DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果及讨论 3.1. 曝气–植物对氨氮的去除 实施治理工程前，天然湖的水体氨氮平均浓度为2.0 mg/L，实施治理后， 氨氮平均浓度下降至0.65 mg/L， 下降了约67.5%。根据汤迪娟 [ 3 ] 的研究，将1 g氨氮转化为硝态氮大约需要4.5 g的O2，因此在溶解氧含量较高的地方才能进行硝化。因水中的溶解氧主要来自植物根系的输氧作用和由空气溶入水中的氧，所以植物的供氧能力决定了氨氮的去除效果。氨氮的去除主要是植物和微生物的共同作用，且植物吸收占主导作用，而浮岛上的填料能给微生物提供优良的附着条件，从而促进氨化、硝化及反硝化作用的进行，达到去除水体氨氮的效果。5月份至7月份是植物生长旺季，温度和光照适宜，有利于植物的光合作用，增强水体氧气含量，加上曝气机的作用，使前期氨氮的含量稳步下降。 在监测中发现，持续曝气引水环流措施对水体氨氮浓度产生了较大的影响，在水体循环流动时，氨氮浓度会大幅度下降，由图2可知，最低分别可达0.34、0.21 mg/L；在停止曝气后，氨氮浓度则逐步回升，这可能主要是因为天然湖半封闭性的水体环境中，存在着大量的营养盐和有机污染物，在自然状态下不能得到有效的输出，在通过工程治理加强水体流动和增加水体溶解氧浓度后，可促进水体溶解氧均匀分布和植物、微生物对污染物的吸收、吸附和降解，达到转换污染物存在形式和减缓底泥中营养盐释放的效果 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，但在措施停止之后，湖泊中积累的污染物仍然会呈周期性的循环或迁移释放，使氨氮浓度有升高表现 [ 7 ] 。 根据监测曝气和生态浮岛对氨氮都有较好的去除作用，氨氮浓度呈下降趋势；在曝气机的氨氮浓度总体比浮岛群的氨氮浓度低，说明曝气对于氨氮的去除效果比水生植物的去除效果好。 3.2. 曝气–植物对COD的去除 从图3可知，生态浮岛系统和曝气机对于有机物的降解，COD的降低起到了一定作用。实验初期，COD浓度呈直线下降趋势，其去除率分别达到了22.11%和26.70%。随着植物的生长，生长茂盛的根系为微生物的吸附和繁殖提供了较好的生存环境，而微生物的降解也会消耗大量有机物。随着时间推移， Table 2 Specification parameter of major equipment 设备名称 规格型号 强力造流曝气机 NOZZLE-A2200 浮水喷泉式曝气机 FANS2200 浮田型浮岛 FORTUNED 表2. 主要设备规格参数 图2. 氨氮浓度变化曲线 图3. COD浓度变化曲线 水体中营养盐浓度降低，植物所需的营养盐逐渐缺乏，有机物的扩散作用成为影响植物吸收利用和微生物降解的主要因素，有机物的降解变慢，有机物的含量逐渐下降。根据刘勇 [ 8 ] 的研究表明，美人蕉发达的根系为水体微生物提供了良好的附着载体；美人蕉的填料生态浮床对COD有很强的去除能力，是由于浮床植物与填料同时发挥作用，促使微生物能在附着载体上大量生长繁殖并形成生物膜，从而强化生态浮床系统对有机物的降解作用。曝气机则大量提升水体溶解氧含量，曝气环流可以防止有机物沉积，并充分发挥好氧微生物的降解作用，而且扬水曝气过程中也利于去除易溶于水易挥发的有机物，使水体的COD下降。 在实验中期，两组COD值都普遍升高，这是由于夏季降雨量偏大，外源污染较严重，导致湖泊水体COD值增加。并还可能是水体自身有藻类沉降分解导致。实验后期COD浓度一直处于降低趋势，虽偶尔因天气原因导致湖泊中有机物升高，但总体去除效果较稳定。实验结束COD的去除率分别为50.0%和50.2%，COD的平均浓度为22.80 mg/L，较工程实施前的平均浓度45.70 mg/L下降了50.13%，说明生态浮岛和曝气对COD的去除能力基本相当，并且效果较为显著。 3.3. 曝气–植物对总磷的去除 曝气可以使总磷降低，水生植物也能有效去除污水中的总磷，随着实验时间的推移水体总磷浓度明显下降，生态浮岛的去除效率在在初期呈直线性上升，分别达到17%、24%、38%。去除效果明显，这是因为实验前期水体中营养充分，植物的吸收速度快，去除效果较好。在后续的实验过程中，由于水体中的营养盐降低和水体溶解氧的消耗，减慢了植物的生长代谢活动，也抑制了植物对磷的吸收和利用，因此在后期实验中，磷的吸收呈现出缓慢的降低，同时由于天气条件的变化和监测的误差等因素的影响而出现一定的波动。 磷的去除一方面是其以磷酸盐沉降并固结在基质上，另一方面是可给性磷被植物吸收。由图4可知，生态浮岛和曝气机的变化曲线基本一致，由于水生植物其发达的根系，特别是美人蕉 [ 9 ] ，其能吸附大量磷酸盐，使总磷含量迅速降低。在随后试验期间曝气机除磷效果均趋于平缓，增长幅度较小。生态浮岛之后较为波动的原因是未及时护理浮岛导致杂草生长使水生植物生长环境受到影响，在及时清理浮岛后总磷含量也呈下降趋势。在最后监测结果表示浮岛和曝气机两组的总磷去除率在达到64.55%和71.69%。 生态浮岛对磷的去除，主要通过沉淀作用、吸附作用以及植物的吸收和有机物质的积累等来实现，且磷易被富含Fe、Al及Ca等的矿物质吸附 [ 10 ] 。植物和大多数微生物均无法直接吸收和利用有机磷及 溶解性较差的磷酸盐，只有通过微生物转化为溶解态磷酸盐才能被植物和微生物吸收 [ 11 ] 。而通常植物对磷的吸收作用较低，且在封闭环境内微生物吸附磷无法排出，除磷作用亦不明显 [ 12 ] [ 13 ] 。同时曝气除磷过程具有复杂性，曝气可能对总磷通过沉淀、吸附和粘附等作用的去除产生有利的影响，从而促进了总磷的去除效果，其作用机理有待进一步研究。 3.4. 曝气–植物对浊度的去除 浊度是表征水体的颜色和浑浊程度的指标，有研究指出，悬浮物尤其是泥沙、腐殖酸、藻类等非溶解态的悬浮物可导致水体浑浊和异色。而在水生态系统中，植物产生的枯落物被认为是水体物质和能量的重要来源 [ 14 ] 。在王桢桢 [ 15 ] [ 16 ] 等人的研究中，植物枯落物进入封闭或半封闭水体，可向水体输送高水平的有机物和营养盐，这些有机物和营养盐主要来自于枯落物的腐烂分解，这是导致封闭景观水体发生水质污染的主要原因。该过程中产生的腐殖酸类物质及腐烂残渣会引起水体浊度上升、颜色变深发黑，又由于景观水体本身自净能力较低，最终导致水体发生严重的表观污染。北戴河湿地小型湖泊是较封闭的景观水体，周边为泥沙地面，降雨径流携带的泥沙易于进入水体，水中植物残体等沉积物较多，且营养盐丰富，适宜藻类等浮游植物生长，故非溶解态物质中泥沙等无机颗粒较少，在一定条件下，腐殖酸、泥沙和藻类影响了水体的浊度。夏季雨水充沛，使水体浊度有波动变化，浮岛上的植物产生的落叶等腐殖质也会影响浮岛周边水体的浊度，由于曝气提高水体溶解氧，使水体COD降低，利于去浊；曝气还使水中悬浮物质絮凝，直接促使水体变清，使得曝气机周边水体浊度迅速下降。 随着水体中有机物、氨氮及总磷等指标的去除，水体的浊度也在不断下降。150 d的实验过程中浊度的变化曲线见图。从图5可看出，在整个试验过程中，生态浮岛群和曝气装置中，浊度总体呈下降趋势，在间隔曝气的实验期间和清理浮岛3次后，最后监测的浊度值分别为12.60 ntu和11.10 ntu，分别下降了45.2%和39.7%。
