化程度较高的云团的分布区；DAV极小值(Map minimum value: MMV)的大小对应于热带气旋系统中云团对称化水平的最高程度，与此同时，MMV的位置则可以表征热带气旋参考中心的位置。因此，利用DAV-T可以将云团的亮温分布信息与热带气旋的结构特点相匹配，进而可以对热带气旋的强度和位置等相关信息进行分析和判定。 此外，计算过程中边界半径的大小也会影响热带气旋系统区域的划分，从而影响对系统对称性程度的计算结果。本文在计算过程中考虑到西北太平洋热带气旋系统尺度的大小，参考Wood等 [ 11 ] 的研究，将每个DAV值计算选取35个像素点(约为350 km)作为计算区域的半径。由于当某一格点上DAV值高于一定量值后，表明相对该点的云团对称化程度已经较弱，不具备热带气旋的系统性特征，因此Wood等 [ 11 ] 将2000 deg 2 作为对热带气旋系统进行识别的DAV阈值，即DAV大于2000 deg 2 的可不作分析。但其研究对象仅限处于海面上的热带气旋系统，而本文分析了包括台风登陆之后的整个生命史过程，其中在台风登陆之后的过程中，由于受到地形的动力、热力作用影响，使得台风在消亡阶段的DAV值较高，因此本文将2400 deg 2 作为阈值，将所有高于2400 deg 2 的DAV值均以空值代替，使得图形结果在更加直观和易于分辨的同时，能够识别和追踪热带气旋整个生命史阶段的云团分布特征。
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user: 3. 台风Noul、Soudelor生命史过程中的DAV分布特征 为了直观分析DAV分布与热带气旋全生命史过程中的路径变化和强度演变的对应关系，并揭示热带气旋不同阶段DAV分布和变化特征，本节选取Noul和Soudelor两个超强台风个例进行研究。 3.1. MMV分布与热带气旋路径和强度关系 将台风Noul与Soudelor生命史过程中由每个时刻所对应的MMV位置的变化轨迹与CMA-Best Track资料记录的热带气旋路径进行对比，从图中可以看出(见图2)两者具有良好的匹配性。为了进一步量化两者之间的相关程度，计算了CMA-Best Track资料记录的热带气旋中心与该时刻MMV所在位置的相对距离。从热带气旋不同时期相对距离的演变中(图2(c)，图2(d))可以看出，在热带气旋强度较强的成熟期，相对距离较小；相对距离较大的点则全部集中于热带气旋强度较弱的生成期和消亡期。特别的，由于在台风Noul的成熟期影响其发展的天气系统较少，因此对应的相对距离波动很小；然而，在消亡期由于受到吕宋海峡地形较为强烈的影响，系统的对称化程度明显减弱，导致相对距离在该时期出现了剧烈的增加且波动很大。对于台风Soudelor，在初生期和消散期，相对距离均具有较为剧烈的波动，特别是在登陆之后，由于受到地形强烈的动力和热力作用，路径曲率增大，台风开始向非对称结构演变，使得相对距离在这一阶段要显著高出其他时期。 由于根据每小时红外云图亮温资料计算得到的MMV时间序列相对于CMA-Best Track资料记录得到每6小时的台风强度变化反映的是不同时间尺度上的系统特征，因此MMV在快时间尺度上的高频变化难以在客观分析资料中得到体现 [ 2 ] [ 9 ] ，同时MMV时间序列的高频信号主要反映的是热带气旋系统环流内对流活动的瞬时变化特征，对系统强度的变化影响较小 [ 8 ] 。因此图3在给出CMA-Best Track的每6小时海表面最大风速和海平面最低气压与基于红外云图亮温资料计算得到的MMV原始时间序列的基础上，采用切比雪夫(低通)滤波器，以研究的每个台风对象的总时次为采样率，设置截断频率为0.01 π，得到滤掉高频波动后的MMV时间序列。 图2. (a) 台风Noul最佳移动路径及MMV所在位置移动轨迹对比，及其(b)生命史过程中对应时刻MMV位置与热带气旋中心相对距离变化(单位：km)；(c) 台风Soudelor最佳移动路径及MMV所在位置移动路径对比，及其(d)对应时刻MMV位置与热带气旋中心相对距离变化(单位：km)。左列图中蓝色点实线为台风移动路径，黑色实线为MMV所在位置移动轨迹；红色原点及数字表示对应日期00点热带气旋中心位置。