基于AMSR_E数据海冰密集度反演算法的试验和验证
基于AMSR-E数据海冰密集度反演算法的试验和验证
苏洁1 郝光华1 叶鑫欣2 王维波1
1.中国海洋大学，极地海洋过程和全球海洋变化实验室，青岛，266100
2.北京大学物理学院大气与海洋科学系，北京，100871
摘要 极区是全球气候的指示器，随着全球变暖日益加剧，海冰作为极区重要的气候因子，其监测和研究受到愈来愈多的关注。微波数据具有不受昼夜限制、受云雾影响较小及较好的时空连续性等特点，已成为极区海冰监测的重要手段。海冰密集度是极区海冰监测的重要参数，目前分辨率最高的微波海冰密集度产品为德国Bremen大学发布的针对AMSR-E 89GHz频段数据利用ASI算法反演的网格数据。ASI算法的优点是比其他频段微波数据分辨率高，且不需要额外的数据源，但与低频段数据相比，该频段数据容易受到大气中的水汽如云滴、雨滴等干扰，特别是在薄冰区，当云中液态水含量高或有气旋经过时，反演结果误差较大，同时对海冰表面积雪颗粒密度的大小也十分敏感。因此有必要对ASI算法进行进一步的试验并对反演结果进行准确性验证，并在此基础上改进算法。依托国家863重点项目课题“极区海冰与海洋过程遥感监测技术”，我国将发展研制海冰密集度等16项极区海冰和海洋遥感参数的反演算法，实现极区遥感从无到有，并最终实现极区遥感产品的准业务化发布。本文就是在此背景下，针对AMSR-E 89GHz频段微波数据的ASI算法，进行了插值算法试验、节点值试验和天气滤波器试验，并利用MODIS可见光数据对反演结果进行了验证。尽管ASI算法已公开发表，但数据预处理部分的具体算法却是保密的，本文通过7种不同的插值试验首先确定了与Bremen大学产品最接近的插值算法；继而对影响反演结果的主要参数（纯冰和纯水的节点值）进行了一整年的样本统计分析，研究表明，2009年北极区域纯冰节点值（P1）平均为10.00K，标准差为2.18K，纯水节点值（P0）平均为46.74K，标准差为10.94K，P1比P0在一年内的变化大；天气滤波器试验表明，经两种简单的滤波器处理之后，在冰外缘线之外仍有少量区域将水汽或云雾误判为海冰，而加入第三种滤波器后没有明显改善。最后，选取了北极区域12个晴空下MODIS可见光数据进行反演，并作为微波数据的检验数据分别对我们和Bremen大学的反演结果进行了比对验证。
关键词 AMSR-E遥感 海冰密集度 反演算法 MODIS数据 比对验证
地球物理反演理论
地球物理反演理论 一、解释下列概念 1.分辨矩阵 数据分辨矩阵描述了使用估计的模型参数得到的数据预测值与数据观测值的拟合程度，可以表示为[][]pre est g obs g obs obs d Gm G G d GG d Nd --====，其中，方阵g N GG -=称为数据分辨矩阵。它不是数据的函数, 而仅仅是数据核G （它体现了模型及实验的几何特征）以及对问题所施加的任何先验信息的函数。 模型分辨矩阵是数据核和对问题所附加的先验信息的函数，与数据的真实值无关，可以表示为()()est g obs g true g ture ture m G d G Gm G G m Rm ---====，其中R 称为模型分辨矩阵。 2.协方差 模型参数的协方差取决于数据的协方差以及由数据误差映射成模型参数误差的方式。其映射只是数据核和其广义逆的函数, 而与数据本身无关。 在地球物理反演问题中,许多问题属于混定形式。在这种情况下,既要保证模型参数的高分辨率, 又要得到很小的模型协方差是不可能的,两者不可兼得,只 有采取折衷的办法。可以通过选择一个使分辨率展布与方差大小加权之和取极小的广义逆来研究这一问题: ()(1)(cov )u aspread R size m α+- 如果令加权参数α接近1,那么广义逆的模型分辨矩阵将具有很小的展布,但是模型参数将具有很大的方差。而如果令α接近0,那么模型参数将具有相对较小的方差, 但是其分辨率将具有很大的展布。 3.适定与不适定问题 适定问题是指满足下列三个要求的问题：①解是存在的；②解是惟一的；③解连续依赖于定解条件。这三个要求中，只要有一个不满足，则称之为不适定问题 4.正则化 用一组与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解去逼近原问题的解,这种方法称为正则化方法。对于方程c Gm d =，若其是不稳定的，则可以表述为
岩土力学反分析的数值反演方法_赵新铭
第23卷第2期水利水电科技进展2003年4月 基金项目:国家自然科学基金资助项目(59809003);教育部博士点基金资助项目(1999029402) 作者简介:赵新铭(1962—),男,河南巩义人,副教授,博士研究生,主要从事工程力学研究. 岩土力学反分析的数值反演方法 赵新铭,刘 宁,张 剑 (河海大学土木工程学院,江苏南京 210098) 摘要:通过对岩土力学反分析的数学描述法的介绍,揭示了岩土力学反分析的本质.介绍位移反分析中各种数值反演方法及其应用,包括基于矩阵求逆原理的逆解法,优化反演法,图谱法以及基于遗传算法和人工神经网络的智能反演方法,并介绍了反演方法的最新进展.阐述各类反演方法的原 理、特点、适用范围和存在的局限性,指出数值反演方法进一步研究的方向.关键词:岩石力学;土力学;反分析;数值反演方法;位移 中图分类号:TU452 文献标识码:A 文章编号:1006-7647(2003)02-0055-04 20世纪70年代中后期,由Kirstan 提出,后经Gioda ,Sakurai ,Maier 和Cividini 等学者的发展,基于实测位移反求岩体力学参数和初始地应力的位移反分析是逆向思维在岩石力学研究中的一次成功应用,开辟了岩体参数和初始地应力研究的新途径,受到了普遍的关注,并且由于反分析得到的参数作为在同一模型下正分析的输入参数大大提高了分析结果的可靠性而受到工程界的欢迎[1]. 