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user: 4. 结论 (1) 向富营养化湖水放置曝气机和生态浮岛，能有效地降低水中的COD、氨氮、总磷和浊度，向水体中培养一定量的浮水植物可以强化净化作用。 (2) 处理情况易受天气情况影响，夏季阳光充沛易于植物生长发挥有力的吸附降解作用，但同时夏季的雨水在稀释水体污染物也易给水体带来外源污染物，造成水体二次污染。 图4. 总磷浓度变化曲线 图5. 浊度变化曲线 (3) 温度对景观水体的表观污染有显著影响，夏季的温度较高，水体表观污染严重，但经过处理措施污染程度变化速度快。 (4) 曝气和水生植物对浊度的去除效果并不显著，而体现在对有机物和营养盐的降解转换作用下，去除了增加水体色度和浑浊度的有机物和营养盐，本身对于大颗粒悬浮物或腐殖质没有去除效果。 (5) 曝气–植物法修复相对封闭的景观水体是近期新兴的原位修复技术，旨在不破坏原有的生态平衡条件下，强化水体的自净能力和环境承载力，方便操作，投资较少，容易广泛推广，是一项很有前景的景观水处理技术。
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user: 摘 要 同震滑动的空间分布估计问题是不适定的，其反演结果存在非唯一性。为了获取稳定的同震滑动分布，本文采用了光滑模型约束的正则化反演方法。算法实施过程中，构建了断层面非均匀离散的滑动量分布光滑约束模型，并设计一种快速稳定的正则化因子求取方法；为了获得合理的滑动分布，采用了非负最小二乘求解方法。理论均匀滑动分布模型的反演试算，验证了反演算法的有效性和稳定性，且非负最小二乘方法能规避不合理的滑动分布。利用光滑约束反演方法反演了2005年Nias地震的同震滑动分布，并与前人的研究结果进行了对比分析。2005年Nias地震反演结果显示：断层面最大滑动量为12.8 m，这与Konca等反演得到的结果一致，且滑动分布所释放的地震矩为9.91 × 10 12 Nm，其地震震级为Mw = 8.6，与USGS公布的结果一致。通过理论滑动分布模型和实际震例的反演结果表明，光滑约束正则化反演方法是可行的，并能合理地重建断层面的同震滑动分布。 关键词 :同震滑动分布，正则化反演，光滑约束模型，非负最小二乘，2005年Nias地震 Copyright © 2017 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 地震同震滑动分布反演问题是不适定的(ill-posed)，其反演结果具有非唯一性。为了增强反演过程的稳定性、减少反演结果的非唯一性，需要加入先验约束条件进行正则化反演。根据不同的先验约束条件，模型约束目标函数主要有最小模型、最平坦模型和最光滑模型，分别对应模型参数的平方和最小、模型参数导数的平方和最小和模型参数二阶导数的平方和最小。Masterlark等通过滑动量的二阶导数来约束断层间的滑动，实现了走向滑动量或倾向滑动量的光滑约束 [ 1 ] ；Tong等采用滑动量的一阶导数最小进行约束，实则是一种最平坦模型约束形式 [ 2 ] ；Maerten等构造了三角形单元剖分的尺度依赖伞算子(scale-dependent umbrella operator)，通过结合点源位错理论，实现了复杂断层面构造的同震滑动分布反演。另外，即使在反演中加入了先验光滑约束条件，但由于GPS测量数据的分辨率仍然无法保证断层面的滑动分布模型的合理性 [ 3 ] ；此时，除了光滑约束外，需要借助于更强的约束；Barnhart和Lohman尝试了固定滑动角，再利用最小二乘法进行求解 [ 4 ] ；Pollitz等将滑动角固定到纯走滑或纯倾滑的情况，只反演滑动量 [ 5 ] ；Fukuda和Johnson将断层面滑动分布反演问题中线性参数和非线性参数分离，混合使用线性与非线性反演方法，但反演计算效率较低 [ 6 ] ；Ziv等采用非负最小二乘求解了同震反演过程中的超定问题，对滑动量进行了非负约束 [ 7 ] 。因此，先验光滑约束是一种弱约束，而滑动角约束则是一种强制约束。 在正则化反演计算过程中，正则化因子选取的合理与否直接影响着反演结果的分辨率和反演过程的稳定性，决定着反演求解过程成功和失败的命运。正则化因子决定了反演的主要拟合对象，过大则主要拟合先验约束信息，过小则主要拟合实际观测数据，因此，正则化因子的不同取值对反演结果有重要影响。Yabuki和Matsu’ura [ 8 ] 、Fukuda和Johnson [ 9 ] 通过贝叶斯信息准则评判正则化因子，同时计算出滑动量分布以及数据相对权比，但计算时间较长；Hreinsdóttir等利用交叉验证准则确定正则化参数，然而这种估值准则的实施过程较为复杂，并牵涉到矩阵的分解操作，而且当观测数据存在相关噪声时，这一方法求得的正则化参数往往并不理想 [ 10 ] ；Barnhart和Lohman利用模型重构矩阵形成的扩散函数选取正则化因子，该策略不需要曲线出现拐点，且对噪声数据反演非常灵敏 [ 4 ] ；Jiang等利用加权拟合差与粗糙度的关系确定正则化因子，两者之间曲率变化最大的点即为最佳正则化因子 [ 11 ] ；许才军等提出了基于方差分量估计方法确定正则化因子，该方法不仅可以确定不同数据集的相对权重，而且还能得到正则化因子的值，突破了方差分量估计方法仅用于数据定权的应用范围 [ 12 ] 。 本文将利用光滑约束的正则化反演方法，计算断层面上的滑动量分布，而其中的Green函数采用Okada提出的矩形有限断层的同震位移计算方法 [ 13 ] [ 14 ] 。反演计算过程中，构建断层面非均匀离散的滑动量分布光滑约束模型，设计一种快速稳定的正则化因子求取方法，并采用非负最小二乘进行求解。文中首先通过理论滑动分布模型的最小二乘与非负最小二乘反演对比分析，验证反演方法的有效性；然后利用噪声数据反演的数值试验，验证反演算法的稳定性；最后通过对2005年Nias地震的同震滑动分布正则化反演，探讨数据分布和断层构造的差异、以及不同反演计算方法对重构同震滑动分布的影响。