右列图中点实线中蓝色圆点表示RD大于200 km的时刻，图表框上界标注了热带气旋不同强度阶段的对应时刻 整体而言，台风Noul的生成和消散过程均十分迅速，强度变化过程呈典型的“V (倒V)”型分布，而台风Soudelor处于强度较弱的时间则较长，特别具有较长的消散期，并且在其发展过程中强度维持和加强交替出现。对于不同发展特点的台风，MMV的量值大小与热带气旋中心最大风速均呈现相反的变化趋势、与中心最低气压均呈现相同的变化趋势。这表明MMV对于热带气旋强度具有重要的指示意义。 图3. 基于最佳路径资料分析得到的台风Noul (a)和台风Soudelor (b)生命史过程强度变化，其中绿色实线表示最大地面风速(V max ，单位m∙s −1 )，蓝色实线表示最低海平面气压(P min ，单位hPa)；以及基于卫星资料分析得到的台风Lionrock (c)和台风Meranti (d)生命史不同阶段滤波前后MMV (单位：deg 2 )的演变，其中滤波前(后)由绿(蓝)色实线表示 3.2. 热带气旋系统的DAV空间分布特点 由上分析，MMV及相对距离均与热带气旋的强度呈现出显著的对应关系。考虑到在热带气旋的生成期或消散期容易出现MMV、相对距离与强度变化不相对应的异常情况，因此选择Noul具有较高MMV和较大相对距离的时刻，及其强盛期具有较低MMV和较小相对距离的时刻，结合台风的云系结构和环流形势特征以及NCEP再分析资料，进一步探究DAV值分布特点与TC系统结构的关系。 在5月10日06时(如图4(a)，图4(b))，台风Noul中心气压达到最低值——920 hPa，其强度也随之达到顶峰；此时TC系统内出现闭合的深对流眼墙，对应DAV的分布也呈现围绕TC系统中心的近圆形低值区域，其MMV量值低至1183 deg 2 ，其位置位于台风内核环流区域强对流云团中心的局地量温高值区，说明当TC强度越大，且系统内深对流云团组织化成为环状闭合眼墙后，MMV量值越小，同时其位置能够指示环状云团的对称中心。比较CMA-Best Rack资料记录的台风中心发现，其与MMV位置基本重合。在11日12时，尽管台风Noul强度已经出现减弱，但尚未登陆，从红外云图上看其具有明显的闭合结构，并且对流强度较强。其对应的DAV低值区也基本呈现出圆盘状的分布，但MMV已显著增加(2005 deg 2 )。至12日06时，热带气旋已登陆，从红外云图上看，系统的环流特征已基本消失，等位势高度线不再闭合，云团结构呈高度非对称性。从DAV图上来看，DAV低值区面积显著缩小，并且边缘不规则，同时MMV进一步增加，达到2145 deg 2 ，说明该时刻基本不存在组织化的深对流云团，此时MMV的位置也与TC环流中心明显偏离，从而导致相对距离出现了一个跃升的突变(见图2(d))。
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user: 4. 2015年超强台风的DAV统计特征 4.1. MMV与热带气旋强度变化的关系 本节将2015年13个超强台风整个生命史过程中的强度与对应时刻表征热带气旋的对称化程度的MMV进行对比。结果表明(图5)，所有热带气旋个例的MMV与V max 、P min 相关关系的统计结果均通过显著性t检验，且在99%置信水平上显著。除与台风Chan-hom的强度变化为弱相关关系外，MMV的量值大小与其余台风的强度均呈现强相关关系。其中，MMV与台风Maysak的相关性最好，滤波前(后)与风场的相关系数达−0.83 (−0.93)，与气压场的相关系数达0.81 (0.89)。此外，在整体分布上，滤波后的MMV与热带气旋强度的相关系数(绝对值)要明显高于滤波前；同时MMV与热带气旋系统V max 的相关系数要明显高于与P min 的相关系数。对CMA-Best Track记录的所有超强台风个例各个时刻的V max 与对应的MMV进行纵向对比分析，两者之间的相关系数为−0.82，结果在99%置信水平上显著，具有强相关性。以上分析表明，热带气旋的MMV随着时间的变化会出现一定的高频波动，去掉这些高频波动的影响可以使其与热带气旋的要素场之间有更好的对应关系；同时相比于热带气旋的气压场，MMV能表达更多的风场信息，因此可以通过建立MMV与V max 的关系来间接的估计热带气旋强度。 图4. 