在岩土力学位移反分析研究中,反演方法的研究一直是重点和热点问题,因为反分析结果的可靠性及反演效率与反演方法密切相关.本文对现有各种数值反演方法进行了总结,分析了各种方法的原理、特点和存在的局限性,同时介绍了数值反演方法的新进展. 1 岩土力学反分析的数学描述法 设D 为n 维空间的连通开区域,变量x =(x 1, …,x n ),其中某个变元可表示时间,D 的边界记为BD ,则系统模型的一般形式为 L (u ,Q )=f ,x ∈D (1) M (u ,Q )=g ,x ∈BD (2)式中:Q 为系统状态变量;u ,f ,g 均为x 的函数;u 为与介质特性有关的物理参量;L 为作用于D 上的微分算子;M 为作用于边界上的微分算子;f 为作用条件,是x ∈D 的函数;g 为边界作用条件,是x ∈BD 的函数. u 的分量中含内因(如介质特性参数等)及外因 (如外力作用等).如u ,f ,g 已知,把u ,f ,g 代入式(1)和(2),均存在某种意义下与物理背影符合的广义解,此求解过程为正分析;相反,如u ,f ,g 并非全已知,而在D 的某个子集D s 上,可实测出解Q 的某些信息.那么,如何从这些实测信息中求得u ,f ,g 中的未知量,则为一个反分析过程 [2] . 2 岩土力学反分析的数值反演方法及其应用 2.1 逆解法 逆解法是依据矩阵求逆原理建立的反演分析计算法.它是直接利用量测位移由正分析方程反推得到的逆方程,从而得到待定参数(力学特性参数和初始地应力分布参数等).简单地说,逆解法即是正分析的逆过程.此法基于各点位移与弹性模量成反比,与荷载成正比的基本假设,仅适用于线弹性等比较简单的问题.其优点是计算速度快,占用计算机内存少,可一次解出所有的待定参数. 在逆解法的研究和应用方面,日本学者Sakurai [3,4]提出了反算隧洞围岩地应力及岩体弹性模量的逆解法,该方法基于有限元分析的逆过程,只进行逆分析一次便可得到参数的最佳估计,因此在实际工程中得到了广泛应用.然而,这种方法对于不确定性系统还有待进一步研究.随着岩土工程的发展,其结构设计正有传统的确定性方法转向概率方法,相应地其分析手段也转变为概率手段.因此在分析时,需事先知道岩土介质特性参数的概率分布及其数字特征,如均值、方差及高阶矩.对于岩土介质 · 55·
IP数据包的校验和算法
IP数据包的校验和算法 IP数据包的头信息格式： +-------------------------------------------------+ | 版本 (4位) | +-------------------------------------------------+ | 首部长度(4位) | +-------------------------------------------------+ | 服务类型（TOS）8位 | +-------------------------------------------------+ | 数据包总长度(16位) | +-------------------------------------------------+ | 标识ID号(16位) | +-------------------------------------------------+ | 标志位(3位) | +-------------------------------------------------+ | 片偏移(13位) | +-------------------------------------------------+ | 生存时间（TTL）(8位) | +-------------------------------------------------+ | 协议类型 (8位) | +-------------------------------------------------+ | 首部校验和(16位) | +-------------------------------------------------+ | 源IP地址(32位) | +-------------------------------------------------+ | 目的IP地址 (32位) | +-------------------------------------------------+ * IP选项（若有） (32位) * +-------------------------------------------------+ * 数据 * +-------------------------------------------------+ 这里要说的是首部校验和字段。 在发送数据时，为了计算数IP据报的校验和。应该按如下步骤： （1）把IP数据报的校验和字段置为0。 （2）把首部看成以16位为单位的数字组成，依次进行二进制反码求和。 （3）把得到的结果存入校验和字段中。 在接收数据时，计算数据报的校验和相对简单，按如下步骤： （1）把首部看成以16位为单位的数字组成，依次进行二进制反码求和，包括校验和字段。（2）检查计算出的校验和的结果是否等于零。 （3）如果等于零，说明被整除，校验是和正确。否则，校验和就是错误的，协议栈要抛弃这个数据包。
磁性界面反演方法