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user: 2. 模型与算法 2.1. 正则化方法 考虑到断层面同震滑动分布反演问题是不适定的(ill-posed)，其反演结果具有非唯一性，也就是不同滑动量分布模型所对应的响应数据与观测数据具有同样的精度拟合。为了改善解的稳定性和非唯一性问题，通常是引入Tikhonov的正则化思想 [ 15 ] ： P β ( m ) = ϕ d + β ϕ m (1) 式中， P β ( m ) 为总目标函数； m 为模型参数向量，即断层面同震滑动量，包括走向滑动量和倾向滑动量； β 为正则化因子； ϕ d 为观测数据与预测数据之差的平方和(即数据目标函数)； ϕ m 为稳定器(即模型约束目标函数)。 因此，断层面同震滑动分布反演问题的总目标函数可表示为 P β ( m ) = ‖ W d ( G m − d o b s ) ‖ 2 + β ‖ W m m ‖ 2 (2) 式中： G 为模型参数空间到地表形变空间的格林函数； d o b s 为观测到的地表形变数据向量； W d 为数据权重系数矩阵，假设观测数据的噪声满足高斯正态分布、观测点个数为 N ，则有 W d = d i a g { 1 / σ 1 ， 1 / σ 2 ， ⋯ ， 1 / σ 3 N } ； W m 为模型权系数矩阵，通常以微分、积分或矩阵形式给出。 将上述目标函数对 m 求导并令其等于0，可得线性方程组： ( G T W d T W d G + β W m T W m ) ⋅ m = G T W d T W d d o b s (3) 则可得断层面滑动分布反演问题的最小二乘解： m r e c = ( G T W d T W d G + β W m T W m ) − 1 ⋅ G T W d T W d d o b s (4) 为了避免最小二乘反演可能得到不合理的滑动分布，可以对滑动量进行非负约束，即 m ≥ 0 。这里，我们采用非负最小二乘法进行反演求解，反演所得的走向滑动只能是左滑或右滑 [ 16 ] [ 17 ] 。 2.2. 光滑约束模型构建 反演过程中，将断层面离散化为均匀或非均匀的子断层，通常需要对子断层上的滑动量施加一定的光滑约束条件，从而避免相邻子断层之间的走向滑动量或倾向滑动量的大小存在着显著差异。本文采用二阶有限差分算子，其目的是相邻断层片之间滑动量的二阶导数值最小 [ 18 ] 。对于非均匀离散化断层的走向滑动量s或倾向滑动量s，如图1所示，其光滑约束的拉普拉斯二阶差分算子可以表示为： ∇ 2 s ≈ s i + 1 ， j − s i ， j Δ x 2 − s i ， j − s i − 1 ， j Δ x 1 Δ x 1 + Δ x 2 2 + s i ， j + 1 − s i ， j Δ y 2 − s i ， j − s i ， j − 1 Δ y 1 Δ y 1 + Δ y 2 2 (5) 式中： s i ， j 为第i行、第j列子断层面的走向滑动量或倾向滑动量； Δ x 1 和 Δ x 2 为走向方向上相邻子断层中心点的距离； Δ y 1 和 Δ y 2 为倾向方向上子断层中心点的距离。 因此，光滑矩阵 D 可以构建为： { d i a g ( D ， 0 ) = − 2 ( 1 Δ x 1 Δ x 2 + 1 Δ y 1 Δ y 2 ) d i a g ( D ， + 1 ) = 2 Δ y 2 ( Δ y 1 + Δ y 2 ) d i a g ( D ， − 1 ) = 2 Δ y 1 ( Δ y 1 + Δ y 2 ) d i a g ( D ， + nc ) = 2 Δ x 2 ( Δ x 1 + Δ x 2 ) d i a g ( D ， − nc ) = 2 Δ x 1 ( Δ x 1 + Δ x 2 ) (6) 这里的nc为倾向方向上断层离散化的单元数。于是，同震滑动面分布反演计算过程中的光滑约束矩 图1. 同震滑动量光滑约束的断层片示意图 阵可写为 W m = [ D     0 ;   0     D ] 。 2.3. 正则化因子求取 采用Tikhonov正则化方法解决反演问题的不适定性时，式(1)中的正则化因子 β 将在反演过程中起着关键性的作用 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 。当 β → 0 时，由于反演方程的奇异性，必然会增大解的方差，导致反演过程的不稳定，最终会导致反演失败。当 β → ∞ 时，解的光滑性和反演过程的稳定性最好，但是以严重降低解的分辨率为代价。因此，正则化因子的选择是否合理掌握着反演求解过程的成功与失败。本文采用一种改进的L曲线法，其目的是快速稳定的寻找到最佳正则化因子。 将走向滑动量和倾向滑动量的光滑约束矩阵 D 转换为主对角线元素值为−1的形式，并设 A = ( W d G ) T ⋅ ( W d G ) ，取正则化因子值的最小值与最大值分别为： β min = Min 1 ≤ i ≤ N | ∑ j = 1 M a m j | (7) 和 β max = Max 1 ≤ i ≤ N | ∑ j = 1 M a m j | (8) 式中：M为模型参数个数。 确定了正则化因子的取值区间后，令 ζ = ϕ d 和 η = ϕ m ，则反演过程中的最佳正则化因子计算公式可以表述为： β b e s t = max β min ≤ β ≤ β max { ζ ′ η ″ − ζ ″ η ′ [ ( ζ ′ ) 2 + ( η ′ ) 2 ] 3 / 2 } (9) 式中： ζ ′ 和 η ′ 分别表示 ζ 和 η 的一阶导数； ζ ″ 和 η ″ 分别表示 ζ 和 η 的二阶导数。正则化因子的搜索过程如图2所示，最佳正则化因子是曲线曲率最大的地方。
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user: 3. 理论模型反演试算 半无限均匀弹性空间中存着在长度为15 km，宽度为8 km，走向角为37˚，倾角为60˚的断层，其上顶面距离地表2 km。将断层划分为 24 × 20 的子断层，并在各断层面上加入一定的滑动量(见图3(a)、图3(b)和图3(c))，滑动角设定为63.4°，其中最大走向滑动量和最大倾向滑动量分别为10 m和20 m，总的最大滑动量为22.4 m。 根据上述理论断层分布和半无限均匀弹性空间的位错模型，在地表观测位移中加入5%的高斯分布噪声，可以计算出均匀分布的441个站点(见图4)的三维同震位移。图3中，白色箭头代表地表水平位移，其最大值约为1.79 m；等值线底图代表垂直位移，其平均下沉的最大值约为4.02 m。 反演计算过程中，实际计算的模型参数个数为 24 × 20 × 2 = 960 。图3(d)~图3(f)为最小二乘反演计算结果，分别对应的是走向滑动分布、倾向滑动分布和总体滑动分布，其分布特征与理论模型的滑动分布吻合得很好，但走向滑动量和倾向滑动量都出现了负值，这与理论模型的实际滑动情况不符。图3(g)~图3(i)为非负最小二乘反演计算结果，分别对应的是走向滑动分布、倾向滑动分布和总体滑动分布，其最大走向滑动量值为10.2 m，最大倾向滑动量值为21.1 m，总的最大滑动量值为23.1 m，且分布特征同样与理论模型的滑动分布吻合得很好，并改善了出现滑动量负值的计算结果。 图2. 反演过程中的最佳正则化因子 图3. 理论模型的同震滑动分布及反演结果图 将模型反演计算的预测数据与实际的观测数据进行对比分析，如图4所示，最小二乘反演与非负最小二乘反演的预测数据都与实际观测数据吻合，这也说明了正则化反演方法的准确性。利用反演得到的断层面上的滑动分布，取 μ = 4 × 10 10   Pa ，可以计算地震发生时释放的地震矩为 1.02 × 10 19   N ⋅ m ，比理论模型实际的地震矩 9.57 × 10 18   N ⋅ m 稍大。 表1给出了光滑约束正则化反演方法对噪声数据反演的数值试验结果，其中：第一列数据给出了理论模型中观测数据加入噪声的百分比，第二列数据给出了反演计算的噪声水平，第三列数据显示了实际噪声的数量级(其中 ε 为添加到观测数据中的高斯噪声)。可以看出，估算噪声与实际噪声的数量级吻合的很好。观测数据的误差越大，反演结果的可信度就越低。但值得注意的是，由于观测误差的随机性，反演参数的误差并不一定大于观测误差，验证了反演算法的有效性和稳定性。