台风Noul典型时刻红外云图、气象要素场及DAV分布的对比。选取时刻为(a)和(b) UTC 5月10日06时；(c)和(d) UTC 5月11日12时；(e)和(f) UTC 5月12日06时。左侧为红外卫星云图(阴影，单位：K)；500 hPa等位势高度线(等值线，单位：dgpm)和10 m高度风场(箭头，单位：m∙s −1 )。右侧为对应时刻的DAV分布图(阴影，单位：deg 2 )和850 hPa涡度场分布(等值线，单位：10 −6 s −1 )。其中“●”为CMA-Best Track资料记录的台风中心；“▲”为MMV所在位置 图5. MMV与台风强度的相关系数。其中暖色调代表滤波前(Before filtering: BF)后(After filtering: AF)的MMV (单位：deg 2 )与V max (单位：m∙s −1 )的相关系数；冷色调代表滤波前后的MMV (单位：deg 2 )与P min (单位：hPa)的相关系数 本文使用Sigmoid函数来建立MMV与V max 之间的回归模型(见图6)。该函数模型不仅与MMV的变化特征相吻合，还具有在V max 边界处收敛的特点，从而避免得到偏离实际强度的估计。由于CMA-Best Track与MMV资料的时间尺度不同，包含了更多大尺度的信息，因此每个等级的强度都会对应若干MMV值，这使得两者之间的相关关系的分析变得复杂。为克服该问题，仅将每个等级强度所对应的MMV中位数选取为拟合数据，进行回归分析 [ 2 ] [ 9 ] 。拟合方程如下： V max ¯ = I max − I min 1 + exp ( α σ 2 + β ) + I min (1) 其中 V max ¯ 为 V max 的拟合值， α 、 β 为根据数据调整的方程参数， σ 2 为滤波后的MMV值， I max 、 I min 分别对应于最佳路径集资料中的最大强度和最小强度。预报强度的范围则会介于 I min ~ I max 之间。 I min 取5 m∙s −1 ， I max 取80 m∙s −1 。当残差值最小时， α 取3.05 × 10 −3 (2.96 × 10 −3 ， 3.13 × 10 −3 )， β 取−4.20 (−4.32， −4.08)。 图6. MMV与热带气旋中心最大风速(V max )拟合关系。其中绿色点为MMV分布；红色点为每个强度等级的MMV中位数；黑色线为Sigmoid函数曲线 根据建立回归模型可以计算出每个强度下的MMV拟合值及置信区间(见表1)。这样，采用MMV的拟合值或置信区间的上下限即可作为台风强度判别的阈值，从而为相应强度台风的预警提供参考。需要说明的是，当采用的MMV阈值越低，台风识别的准确率会较高，但漏报率也会较高；反之，当采用的MMV阈值越高，台风的漏报率会较低，然而误报率同时则会升高 [ 11 ] 。 Table 1 MMV fits at different typhoon intensitie 热带气旋强度分类 TD TS STS TY STY Super TY 拟合值(deg 2 ) 2191 1916 1721 1554 1396 1227 95% CI (deg 2 ) 2093~2295 1825~2011 1636~1812 1473~1639 1319~1477 1154~1303 表1. 不同台风强度下的MMV拟合值 从结果来看，MMV在不同阶段量值的分布特征有着显著的差异，这可以作为对台风强度分级的重要指标，对于台风的监测和预警有着重要意义。特别是在热带气旋系统由弱于TD至TS强度阶段的变化过程中，MMV在整体上的下降幅度最大，表明强对流系统的轴对称过程对台风生成和消散过程具有重要影响，因此DAV-T对热带气旋生成期和消散期的意义更加显著。 4.2. 相对距离与热带气旋强度变化的关系 从相对距离的统计特征来看(表2)，台风Goni的相对距离相对最小，而台风Atsani则相对最大。值得注意的是，DAV-T的系统误差与资料的分辨率相同，均为0.1˚ (约11 km)。此外，鉴于热带气旋初生期水汽条件不充分、登陆后的消散期受地形影响较大，将低于TD(含TD)强度时期的样本排除后发现相对距离有了大幅下降。特别是对于受地形影响较大的Noul以及多次登陆的台风Soudelor，相对距离均方根的降幅分别达到了45.5%和48.9%。