第九节 磁性界面反演方法 具有一定磁性差异的地质界面，如结晶基底面、大岩体的上顶面等，是找矿勘探与基础地质研究中常见的地质现象。磁性界面反演方法是确定这一类地质模型界面深度的方法。磁性界面反演方法有空间域和频率域两大类。在磁性界面反演中，常常把磁性界面划分成大量的离散二度水平棱柱体或三度直立棱柱体组合模型，由于未知参数太多不能采用直接解法，往往采用迭代法或其他方法。空间域方法未知参数多、计算时间长、效率低。Parker （1972，1973，1974）采用了连续模型，得出了频率域重磁位场正反演的理论公式，Oldenburg （1974）把它推广成迭代形式并做了二维计算。由于引入快速傅立叶变换，在相同精度下，频率域方法比空间域方法反演速度至少要快一个数量级以上。因此，频率域磁性界面的反演方法成为界面反演的一种常用方法，用于区域磁测资料解释与油气勘探中研究基底构造。 一、磁性界面异常的正演 如图7-9-1所示的磁性界面，其上下界面磁化强度差为M ，为简单起见，设M 垂直向下。 图7-9-1 磁性界面示意图 若磁化率为常数，考虑n=0时，即泰勒展开式第一项在空间域为常数项，略去n=0项则有： 01()(,)2!n n Hs n s Z u v M e h n μ∞-=??-?=???? ∑ （7-9-13） 上式表示，当给定了平均深度H 及平均深度上的起伏 (),h ξη，取泰勒展开式 有限项数n=3~8，就可以计算出 n h 和 (,)Z u v ?，利用快速傅立叶变换即可得到空间域的磁异常值Z ?（x,y,0）。 二、磁性界面异常的反演 式（7-9-13）是磁性界面正演计算公式，稍作一下变化，就可以当作反演迭代公式。我们把和式中n=1的项写出并移项得
岩体参数的反演方法综述
岩体参数的反演方法综述1 费文平，马亢 四川大学水利水电学院，成都 (610065) E-mail：wpfei7206@https://www.wendangku.net/doc/df6947521.html, 摘要：岩体参数的反演分析是水电工程的设计与数值计算的基础，直接影响到计算结果的真实性。归纳总结了岩体参数的各种反演方法，分析比较了其优缺点和适用条件，提出了岩体参数反演分析方法的发展趋势。 关键词：岩体，参数，反演方法 1．引言 岩体参数（如弹模、泊松比等）的反演分析是根据少数的已知测点的位移值或应力值等，来反演分析岩体的材料参数的过程，是水电工程的设计与数值计算的基础。岩体力学参数的确定是岩土工程数值计算中的关键问题。由于岩体的参数往往难以确定，对数值计算的结果会造成很大的影响，而实验室内对岩体参数的测定均存在尺度效应问题，且考虑到经济成本，现场取样的数量往往不多，因而无法得到整个工程区的岩体真实参数。采用反演分析的方法可以综合考虑诸多地质因素的影响，更加经济准确地得到岩体的参数[1-3]。 岩体参数反演计算的方法主要有[4-30]：①正反分析法；②逆反分析法；③局部最优化方法；④人工神经网络法；⑤遗传算法；⑥粒子群算法；⑦梯度类方法；⑧混合算法。 2．岩体参数反演分析方法的分类及特点 2.1 正反分析法 正反分析法先假定待反演的岩体参数，通过正演分析得到岩体结构的位移或应力等，然后将其与实际观测值相比较，并按一定方式修改调整待反演参数，逐步逼近实测值，从而确定待反演的岩体参数。正反分析法程序编制简单，计算方法灵活，可适用于线性或非线性的岩体参数反演问题，但需要大量的调整试算。 2.2 逆反分析法 逆反分析法通过求逆直接建立待反演参数与实测值之间的关系式，求解这些关系式组成的方程组就可得到反演计算结果。该法计算原理直观简明，但程序编制复杂，只适用于线性的岩体参数反演分析。 2.3 局部最优化方法 优化分析法致力于寻找使计算结果与观测结果之间的误差为最小的解答。局部最优化方法包括单纯形法、模式搜索法、鲍威尔法、变量轮换法、混合罚函数法、复合形法等，它们对初值的依赖性较强，在选用时应注意参数先验信息的确定，因而需要有一定的工程经验。否则，需采用以下的优化反演分析方法。 2.4 人工神经网络法 人工神经网络法对人类大脑的一种物理结构上的模拟，通过网络训练，调整网络内部权1本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金（项目编号：20040610095）的资助。
被测目标热参数反演算法研究
目录 摘要 ............................................................................................................................... I Abstract ........................................................................................................................... I I 第1章绪论 .. (1) 1.1 研究背景及意义 (1) 1.2 热传导反问题研究概述 (2) 1.2.1 热物性基本内容 (2) 1.2.2 反问题定义及研究范畴 (2) 1.2.3 热参数反演算法的发展历程 (3) 1.3 国内外热参数反演算法的研究成果 (6) 1.3.1 国内外研究现状 (6) 1.3.2 研究成果综述 (6) 1.4 导热系数测量方法概述 (7) 1.4.1 数值反演方法及分类 (7) 1.4.2 实验测试方法及分类 (8) 1.4.3 算法验证装置简介 (10) 1.5 本文研究内容及目标 (11) 第2章一维非稳态导热理论研究 (13) 2.1 导热基本定律 (13) 2.2 半无限大物体一维非稳态导热问题 (14) 2.2.1 半无限大数学模型 (14) 2.2.2 工程中的等效方法 (15) 2.3 边界条件及分类 (16) 2.3.1 第一类边界条件及解析解 (17) 2.3.2 第二类边界条件及解析解 (19) 2.3.3 第三类边界条件及解析解 (20) 2.4 本章小结 (22) 第3章基于差分方程的导热系数反演算法 (23) 3.1 基于差分方程的正问题解法 (23) 3.1.1 有限差分法基本原理 (23) 3.1.2 隐式差分C-N法及实现过程 (24) - III -
数据验证方法与设计方案