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user: 4. 2005年Nias地震 Nias地震是2005年3月28日发生在印度尼西亚的尼亚斯岛附近海域的8.6级强烈地震，其震中位置为(2.074˚N， 97.013˚E)，震源深度为30 km。该地震同震形变观测数据选用Kreemer等提供的解算结果 [ 22 ] ，表2给出了10个GPS观测站点的三维同震位移。通过数据可以看出，地表水平移动的最大值约4.5 m，平均下沉的最大值约2.9 m。 反演计算过程中，断层面参数采用Konca等给出的单段断层模型：走向角为325˚，倾向角为10˚，断层面长度和宽度分别为416 km和320 km，且断层面顶部距离地表3.21 km [ 23 ] 。将整个断层面划分为 20 × 20 的子断层，则反演计算的模型参数个数为 20 × 20 × 2 = 800 。利用光滑约束正则化反演所得的滑动量分布情况如图5所示，其中图5(a)揭示的走向滑动量最大值为3.6 m、图5(b)揭示的倾向滑动量最大值为12.6 m、图5(c)揭示的总体滑动量最大值为12.8 m，这与Konca等给出的反演结果基本相似。另外， 图4. 理论模型的三维同震位移及反演结果图；(a) 观测数据；(b) 最小二乘反演；(c) 非负最小二乘反演 Table 1 Numerical experiments with regularized inversion for noise dat 高斯噪声 ‖ G m − d o b s ‖ / ‖ d o b s ‖ ‖ ε ‖ / ‖ d o b s ‖ 1% 3.0 × 10 −2 1.7 × 10 −2 2% 4.2 × 10 −2 3.4 × 10 −2 5% 8.6 × 10 −2 8.9 × 10 −2 10% 1.7 × 10 −1 1.7 × 10 −1 15% 2.5 × 10 −1 2.5 × 10 −1 20% 3.2 × 10 −1 3.2 × 10 −1 表1. 噪声数据反演的数值试验 Table 2 Coseismic displacement of GPS sites for Nias earthquak 观测站名 经度/˚E 纬度/˚N 东西向位移/mm 南北向位移/mm 垂直位移/mm BSIM 96.32 2.41 −1809.4 ± 1.2 −1536.5 ± 0.7 1600.5 ± 3.3 LEWK 85.80 2.92 −121.4 ± 1.0 65.8 ± 0.6 −5.7 ± 2.8 LHWA 97.13 1.38 −3082.7 ± 1.5 −3356.2 ± 0.8 2870 ± 4.1 PBAI 98.53 −0.03 −5.4 ± 0.6 −51.6 ± 0.4 −58.9 ± 1.7 PSMK 97.86 −0.09 −81.3 ± 0.8 −796.3 ± 0.5 275.1 ± 2.0 PTLO 98.28 −0.05 90.0 ± 0.8 −141.0 ± 0.6 −41.4 ± 2.6 SAMP 98.71 3.62 −114.7 ± 0.7 −136.9 ± 0.4 2.6 ± 1.4 ABGS 99.39 0.22 −44.4 ± 0.6 −10.8 ± 0.5 −29.5 ± 0.2 MSAI 99.09 −1.33 18.1 ± 0.7 −8.1 ± 0.4 −12.0 ± 1.8 NGNG 99.27 −1.80 9.2 ± 2.3 −6.8 ± 1.3 −5.6 ± 6.5 表2. Nias地震GPS观测站点的同震位移 图5. 2005年Nias地震的同震滑动分布特征；(a) 走滑分布；(b) 倾滑分布；(c) 总体滑动分布 走向滑动量和倾向滑动量出现极大值的区域不一致，且两者的分布特征不同，这说明反演计算的各个子断层的滑动角是变化的。 通过反演得到的滑动量分布来计算观测点上的GPS站点形变值，图5给出了观测点上形变预测值和观测值的比较，其中五角星是USGS公布的震中位置，箭头代表观测点的水平形变值。可以看出反演得到的断层面上的滑动分布在地表观测点上引起的形变预测值与观测值拟合得很好。 利用反演得到的断层面的滑动分布，可以计算地震发生时释放的地震矩为 9.91 × 10 21   N ⋅ m ，与Konca等得到的地震矩 1.00 × 10 22   N ⋅ m 接近。反演得到的Nias地震震级为 M w = 8.6 ，与USGS公布的结果一致。
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user: 5. 结论与讨论 本文实现了同震滑动分布的正则化反演算法，构建了断层面非均匀离散的走向滑动量与倾向滑动量的光滑约束模型，并在正则化因子计算过程中提出了一种改进的L曲线计算方法。通过理论滑动分布模型的最小二乘与非负最小二乘反演对比分析，以及实际震例的非负最小二乘反演求解，均证实了正则化反演方法是合理且有效的。通过噪声数据反演的数值试验，验证了正则化反演算法的有效性和稳定性。 在2005年Nias地震的同震滑动分布反演计算过程中，断层面参数采用Konca等给出的单段断层模型，而反演所得的滑动量分布情况类似于Konca等获得的反演结果，且滑动模型对应地震矩和地震震级同样吻合。这说明在同震形变反演过程中，断层构造一致时，不同反演计算方法所得的同震滑动分布情况大同小异。 对于实际地震的反演计算，特别是俯冲型地震，滑动角一般为 90 ∘ ± α (一般情况下 α ≤ 30 ∘ )，而本文的非负最小二乘只是把滑动角设定为 0 ∘ ~ 90 ∘ 或 90 ∘ ∼ 180 ∘ ，这与真实情况存在一定的偏差。因此，下一步研究重点将对线性反演问题进行非线性处理，把反演计算的模型参数转换为滑动量和滑动角，进行非线性迭代反演。
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user: 摘 要 热带MJO垂直方向表现为斜压结构，其对流活动以上层风场辐散、下层风场辐合为标志，对流活动越强，MJO能量越强。当海表面温度(SST)升高，局地对流活动就会发展，从而对MJO能量产生积极影响。所以，理论上在El Niño事件过程中，由于SST异常变化，MJO能量也会产生波动。本文通过进行海表面温度(SST)场与MJO能量场之间的SVD分析，得出结论：当海表面温度异常(SSTA)偏高时MJO能量异常偏大；当SSTA偏低时MJO能量异常偏小，两者之间的正相关性表现良好。 关键词 :MJO，El Niño，SST，SVD，正相关 Copyright © 2017 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 El Niño事件是指东太平洋异常增暖并且暖区向西扩展，或者赤道中东太平洋出现大范围增暖，并且暖区由西向东扩展的现象，集中反映了热带地区的大尺度海气相互作用。