整体而言，热带气旋云团的MMV所在位置与BestTrack资料记录的热带气旋中心具有很强的一致性，因此前者对于后者的确定具有重要的参考意义。 Table 2 Comparison of relative distance between MMV locations and CMA-Best Track data for different TC system 误差(km) 中位数 均方根 >TS强度阶段 全生命过程 >TS强度阶段 全生命过程 Maysak 79.2 88.6 105.6 137.3 Noul 60.0 67.7 124.3 130.9 Dolphin 87.7 105.4 134.6 143.7 Chan-hom 85.9 91.3 140.8 144.5 Nangka 79.2 81.3 93.8 111.9 Soudelor 50.4 62.6 122.5 153.5 Goni 46.4 49.0 121.6 126.6 Atsani 71.5 78.8 130.6 144.6 Kilo 113.8 113.8 190.4 190.4 Dujuan 67.0 86.5 131.7 156.2 Mujigae 57.2 57.1 76.8 78.1 Koppu 140.8 187.0 177.8 205.7 Melor 51.1 62.3 195.5 198.6 表2. 不同热带气旋系统MMV位置与CMA-Best Track资料的相对距离对比
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user: 5. 结论与展望 本文基于FY-2F、FY-2G的红外卫星资料，利用DAV-T从热带气旋系统对称化结构的角度研究了2015年13个超强台风的整个生命史过程。结果表明云团的DAV值分布及特征对于热带气旋系统的结构和强度具有重要的指示意义，进一步揭示了MMV量值及其所在位置分别与热带气旋强度及其中心的物理联系，并且充分验证了将我国自主资料源应用于该方法的可行性。 1) DAV的分布在热带气旋系统的不同阶段具有不同的特征。对于低强度的热带气旋系统，其DAV的量值往往整体较高且边缘不规则；反之，对于高强度的热带气旋则对应于规则的DAV低值区。利用DAV低值区的极小值MMV能够对云团的对称化程度进行量化，从而作为分析热带气旋的重要指标。MMV的量值与用来表征热带气旋强度的V max 、P min 之间存在良好的相关关系，特别是前者，因此可以通过建立回归模型的方法利用MMV来间接测量V max ，进而对热带气旋强度做出估计。 2) 在热带气旋系统的整个生命史过程中，MMV所在位置与热带气旋中心具有良好的匹配性。两者之间的相对距离在热带气旋系统的不同阶段具有显著差异。整体而言，在热带气旋系统的发展期和成熟期，相对距离很小；而在热带气旋系统的的生成期和消亡期，相对距离则相对较大。研究表明，当热带气旋系统云团呈闭合分布时，MMV位置能够较好地指示眼心所在；然而当系统云系出现明显非闭合特征时，MMV所在位置总是趋向于局地对流最旺盛的区域，这使得在生成期和消散期MMV常处于组成热带气旋云团的某一云块中，特别是在热带气旋登陆之后，受地形的动力、热力等作用影响，会使得热带气旋云团的结构更加复杂，从而造成相对距离偏大。在热带气旋强度较弱的阶段相对距离的大小受强度影响较大，而当热带气旋系统达到一定强度出现稳定的形态结构之后，随着其强度的增加相对距离的下降幅度逐渐缓慢。根据相对距离在热带气旋不同强度时的分布差异，可以将其作为热带气旋强度判别的辅助参考。 本文的研究在以下几个方面仍需要做进一步的研究：1) 研究对象的选取需要覆盖更广的时间段以及更多不同强度的热带气旋个例，进一步增强对DAV-T的普适性研究。2) 由于计算半径数值的选取对热带气旋系统对称化程度的量化过程会产生重要影响，因此需要针对DAV-T计算半径进行敏感性实验，以确定适用于我国自主资料源的最佳数值，并进一步讨论不同的计算半径对不同强度热带气旋的影响。3) 相对距离在热带气旋系统的低强度时期数值仍相对偏大，在原DAV-T算法基础上需进一步引进云团亮温值等其他客观资料信息作为判别阈值，以提高定位精度并减少MMV的高频信号。