本技术提出了一种数据验证方法，其包括服务器，服务器是用以接收第一纪录数据，服务器会根据接收时间以及第一纪录数据的种类对第一纪录数据进行编号并产生第一编号数据，服务器对第一编号数据进行加密并产生第一加密数据后服务器公告第一加密数据，当对第一纪录数据进行验证时，服务器对第一编号数据再次进行加密并产生第二加密数据，服务器判断第一加密数据以及第二加密数据是否相同，当判断结果为否，第一编号数据已被修改。 技术要求 1.一种数据验证方法，其包括服务器，所述服务器是用以接收并储存多个纪录数据，所述数据验证方法包括以下步骤： 所述服务器接收第一纪录数据； 所述服务器根据接收时间以及所述第一纪录数据的种类对所述第一纪录数据进行编号并 产生第一编号数据； 所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第一加密数据； 所述服务器公告所述第一加密数据； 所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第二加密数据；以及 所述服务器判断所述第一加密数据以及所述第二加密数据是否相同，当判断结果为否， 所述第一编号数据已被修改。
2.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第一加密数据的步骤更包括： 所述服务器使所述第一加密数据与至少一加密数据同时加密并产生第一加密数据群组。 3.根据权利要求2所述的数据验证方法，其中所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第二加密数据的步骤更包括： 所述服务器使所述第二加密数据与所述至少一加密数据同时加密并产生第二加密数据群组。 4.根据权利要求3所述的数据验证方法，其中所述服务器公告所述第一加密数据的步骤更包括： 所述服务器公告所述第一加密数据群组。 5.根据权利要求4所述的数据验证方法，其中所述服务器判断所述第一加密数据以及所述第二加密数据是否相同，当判断为否，所述第一编号数据已被修改的步骤更包括： 所述服务器判断所述第一加密数据群组以及所述第二加密数据群组是否相同，当所述判断结果为否，所述第一编号数据已被修改。 6.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中，所述纪录数据为网页浏览纪录、档案编辑纪录、档案新增纪录或档案删除纪录。 7.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中，所述服务器更包括储存单元，用以储存所述第一纪录数据、所述第一编号数据、所述第一加密数据、所述第二加密数据、所述第一加密数据群组以及所述第二加密数据群组。 8.根据权利要求2所述的数据验证方法，其中，所述服务器更包括网络单元，所述服务器透过所述网络单元以电子邮件、电子公布栏或网站等公开公告的方式公告所述第一加密数据或所述第一加密数据群组。 9.根据权利要求1所述的数据验证方法，其更包括：
各种校验码校验算法分析
各种校验码校验算法分析二进制数据经过传送、存取等环节会发生误码1变成0或0变成1这就有如何发现及纠正误码的问题。所有解决此类问题的方法就是在原始数据数码位基础上增加几位校验冗余位。 一、码距一个编码系统中任意两个合法编码码字之间不同的二进数位bit数叫这两个码字的码距而整个编码系统中任意两个码字的的最小距离就是该编码系统的码距。如图1 所示的一个编码系统用三个bit来表示八个不同信息中。在这个系统中两个码字之间不同的bit数从1到3不等但最小值为1故这个系统的码距为1。如果任何码字中一位或多位被颠倒了结果这个码字就不能与其它有效信息区分开。例如如果传送信息001而被误收为011因011仍是表中的合法码字接收机仍将认为011是正确的信息。然而如果用四个二进数字来编8个码字那么在码字间的最小距离可以增加到2如图2的表中所示。信息序号二进码字 a2 a1 a0 0 0 0 0 1 0 0 1 2 0 1 0 3 0 1 1 4 1 0 0 5 1 0 1 6 1 1 0 7 1 1 1 图 1 信息序号二进码字 a3 a2 a1 a0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 2 1 0 1 0 3 0 0 1 1 4 1 1 0 0 5 0 1 0 1 6 0 1 1 0 7 1 1 1 1 图 2 注意图8-2的8个码字相互间最少有两bit 的差异。因此如果任何信息的一个数位被颠倒就成为一个不用的码字接收机能检查出来。例如信息是1001误收为1011接收机知道发生了一个差错因为1011不是一个码字表中没
有。然而差错不能被纠正。假定只有一个数位是错的正确码字可以是100111110011或1010。接收者不能确定原来到底是这4个码字中的那一个。也可看到在这个系统中偶数个2或4差错也无法发现。为了使一个系统能检查和纠正一个差错码间最小距离必须至少是“3”。最小距离为3时或能纠正一个错或能检二个错但不能同时纠一个错和检二个错。编码信息纠错和检错能力的进一步提高需要进一步增加码 字间的最小距离。图8-3的表概括了最小距离为1至7的码的纠错和检错能力。码距码能力检错纠错 1 2 3 4 5 6 7 0 0 1 0 2 或 1 2 加 1 2 加 2 3 加 2 3 加 3 图3 码距越大纠错能力越强但数据冗余也越大即编码效率低了。所以选择码距要取决于特定系统的参数。数字系统的设计者必须考虑信息发生差错的概率和该系统能容许的最小差错 率等因素。要有专门的研究来解决这些问题。 二、奇偶校验奇偶校验码是一种增加二进制传输系统最小距离的简单和广泛采用的方法。例如单个的奇偶校验将使码的最小距离由一增加到二。一个二进制码字如果它的码元有奇数个1就称为具有奇性。例如码字“10110101”有五个1因此这个码字具有奇性。同样偶性码字具有偶数个1。注意奇性检测等效于所有码元的模二加并能够由所有码元的 异或运算来确定。对于一个n位字奇性由下式给出奇性a0⊕a1⊕a2⊕…⊕an 奇偶校验可描述为给每一个码字加一个