它没有准确的周期，但是长时间的资料统计分析表明，一般2~7年将出现一次，因此是海洋中的一种低频变化现象，它不仅存在于热带海面温度和洋流强度等要素场的变化中，而且在全球大气环流和气候的年际变化中也都有清楚的反映，对全球范围内许多地方的降水、气温要素等有显著影响，但对不同地区，其影响的方式、强度及稳定性不同，表现出显著的区域性特征。 大气季节内振荡信号是在20世纪70年代初，由Madden和Julian [ 1 ] [ 2 ] 最先发现的，他们在研究热带大气时发现风场和气压场存在40~50天周期性的大尺度振荡现象，因此学术界也称此振荡现象为MJO (Madden—Julian Oscillation)。MJO是热带大气最强的振荡信号，它的活动及异常变化对热带气候有着重要的影响。 El Niño和MJO是两种不同时间尺度的现象，但与这两种不同时间尺度现象相关的异常对流活动和环流在空间分布上有很大的相似性，Lau和Chan [ 3 ] 在1986年提出一种推测，即热带大气季节内振荡通过海气耦合作用而减频增幅，可能成为El Niño的激发因素。李崇银 [ 4 ] [ 5 ] 从动力学理论分析和数值模拟方面研究指出：一方面，El Niño事件发生之前热带大气(尤其是赤道西太平洋地区)季节内振荡异常增强，显示了热带大气季节内振荡对El Niño的激发作用；另一方面，El Niño对MJO的强度有削弱作用，在El Niño期间热带大气季节内振荡偏弱。前人通过大量研究指出El Niño和MJO之间存在密切的联系，本文从能量角度，通过进行海表面温度(SST)场与MJO能量场之间的SVD分析来确定El Niño事件过程中MJO强度的变化。
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user: 2. MJO强度的定义 为了研究MJO能量与El Niño之间的关系，首先要确定一个合理的MJO强度指数，前人研究中根据具体情况定义了不同的MJO强度指数，如Lau and Chen [ 6 ] 和Weickmann [ 7 ] 等确定了MJO活跃的关键区或关键点，用关键区区域平均的OLR序列或关键点的OLR序列做为指数；Knutson [ 8 ] 等用速度势等要素的EOF主分量做为指数；李崇银等 [ 9 ] 和何金海 [ 10 ] 等用振荡风场的低频动能作为研究的指数；Zhang [ 11 ] 等用OLR与850mb纬向风SVD第一模态的扩展系数作为研究指数；Slingo [ 12 ] 等用对流层上层纬向风沿赤道的纬向平均[u]作为指数；陈兴跃 [ 13 ] 等采用主要波的MJO时空功率谱值与总时空功率谱值的比值作为指数等，每种指数都有各自的优点。本文根据研究目的，采用季节内OLR序列作为MJO指数，以能量来确定MJO的强度，MJO能量的计算以季节内OLR序列的平方为标准。
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user: 3. 采用的资料、资料处理方法、分析方法 3.1. 采用的资料 1) NCAR/NOAA逐日向外长波辐射(OLR)资料，分辨率2.5˚ ´ 2.5˚，起止时间：1980年1月1日~2008年12月31日。 2) AVHRR逐日海表面温度(SST)资料，分辨率2.5˚ ´ 2.5˚，起止时间：1981年9月1日~2008年12月31日。 3.2. 资料处理方法 为了从原始OLR资料中获得需要的季节内资料，将原始数据做如下处理： 1)去除季节循环 在大气要素时间序列总方差中，季节循环的方差很大，但不是所要分析的目标，所以先从原始资料序列去除季节循环。 具体的过程：进行谐波分析，分离出周期为∞，频率为0的波分量，周期为年的第一谐波分量和周期为半年的第二谐波分量，然后将0波，1波和2波从原始资料中去除，这样就得到了去除季节循环后的OLR时间序列。 2) 滤波 在分析时间序列的周期中，我们往往采用一定的方法先滤掉一些不需要的周期，以突出我们要研究的周期，这一过程称为滤波过程。滤波过程实际上是对原始序列经过一定的变换转化为另一序列的过程。 本文主要分析研究季节内信号，所以采用Butterworth滤波器进行带通滤波，将20~90天信号提取出来进行分析，分析使用的新时间序列即为MJO分量。 3.3. 分析方法 在大气和海洋科学研究中，SVD (Singular Value Decomposition)是比较常见的分析方法，主要是用来分析两个物理量场之间的耦合特征，下面介绍一下SVD方法的基本原理。 假设现在有两个变量场，这里称一个场为左场，由p个空间点构成，样本量为n，记为矩阵形式X，另一个称为右场，由q个空间点构成，样本量亦为n，记为Y，且X，Y中元素均已作过标准化处理： X = ( x 11 x 12 ⋯ x 1 n x 21 x 22 ⋯ x 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x p 1 x p 2 ⋯ x p n ) ， Y = ( y 11 y 12 ⋯ y 1 n y 21 y 22 ⋯ y 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ y q 1 y q 2 ⋯ y q n ) 假设两场之间交叉协方差矩阵为Sp × q，对于任何一个p × q阶非对称矩阵S的奇异值分解，都可以得到： S = L [ Λ m 0 0 0 ] R ′ (2-1) (2-1)式的分量形式为： S = ∑ k = 1 m λ k l k γ ′ k ， m ≤ min ( p ， q ) (2-2) 这里向量 l k 有m个，相互正交，称为左奇异向量，向量 γ k 有m个，亦相互正交，称为右奇异向量。 SVD方法的目的就是要找到两个变量场的线性组合，即由左右两场分别构造两个矩阵： U = L ′ X (2-3a) V = R ′ Y (2-3b) 为了唯一分解(2-1)式，令L、R为正交化向量的条件，即： L L ′ = I (2-4a) R R ′ = I (2-4b) 同时使矩阵U，V之间有极大化协方差： C O V ( U ， V ) = L ′ S R = max 根据条件极值求解，可以推导出： S ′ L = λ k R S R = λ k L ( k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， m ) (2-5) (2-5)式写成矩阵形式后即为(2-1)式。非负值 λ k 为特征值，在奇异值分解中称为奇异值， λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ m ≥ 0 。对称矩阵 S ′ S 的特征值和特征向量为 λ k 和R， S S ′ 的特征值和特征向量为 λ k 和L。