反演理论概述
反演理论 1基于AIRS 卫星的质量分析 大气红外探测器(AIRS )搭载于美国NASA 的地球观测系统(EOS )上，是Aqua EOS PM （EOS/水星）卫星平台上的主要观测仪器[5]。其目标是以高光谱分辨率测量全球大气的温度和湿度的廓线，在3.74—15.4μm 谱段测量向上的红外辐射，同时以2378个频段（谱带）进行测量，而只有4个可见光波段。其中覆盖了温度探测区 4.2μm 、二氧化碳带15μm 、水汽带 6.3μm 以及臭氧探测带 9.6μm 等。 AIRS 的光谱通道被分为17个模块，波段的光谱分辨率随波长的增加而逐渐增大。其中，模块M-11和M-01b 可用于反演二氧化碳浓度，前者光谱分辨率为0.5cm -1左右，后者近2cm -1。因此我们选取了对流层二氧化碳分辨率较高的15μm 的M-11模块。其探测范围为687.60-728.44cm -1。通过热灵敏度的考察并排除参数Comments 显示质量不合格的通道，选取噪声等效温差值较小且较为平稳，通道探测灵敏度高的700-725cm -1波段。 在进行二氧化碳敏感性分析时，应按照以下原则选取二氧化碳的通道：1、根据各波段模拟的二氧化碳、温度、水汽和臭氧的权重函数，选取二氧化碳权重函数最大值最大，而受其他三者影响最小的最优波段；2、选取对二氧化碳拥有较强依赖性，而对臭氧和水汽很少依赖的通道。最终选择了以下13个参与反演的二氧化碳通道。 表2.1 参与反演的13个通道 Channel 192 198 209 210 212 214 215 Wavenumber(cm -1) ) 704.436 706.137 709.279 709.566 710.141 710.716 711.005 Channel 216 217 218 228 239 250 Wavenumber(cm -1) ) 711.293 711.582 711.871 714.773 717.994 721.244 2.2二氧化碳反演理论 太阳辐射穿过大气层时，必然受到大气反射、吸收和折射等多重作用，不同波段的电磁波通过大气后产生不同程度的衰减。大气吸收是指除去太阳光穿过大气达到地面、反射返回太空的部分[6]。在红外区，大气分子的吸收线十分丰富，
输入数据校验与查错的两种方法
输入数据校验与查错的两种方法 在数据库管理系统输入模块的开发中，如何提高输入数据的正确性是开发者应考虑的一个重要问题。为了提高输入数据的正确性，其基本的功能要求是：①输入操作简单、轻松；②输入效率高，即具有重复内容自动复制和简易代码输入替代功能；③输入格式美观大方；④具有醒目的提示等。然而，仅有这些功能要求是不够的，它们不能从根本上提高输入数据的正确性。因为，大量的原始数据的输入是件繁琐而又单调的工作，难免出错。所以，必须要有更严格、更有效的科学方法和手段来提高输入数据的正确性。在实际工作中，笔者探索了输入数据校验与查错的两种方法，供数据库管理系统的开发者参考。 1.边输入边校验法 在这种方法中，假若输入数据有错，则要求数据录入者立即更正错误。这种方法常常用于所输入的数据具有某种规律和特征，若数据录入者键入的数据违背了这个规律和特征，即立即给出输入出错警告，并强制性要求数据录入者对当前输入的数据给予修正。例如，在财务管理系统中，一张“记帐凭证”一般有借方金额和贷方金额两栏数字。会计制度要求同一张凭证中借方金额合计和贷方金额合计必须相等。根据这一特征，所以在开发“记帐凭证”数据输入程序时，程序应能自动判断，在一张“记帐凭证”的数据输入结束后，借方金额合计与贷方金额合计是否相等，若不相等，应强制要求数据输入者立即重新输入。又例如，在每年的高考中，考生的成绩数据有一部分要通过人工评分后，然后由专人输入计算机。对于考生成绩数据，它所具有的特征是：每题的最高分和最低分(零分)是确定的，并且均为数字字符。根据这个特征，在开发的考生成绩数据管理系统的输入模块中，应具有如下功能，即在每题数据输入结束后，自动判断输入的分数值是否符合上述规律，若不符合，则应立即发出警告，并强制要求录入者重新输入。 2.双工输入比较法 所谓双工输入比较法，就是将同一批数据由两个输入人员在不同的时间和不同的终端上分别录入，并且形成两个临时数据库文件，然后由第三个人在程序的作用下对两个库文件中的数据进行逐项比较并进行确认或修改。在这种方法中，尽管同一批数据被录入了两次从而造成了数据冗余和影响了录入进度，但对于被录入的数据不存在明显的规律和上述第一种方法不能查出输入出错的场合，以及对输入数据的正确性要求很高的场合，是一种不可缺少的和行之有效的方法，因为，两个数据录入者都同时在某处出错的机会极少，故这种方法可以极大地减少出错率。根据概率论原理，如果两数据录入者各自的出错率为百分之一，则双工输入法的出错率仅为万分之一。双工输入比较法在FoxPro环境下的基本算法是： ①将同一批数据由两个录入者在不同时间和不同的终端上录入，并存入两个不同名的库文件中。 ②输入“①”中产生的两个库文件名。
地震反演方法概述
地震反演方法概述 地震反演：由地震信息得到地质信息的过程。 地震反射波法勘探的基础在于：地下不同地层存在波阻抗差异，当地震波传播有波阻抗差异的地层分界面时，会发生反射从而形成地震反射波。地震反射波等于反射系数与地震子波的褶积，而某界面的法向入射发射系数就等于该界面上下介质的波阻抗差与波阻抗和之比。也就是说，如果已知地下地层的波阻抗分布，我们可以得到地震反射波的分布，即地震反射剖面。即由地层波阻抗剖面得到地震反射波剖面的过程称为地震波阻抗正演，反之，由地震反射剖面得到地层波阻抗剖面的过程称为地震波阻抗反演。 叠前反演主要是指AVO反演，通过AVO反演，可以获得全部的岩石参数，如：岩石密度、纵横波速度、纵横波阻抗、泊松比等。叠前反演与叠后反演的根本区别在于叠前反演使用了未经叠加的地震资料。多道叠加虽然能够改善资料的品质，提高信噪比，但是另一方面，叠加技术是以东校正后的地震反射振幅、波形等特征不随炮检距变化的假设为基础的。实际上，来自同一反射点的地震反射振幅在不同炮检距上是不同的，并且反射波形也随炮检距的变化而发生变化。这种地震反射振幅、波形特征随炮检距的变化关系很复杂，主要原因就在于不同炮检距的地震波经过的地层结构、弹性性质、岩性组合等许多方面都是不同的。叠加破坏了真实的振幅关系，同时损失了横波信息。叠前反演通过叠前地震信息随炮检距的变化特征，来揭示岩性和油气的关系。叠前反演的理论基础是地震波的反射和透射理论。理论上讲，利用反射振幅随入射角的变化规律可以实现全部岩性参数的反演，提取纵波速度、横波速度、纵横波速度比、岩石密度、泊松比、体积模量、剪切模量等参数。 叠后地震剖面相当于零炮检距的自激自收记录。与叠前反演不同，叠后反演只能得到纵波阻抗。虽然叠后反演与叠前反演想必有很多不足之处，但由于其技术方法成熟完备，到目前为止，叠后反演仍然是主流的反演类型，是储层预测的核心技术。 介绍几种叠后反演方法： 1）道积分：利用叠后地震资料计算地层相对波阻抗（速度）的直接反演方法。因为它是在地层波阻抗随深度连续可微的条件下推导出来的，因而又称为连续反演。 原理简述： 上述公式表示，反射系数的积分正比于波阻抗Z的自然对数，这是一种简单的相对波阻抗概念。 适用条件及优缺点 与绝对波阻抗反演相比，道积分的优点：1.递推时累积误差较小；2.计算简单，不需要反射系数标定；3.无需钻井控制，在勘探储气即可推广使用。 缺点：1.由于这种方法受到地震固有频宽的限制，分辨率低，无法适用于薄层解释的需要；2.需要地震记录经过子波零相位化处理；3.无法求得地层的绝对波阻抗和绝对速度，不能用于定量计算储层参数；4.这种方法在处理过程中不能用地质或测井资料对其进行约束控制，因而结果比较粗略。 2）递推反演方法：根据反射系数进行递推计算地层波阻抗或层速度，其关键在于由原始地震记录估算反射系数和波阻抗，测井资料不直接参入反演，只起到标定和质量控制的作用。因此又称为直接反演。 原理简述： 利用以上公式，可以从声波时差曲线及密度曲线上（没有密度曲线时可以利用Gardnar 公式进行换算）选择标准层波阻抗作为基准波阻抗，将反褶积得到的反射系数转为波阻抗。
UCODE反演程序的原理及应用
第17卷第6期2010年11月 地学前缘(中国地质大学(北京);北京大学) Earth S cien ce Frontiers (Ch ina University of Geosciences(Beijing);Peking University)Vol.17No.6Nov.2010 收稿日期:2010-07-01;修回日期:2010-08-01基金项目:国家自然科学基金重点项目(50639090) 作者简介:夏 强(1982 ),男,博士研究生,地下水科学与工程专业,主要从事地下水数值模拟方面的研究。E -mail:qian gwa@https://www.wendangku.net/doc/df6947521.html, U CODE 反演程序的原理及应用 夏 强 1,2 , 万 力1, 王旭升1, E Poeter 2 1 中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京100083 2 科罗拉多矿业学院国际地下水模型中心,美国戈尔登80401 Xia Qiang 1,2, Wan Li 1, Wang Xusheng 1, E Po eter 2 1 S ch ool of W ater Resource s and E nv ir onme nt,Ch ina Unive rsity of Ge oscience s(B eij ing ),Beij ing 100083,China 2 International Gr ound W ate r M od eling Center ,Color ad o S chool of M ine s,Gold en,Colorad o 80401,US A Xia Qiang,Wan Li,Wang Xusheng,et al.Principles and applications of the inverse problem program:UC ODE.Earth Science Frontiers ,2010,17(6):147-151 Abstract:T his paper illustrates the sig nificance o f calibration fo r g r oundwater mo deling,and demo nstr ates that aut omated calibration techniques using inver se problem prog r am ar e super ior to manual tria-l and -er ro r meth -ods.T he w idely used U CODE is o ne of such pr og rams w hich o pt imizes the parameter v alues by Gauss -New ton methods.T he initial par ameter values play an impor tant ro le to ca librat ion.A synthetic transient model is co n -str ucted,and six