两个矩阵的特征值是相同的，即： { ( S S ′ − λ k I ) = 0 ( S ′ S − λ k I ) = 0 (2-6) 用L左乘(2-3a)式，并运用(2-4a)式导出左变量场的展开式： X = L U (2-7) 其中U为左场的时间系数矩阵，记为向量形式： U ( t ) = [ u 1 ( t ) u 2 ( t ) ⋮ u m ( t ) ] (2-8) 同理，右变量场展开式 Y = R V (2-9) 其中V为右场的时间系数矩阵，向量形式为： V ( t ) = [ v 1 ( t ) v 2 ( t ) ⋮ v m ( t ) ] (2-10) 由(2-7)，(2-9)式可见，SVD相当于将左右变量场分解为左右奇异向量的线性组合，每一对奇异向量和相应的时间系数确定一对SVD模态。称L和R的第k列向量 l k 和 γ k ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 为第k对空间型，称A和B分别为左场X和右场Y的展开时间系数矩阵，称 a k 和 b k 分别为左场X和右场Y的第k对展开时间系数，每对空间型和对应的展开时间系数确定一种模态。每对奇异向量方差贡献为： S C F k = λ k 2 / ∑ i = 1 m λ i 2 (2-11) 前k对奇异向量累计方差贡献为： C S C F k = ∑ i = 1 k λ i 2 / ∑ i = 1 m λ i 2 (2-12) 表征前k个模态解释的协方差占总协方差的比重( k ≤ m )，由于 λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ m ≥ 0 ， C S C F k 愈大，反映前k模态占总协方差的部分愈大，愈能用这k对展开系数的相互关系表示左场和右场的相互关系。 上述SVD方法原理介绍见魏凤英(1999) [ 14 ] 张礼平(2002) [ 15 ] 以及胡基福(1996) [ 16 ] 。
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user: 4. MJO能量异常与海表温度异常(SSTA)的关系 由于El Niño事件发生发展过程中，热带太平洋SST会发生很大变化，必然会导致局地对流活动异常，所以MJO能量会发生波动，以下来分析热带太平洋海表面温度异常(SSTA)与MJO能量变化之间的关系。 用MJO能量异常数据与SSTA数据进行SVD分析，得到的第一模态(图1)方差贡献率为14%，时间序列长度为9984，时间序列相关系数为0.44；第二模态方差贡献率为5.89%，两个模态彼此独立。图1上图中实线和虚线表示SSTA，填充色表示MJO能量异常，下图中红色时间序列表示SSTA模态的时间序列，黑色时间序列表示MJO能量异常模态的时间序列。 从图1上图中来看，MJO能量异常与SSTA之间存在如下关系：SSTA偏高的区域MJO能量异常偏大，SSTA偏低的区域MJO能量异常偏小。在两者相关的主模态中，热带中东太平洋SSTA偏低，而热带中太平洋MJO能量异常偏小，两者的相关性较好，说明SSTA对MJO能量有重要影响。 图1. MJO能量异常与SSTA的SVD分析 图2. Nino3.4区SSTA演变 本文中我们使用赤道中东太平洋Nino3.4区(170˚W~120˚W， 5˚S~5˚N)的海温距平来确定El Niño的发生，将Nino3.4区SSTA连续6个月大于0.5℃作为El Niño爆发的标准。考虑对全球范围气候异常的影响，Nino3.4区是一个比较好的区域，因为这一区域SST的变化对西太平洋降水的改变有最强烈的影响，而从西太到中太降水区域的变化会极大改变加热区域进而使多数全球性大气环流发生变化。由于OLR资料的时间序列是1980年1月1日~2008年12月31日，所以在这个时间段(如图2)确定的强El Niño事件有三次，按强度排序分别为1997~1998年、1982~1983年、1986~1987年。 从图1下图中时间序列的演变来看，MJO能量异常与SSTA正相关性很好。在三次强El Niño事件发生之前，热带西太平洋海表温度与MJO能量均为正异常状态，中东太平洋海表温度与MJO能量均为负异常状态，随着强El Niño事件的发生，热带西太平洋海表温度持续降低，MJO能量明显衰减，热带中东太平洋海表温度持续上升，MJO能量明显增强，表现出很好的同步性；当强El Niño事件达到成熟阶段时，热带中东太平洋MJO能量也异常加强；当强El Niño事件结束后，热带西太平洋海表温度明显回升，MJO能量显著增强，热带中东太平洋海表温度持续下降，MJO能量明显减弱。
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user: 5. 结论 热带MJO垂直方向表现为斜压结构，其对流活动以上层风场辐散、下层风场辐合为标志，对流活动越强，MJO能量越强。当海表面温度(SST)升高，局地对流活动就会发展，从而对MJO能量产生积极影响，反之，当SST异常偏低时，局地对流活动就会受到抑制，对MJO能量产生负面影响。所以，在强El Niño事件过程中，由于SST异常变化幅度较大，MJO能量也会产生波动，当SST异常偏高时MJO能量异常偏大；当SST异常偏低时MJO能量异常偏小，两者之间的正相关性表现良好。
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user: 摘 要 合成孔径雷达(Synthetic aperture radar， SAR)是一种应用非常广泛的高分辨率成像雷达，其具有全天候、多极化、多视角、多俯角获取数据能力，对云层、烟雾等有较强的穿透能力，被广泛应用与卫星侦查、地址探测等领域 [ 1 ] 。但是这些雷达设备获取的SAR图像，其要被清晰的识别，还需要进行很多的图像处理工作，其中极化SAR图像的滤波处理就是其中的一个重要的过程，对极化SAR图像进行滤波处理，改进极化SAR图像滤波处理算法，进一步提高SAR图像辨别能力，一直是SAR研究领域的热点 [ 2 ] 。本文介绍了极化SAR图像的特点，探讨了一种能够保持散射特性的极化SAR图像滤波方法，该方法在传统的极化SAR滤波Lee方法上增加了自适应窗口处理以及滤波参数预估计等步骤，有效的提高了传统的滤波方法的抑制相干斑的能力，同时能够很好的保持极化SAR图像的极化散射特性。 关键词 :极化散射特性，合成孔径雷达(SAR)，图像处理，自适应窗口 Copyright © 2017 by author 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 合成孔径雷达是一种利用雷达与目标之间的相对运动把尺寸较小的正式天线孔径采用数据处理的方法合成一个较大的等效的天线孔径的雷达 [ 3 ] ，其具有分辨率高、适应环境能力强和较强穿透掩盖物的能力，其被广泛应用与军事侦查、测绘、火控和制导等领域 [ 4 ] 。作为SAR技术发展的一个重要方向——极化SAR技术，极化SAR主要是对极化SAR图像中的相干斑进行抑制，由于其处理SAR图像滤波效果非常好，并且有非常大的改进空间，所以一直以来都是学术科研领域关注的热点 [ 5 ] 。 极化SAR滤波抑制的相干斑是存在于SAR图像中的一种噪声非常强的颗粒状的斑点，由于存在着写相干的颗粒状的斑点，使得SAR凸显的信噪比非常低、图像特征混乱，对挖掘图像中的有用信息带来了非常大的干扰 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。