numerical ex periments ar e perfo rmed to v erify t he practicability of U CODE prog ram.T he r e -sult s show that althoug h the initial v alues of parameter s w ould influence the pr ocedur e of calibr atio n,g iv en ap -pr opriat e v alues,U COD E co uld achieve the objective for optimizatio n.Key words:U CO DE;inv erse problem;g roundw ater;modeling 摘 要:对地下水模型进行反演是模拟过程中的一个必要步骤,使用反演程序自动校正模型可快速确定最佳拟合的参数值,分析参数对模拟结果的敏感性,比人工试算-调整法更为优越。U CO DE 是一款被广泛应用的地下水模型反演程序,它使用高斯牛顿法进行参数优化,反演结果对参数初值有一定的依赖性。通过建立假想的非稳定流模型,进行6组数值试验,验证了U CO DE 程序的实用性。尽管参数的初始取值会影响反演的进程,但只要取值适当,U CODE 就能实现优化参数的目的。关键词:U CO DE;反演;地下水;模拟 中图分类号:P 641 2 文献标志码:A 文章编号:1005-2321(2010)060147-05 在地下水系统的研究分析中,数值模拟正在被越来越广泛地使用。大多数的地下水模型都是分布式参数模型。从本质上讲,这些具有一定物理意义的数值模型其实是使用有限差或有限元的方法近似求解的[1]。建立数值模型之后,通常需要校正模型。校正模型的过程就是要调整输入模型的参数,直到模型输出的结果与野外观测数据达到一 定程度的拟合。 在实际应用中,从来不能很完善地定义模型输入参数。无论对参数进行了多少次测量,也无论对野外条件刻画得多么详尽,它们总是具有一定的不确定性。因为,模型中某些参数虽然是通过实际测量获取,但实测和模型之间尺度上的差异,还是可能导致模拟结果与观测数据较大的偏离。所以,我们
校验和算法
校验和算法 IP/ICMP/IGMP/TCP/UDP等协议的校验和算法都是相同的。今儿以IP 数据包为例来讲解一下校验和算法。 在IP数据包发送端,首先将校验和字段置为0,然后将IP数据包头按16比特分成多个单元，如果包头长度不是16比特的倍数，则用0比特填充到16 比特的倍数,其次对各个单元采用反码加法运算(即高位溢出位会加到低位,通常的补码运算是直接丢掉溢出的高位),将得到的和的反码填入校验和字段,最后发送数据。 在IP数据包接收端, 首先将IP包头按16比特分成多个单元，如果包头长度不是16比特的倍数，则用0比特填充到16比特的倍数,其次对各个单元采用反码加法运算，检查得到的和是否符合全是1(有的实现可能对得到的和取反码，然后判断最终的值是否为0),如果符合全是1(取反码后是0),则进行数据包的下一步处理,如果不符合,则丢弃该数据包。 在这里大家要注意,反码和是采用高位溢出加到低位上。 接下来以一张从网上找的一张IP数据包头图片来加以说明以上的算法。大家应该记得一个公式,即两数据的反码和等于两数据和的反码,把它推广到n个数据同样适用,公式:~[X]+~[Y]=~[X+Y] 从这张图片可以看出它的校验和是0x618D,现在我们来用它来模拟我
们的发送端和接收端。 发送端： 步骤如下： 首先,将checksum字段设为0,那么将得到IP数据包头的分段信息如下 1. 0x4500 2. 0x0029 3. 0x44F1 4. 0x4000 5. 0x8006 6. 0x0000 ------->这个为Header Checksum的值，我们前面将其 重置为0了 7. 0xC0A8 8. 0x01AE 9. 0x4A7D +10. 0x477D 结果为：0x29E70 注意要将溢出位加到低位,即0x29E70的溢出位为高位2,将它加到低位上,即0x9E70+0x2=0x9E72 0x9E72二进制为：1001 1110 0111 0010 反码为：0110 0001 1000 1101 0110 0001 1000 1101的16进制为：0x618D(这就是我们的校验和) 接收端： 当我们收到该数据包时,它的分段信息将是如下信息： 1. 0x4500 2. 0x0029 3. 0x44F1 4. 0x4000 5. 0x8006 6. 0x618D ------->这个为Header Checksum的值 7. 0xC0A8 8. 0x01AE 9. 0x4A7D +10. 0x477D 结果为：0x2FFFD 该数值的溢出位为高位2,把它加到底位D上,即0xFFFD+0x2=0xFFFF 0xFFFF二进制为：1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111反码为：0
反演原理及公式介绍工科
第一章反演理论 第一节基本概念 一．反演和正演 1．反演 反演是一个很广的概念，根据地震波场、地球自由振荡、交变电磁场、重力场以及热学等地球物理观测数据去推测地球内部的结构形态及物质成分，来定量计算各种有关的物理参数，这些都可以归结为反演问题。在地震勘探中，反演的一个重要应用就是由地震记录得到波阻抗。 有反演，还有正演。要正确理解反演问题，还要知道正演的概念。 2．正演 正演和反演相反，它是对一个假设的地质模型，给定某些参数（如速度、层数、厚度）用理论关系式（数学模型）推导出某种可测量的量（如地震波）。在地震勘探中，正演的一个重要应用就是制作合成地震记录。 3．例子 考虑地球内部的温度分布，假定地球内部的温度随深度线性增加，其关系式可表示成：T(z)=a+bz 正演：给定a和b，求不同深度z的对应温度T(z) 反演：已经在不同点z测得T(z)，求a和b。 二．反演问题描述和公式表达的几个重要问题 1．应用哪种参数化方式——离散的还是连续的？ 2．地球物理数据的性质是什么？观测中的误差是什么？ 3．问题能不能作为数学问题提出，如果能够，它是不是适定的？ 4．对问题有无物理约束？ 5．能获得什么类型的解，达到什么精度？要求得到近似解、解的范围、还是精确解？ 6．问题是线性的还是非线性的？ 7．问题是欠定的、超定的、还是适定的？ 8．什么是问题的最好解法？ 9．解的置信界限是什么？能否用其它方法来评价？ 第二节反演的数学基础