在极化SAR中，这些相干的噪声斑点影响更大，其存在于图像各个独立的通道，会严重的影响极化图像的相关性。因此，如何高效高质量的实现对极化SAR图像进行滤波处理，有效的抑制SAR图像中的相干斑，对后续的SAR图像的进一步处理和识别具有非常重要的意义 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。在众多学者和研发机构的努力下，目前在处理极化SAR图像滤波问题上已经出现了大量的可以实用的极化滤波技术，其中代表性的有极化白化滤波、最优加权滤波、极化矢量滤波和Lee滤波等等，但是这些方法其滤波都是建立在传统的滤波技术基础之上，对传统的滤波方式进行了稍微的改进和重设计，其在设计的时候没有或者很少考虑到要保持图像的极化散射特性，这就使得很多算法在进行滤波处理后得到的滤波图像严重的破坏了原极化SAR图像的散射特性 [ 12 ] [ 13 ] 。而原极化SAR散射特性往往是体现其图像目标特性的一个重要信息内容，所以被破坏后的极化SAR图像，通常会加大对SAR图像中的目标的识别难点，进而导致后续的图像中的有用信息被隐藏。虽然目前有部分算法已经意识到破坏极化SAR图像的散射特性会导致一定的目标失踪和混乱等问题，但是对其改进程度还是不理想，其中代表性的有Lee滤波算法，该算法通过在传统的算法上进行了保存散射特性的方法的一些改进，虽然能够在一定的程度上对SAR图像特性进行保持，并且在实际应用中由于其相对于传统的算法性能在极化SAR图像特性保存中有了一定的提高，使得其得到了广泛的应用 [ 14 ] [ 15 ] 。但是在Lee滤波方法中，其采用的是先进行掩膜计算在进行滤波，这样的一种方式只是能够微弱的降低滤波后的极化图像中的散射特性的破坏，但是其效果还是不明显，通过实验结果表明其最终得到的滤波图像在很大程度上还是很容易将原有的目标容易混淆，造成下一步的图像识别和目标提取还是非常困难。 因此，本文为了保持极化SAR图像的散射特性，对其算法设计进行了探究，提出了一种基于极化散射特性的滤波方法，通过该方法能够有效的抑制极化SAR的颗粒状斑点，同时保持极化SAR图像的散射特性。
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user: 2. 极化SAR图像数学模型 极化SAR技术通常是应用在遥感，高空侦查等领域，对地面目标进行测量，其对正交极化电磁波的复散射矩阵，所以要对极化SAR图像进行滤波处理，我们就需要了解其数学特性，为其构建对应的数学模型，本文采用的数学模型是在线性极化的情况下，采用如下矩阵进行描述： S = [ S H H S H V S V H S V V ] (1) 通过该矩阵可以很好的描述出目标的极化信息，在满足条件 S V H = S H V 下，利用Borgeaud基，我们可以将散射矢量表示成如下数学模型： k = [ S H H   2 ⋅ S H V   S V V ] T (2) 上式中：T表示对矩阵进行转置操作，系数 2 系数使用是为了保证矢量的模和散射矩阵中的极化的总功率相等，因此SAR图像的极化信息我们可以表示成如下的数学模型： C = k B k B T = [ | S H H | 2 2 ⋅ S H H S H V * S H H S V V * 2 S H V S H H * 2 ⋅ | S H V | 2 2 ⋅ S H V S V V * S V V S H H * 2 S V V S H V * | S V V | 2 ] (3) 上式中：*表示复共轭，因此进一步我们可以定义Span图像的数学模型如下： span = k A k B = | S H H | 2 + | S H V | 2 + | S V V | 2 (4) 在处理极化的SAR图像数据压缩中，我们常常要求取平均领域的单视图像的数据，因此我们可以通过如下数学模型对其协方差进行描述： Z = 1 N ∑ i = 1 N C ( i ) (5) 上式中： C ( i ) 作为SAR图像中的单视数据中的第i个像素的协方差矩阵，N是SAR图像中相邻像素点的数量，Z是一个Hermitian矩阵，其分布规律服从Wishart特性。因此通过如上的数学模型我们可以在进行极化SAR图像滤波处理的时候对其进行很好的描述。
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user: 3. 散射特征的提取及标识 要实现滤波过程中对原极化SAR图像的散射特性的很好保留，我们在设计算法的时候就必须了解和识别出原图像的散射特征像素点或者像素块，并对其进行标识，以防止滤波过程中对其散射特征点进行破坏，前文中对极化SAR图像的数学模型进行描述的时候我们已经知道，极化SAR矩阵满足后弦散射互易定理 S H V = S V H ，并且我们采用Borgeaud基，我们可以将散射矢量表示成如下数学模型： k = [ S H H   2 ⋅ S H V   S V V ] T (6) 通过上式子，我们进一步分析，我们要得到对极的SAR图像的正确描述和进行下一步的处理，我们就必须得到极化SAR图像的相干矩阵，通过综合式子(5)和第一小节我们描述的SAR图像的数学模型，我们可以得到如下相干矩阵T的数学模型： T = k ⋅ k * (7) 采用文献 [ 4 ] 中的相关方法证明，我们可以知道我们得到的相干矩阵T是一个符合Hemite特性的矩阵，因此我们可以进一步将其表示成如下数学模型： T = γ 1 μ 1 μ 1 ∗ + γ 2 μ 2 μ 2 ∗ + γ 3 μ 3 μ 3 ∗ (8) 上式中： γ 1 ， γ 2 ， γ 3 表示相干矩阵T的特征值，其中 γ 1 大于等于 γ 2 大于等于 γ 3 ； μ i 为对应的特征向量，满足： μ i = [ cos α i sin α i cos β i exp ( i δ i ) sin α i sin β i exp ( i γ i ) ] T (9) 上式中： α 表示散射目标的散射类型，角度 β 表示SAR图像中目标的方位， δ 和 γ 表示SAR图像中的目标的相位角。 通过上述分析，我们进一步根据相关矩阵T进行特征分解，我们就可以得到如下的和散射相关的物理量： 1) 用于表示极化SAR图像散射的随机性的散射熵： H = ∑ i = 1 3 ( − γ i ∑ i = 1 3 γ i log 3 γ i ∑ i = 1 3 γ i ) 2) 用于表示极化SAR图像表明散射到二面的散射的平均散射： α = ∑ i = 1 3 γ i ∑ i = 1 3 γ i α i 3) 用于表示极化SAR的各向相异特性的两个相对较弱的散射分量的关系： A = ( γ 2 − γ 3 ) / ( γ 2 + γ 3 ) 在进行特征提取及标识的时候，我们根据表1对H和 α 参数进行类型划分，最终我们可以得到18种不同类型的散射特性，根据这18种不同的散射类型，我们对极化的SAR图像进行特征提取和标识，最后再滤波参数估计的过程中根据相同标识的对其进行滤波参数估计，这样就可以使得后续的滤波过程中能够对SAR图像的散射特性具有较好的保持效果。
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user: 4. 基于散射特性的极化滤波设计 通过前文我们已经设计了相关的规则和算法对待处理的极化SAR图像的特征点进行了分类并且实现了对SAR图像的散射特性进行了标识，这样我们就可以获取极化SAR图像的散射特性，为我们后续滤波过程中不去破坏原图的散射特性打下了基础，所以我们在最后滤波的实现我们只要将其应用到我们 Table 1 The parameters of H， divided into standard ma 0 ≤ H ≤ 0.5 0.5 ≤ H ≤ 0.9 0.9 ≤ H ≤ 1 0 ≤ α ≤ 41.2 0 ≤ α ≤ 41 0 ≤ α ≤ 41 41.2 ≤ α ≤ 47.1 41 ≤ α ≤ 51 41 ≤ α ≤ 56 47.1 ≤ α ≤ 91.5 51 ≤ α ≤ 91 56 ≤ α ≤ 91 表1. H， а参数划分区间标准图 的滤波参数的估计中，构建和滤波参数的相关性，进而就可以使得滤波的过程中其参数受到SAR特征的影响，进而在滤波过程中可以有效的降低滤波算法对原图的散射特性的破坏，本节在此基础上进一步完成滤波参数的估计和SAR数据的滤波处理，进而实现整个基于散射特性的极化滤波算法的设计，其算法流程图如图1所示。 算法整体分为如下五个步骤： 1) 导入极化的SAR图像数据 2) 生成相干矩阵，并且提出矩阵的H、а和A参数，并根据其参数对其进行分类标志 3) 进行滤波参数估计 4) 对相干矩阵进行滤波处理 5) 输出滤波后的极化SAR图像数据 其中步骤1)中导入极化SAR数据，是直接通过matlab函数的readimg进行读入，步骤2)中生成相干矩阵，并且提出矩阵的H、а和A参数，并根据其参数对其进行分类标志，该步骤主要基于论文第2小节中的散射特征的提取及标识中的详细步骤进行设计；步骤3进行滤波参数估计，其采用的是滑动窗口估计法；步骤4)中对相干矩阵进行滤波处理采用的是传统的Lee滤波方法，利用了步骤3)中预估计得到的滤波参数进行滤波，最后通过步骤5)将滤波后的SAR图像进行输出。
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user: 5. 实验结果及分析 为了验证本文提出的算法的正确性和有效性，本文进行实验的时候首先对本文提出的改算法进行了噪声抑制结果分析，最后采用了本文提出的算法和Lee算法对NASA公布的L波段的美国旧金山雷达站的极化SAR图像进行处理，通过观察和对比分析两种算法的滤波效果。 图1. 基于散射特性的极化滤波流程图 5.1. 噪声抑制结果分析 通过在maltab平台下通过功率谱函数求出滤波前后的功率谱图，如图2(a)滤波前功率谱，图2(b)为滤波后功率谱，最后执行算法统计滤波前后的s/m (方差均值比)值得到了滤波前后的方差均值比如表2所示。通过结果分析，滤波后的凸显中的斑点明显减少了，并且滤波后s/m值也明显减小了，尤其是在HH和VV两个通道中的s/m值减小明显，这有效的说明了本文提出的算法对极化SAR图像进行滤波能够有效的抑制相干斑。 5.2. 散射特性参数比较 本文算法设计目的就是要更好的保持滤波后的原有的SAR图像的散射特性，通过实验比较极化SAR Table 2 Variance mean ratio change before and after filterin HH HV VV 功率 滤波前 0.9782 0.9718 0.7832 5.5612 滤波后 0.8672 0.8765 0.6574 4.9879 表2. 滤波前后的方差均值比变化 图2. 极化SAR原图和滤波后的图效果对比。(a)未滤波的原图；(b)采用本文中方法滤波后的图 图3. 本文算法和Lee滤波算法滤波前后图像各向异性比较。(a) 为滤波的各向异性；(b) 本文算法滤波后；(c) Lee滤波后 图像的各向异性的图像进而比较本文的算法和Lee算法滤波后对原图像的散射特性的保持效果，通过图3我们可以很明显看出图3(a)和经过本文的滤波算法处理后的图3(b)中海洋与陆地的各向异性明显凸显出来，但是经过Lee滤波算法处理后得到的图3(c)滤波后的极化SAR图像的各向异性明显减弱，不再突出，图像的局部地区出现了明显的混乱特点。因此，可以有效的说明本文提出的算法能够很好的保持原图的散射特性，充分验证了本算法改进后对极化SAR图像滤波效果有了明显的提升。
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user: 6. 结束语 通过本文提出的一种保存散射特性的极化SAR图像滤波方法的理论设计分析和实验验证分析，本文提出的这种滤波算法可以很好的改善现有的滤波算法在对极化SAR图像进行滤波处理过程中对原图的散射特性破坏严重的不足，通过本文的算法能够有效的抑制SAR图像中的相干斑的影响，同时很好的保留了极化SAR图像的目标散射特性，这对于后续的SAR图像的目标识别和目标确认等处理具有非常重要的意义，可以有效的避免滤波过程中导致极化SAR图像中的目标混乱的问题。
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user: 摘 要 南水北调中线供水以来，确保供水任务的完成已成为丹江口水库仅次于防洪的重要目标。选取丰、平、枯水典型年，尤其是连续枯水年径流资料，基于丹江口供水调度规程，结合供水期不同来水保证率，以满足供水需求为前提，分析了丹江口水库不同来水条件下不同时期的库水位控制指标。在大部分枯水年，9~10月份水位需要蓄至165 m左右，才能完成供水。若遭遇设计枯水年，汛末水位需要蓄至166~167 m才能满足供水需求。而连续枯水年需要有1~2年水位蓄至正常水位，才能保证后期供水。结合防洪需求提出了丹江口水库的蓄水方案，供水保证率可提高10%左右。 关键词 :供水调度，控制水位，蓄水方案，丹江口水库 Copyright © 2017 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 丹江口水利枢纽位于汉江上游，于上世纪五十年代开工建设，1973年完成初期规模，是具有防洪、供水、发电、航运等综合利用效益的大型水利枢纽，也是开发治理汉江的关键工程和南水北调中线、鄂北调水的水源工程。为保障南水北调中线工程的实施，大坝于2005年开始进行加高工程，并于2014年12月12日正式开始向北方供水，全面转入终期规模正常运行阶段。 丹江口水库大坝加高后，由年调节水库变为多年调节水库 [ 1 ] ，供水成为仅次于防洪的重要任务，但是防洪库容扩大的同时也意味着蓄水任务更加艰巨，根据建库以来的资料分析，在初期规模下，丹江口水库的蓄满率仅为23% [ 2 ] ；终期规模如果仍按照原设计方案，蓄满的机率则只有11.1% [ 3 ] 。在保障防洪安全和供水需求的基础上，对丹江口水库蓄水方案进行研究，尽量提高水库蓄满率，保障南水北调供水的正常实施，是丹江口水库加高完成后亟待解决的问题。