一．解超定线性反问题 1．简单线性回归 可利用最小平方法确定参数a 、b 使误差的平方和最小。 ??? ? ???∑-∑∑∑-∑=-=∑∑-=2 2)()(x x n y x xy n b x b y n x b y a （1-2-1） 拟合公式为： bx a y +=? （1-2-2） 该方法的公式原来只适用于解超定问题，但同样适用于欠定问题，当我们有多个参数时，称为多元回归，在地球物理领域广泛采用这种方法。此过程用矩阵形式表示，则称为广义最小平方法矩阵方演。 2．非约束最小平方法反演——广义矩阵方法 由前面讨论可知，参数估计的最小平方方法用矩阵公式表示，所得到的算法等价于一个或多个模型参数的一个或多个数据集反演，步骤为： 问题定义→矩阵公式→最小平方解 线性问题采用广义矩阵形式 d=Gm （1-2-3） 对于精确的数据模型，参数m 为 m=G -1d （1-2-4） 但是由于试验误差，实际数据将不能精确拟合获得，故采用最小平方法求解。解的矩阵表示式为 d G G G m T T 1][?-= （1-2-5） 上式具体计算时可用奇异值分解方法 G=U ∧V T 最后，得 m ?=（G T G ）-1G T d=V ∧-1U T d （1-2-6）
三维磁数据反演
三维磁数据反演 Li Y aoguo Douglas W. Oldenburg (UBC- geophysical inversion facility.dept. of Geophysics and Astronomy,University of British Columbia,Canada ) 摘要：我们提出一种反演地表磁数据（surface magnetic data）的方法来恢复三维磁化稀疏模型，为了使用最灵活的模型来表示地质的真实结构，我们将三维模型区域离散为一些长方形细胞（cell）。每个细胞有一个固定的磁化系数。细胞的个数一般远远大于获得的数据的个数，因此我们需要解一个欠定的问题。通过极小化一个由模型目标函数（model objective function）和数据误差（data misfit）构成的全局目标函数（global objective function）来得到解。这个算法可以将先验信息包含到模型目标函数（model objective function）中，通过利用一个或更多的合适的权重函数。反演的模型参数可以是磁化系数也可以是其对数。如果选择磁化系数，则需要一个正的常数来将提非唯一性并且来保持物理物理真实性。我们的算法假设不存在剩余磁化，并且磁数据只是由人工磁场（induced magnetization）产生。所有的最小化通过一个子空间法来计算，利用该方法在每磁迭代只需要很少的搜索向量。这样就避免了直接解大规模方程组系统，因此由许多细胞（cell）组成的地球模型可以由台式工作站计算出来。该算法用合成例子和真实例子通过了验证。 介绍 磁法勘探已经被广泛使用有很多年了，百岁大量勘探区域的是海量的数据。磁数据用来映射地震结构，尤其是在勘探的勘测阶段，但是当需要用于详细的探矿时，必须采用稳健有效的反演算法。但是，势数据（potential data）反演的一个主要的困难是其内在的多解性。根据Gauss定理，如果只知道边界面的场的分布，则有无穷多等效的源分布位于内部来产生已知的场。任何地球表面测量的磁场可以由界面下无穷小的磁偶极子重新产生（any magnetic field measured on the surface of the earth can be reproduced by an infinitesimally thin zone of magnetic dipoles beneath the surface）.从数学的观点看，这儿意味着磁场数据中没有深度分辨率。非唯一性的第二个原因是此法观测到有限个量并且是不精确的。磁数据的非唯一性问题的严重性见图1-3（The gray scale in all figures indicates susceptibility in SI units for model sections and magnetic data in nT for data plots）. 具有相同磁化系数的一个三维dipping prism 产生的表面的磁场见图2，由441个数据组成。三维磁化系数的切片见图3，这些切片能重新产生这441个数据。这个结果与真实模型没有任何相似。磁化系数集中在表面并且显示了负值的区域。这个数学模型的解没用提供真实解结构的任何有用信息。 面对这种非常强的不唯一性。之前的学者在反演次数据时一般采用两种方法。第一种是参数反演，其中一些几何结构简单的模型的参数可以通过非线性反演得到，其值可以通过解一个超定的问题得到。这种方法适合于异常来源于已知的简单物体的情形，但是需要震源的许多先验信息，这些先验信息表示成一个初始的参数，对参数值的初始猜测，and limits on the susceptibility allowed( Bhattacharyya,1980;Zeyen and Pous,1991). 非唯一性一般不是一个问题因为值考虑很少的可能的模型由于反演算法的束性。一个相关的，但是独特