Distresses and countermeasures of highway subgrade in plateau permafrost regions
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2017
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
高原冻土区公路路基病害及工程对策
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2017
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
Statistical characteristics and probabilistic analysis of uncertain settlement of subgrade in permafrost regions
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2020
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
Influence of pavement type on thermal state of block-stone subgrade in permafrost region
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2019
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
路面类型对多年冻土区片块石路基热状态的影响
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2019
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
Study of the influence of large-width asphalt-concrete pavement on the thermal characteristics of underlying permafrost
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2014
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
宽幅沥青路面热效应对其下部土体热状态的影响
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2014
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
Study on the permafrost heat transfer mechanism and reasonable interval of separate embankment for the Qinghai-Tibet expressway
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2019
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
Influence of lower boundary conditions on the numerical simulation of permafrost temperature field changes
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2021
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
下边界条件对多年冻土温度场变化数值模拟的影响
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2021
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
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2006
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
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2006
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
Characteristics of land surface heat and water exchange under different soil freeze/thaw conditions over the central Tibetan Plateau
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2011
... 青藏工程走廊作为最重要的陆路进出藏通道,穿越了约550 km多年冻土区,特殊的工程地质条件引发了冻胀、融沉、开裂、拥包、塌陷及不均匀变形等病害[1-2].在未来的青藏高速公路工程建设中,高速公路黑色沥青路面特有的强烈吸热、聚热效应将给路基下伏冻土带来更大的热冲击[3],诱发更为严重的工程病害[4-5].如何保障这一特殊工程场景下公路工程的安全性和稳定性,是寒区冻土工程研究重要课题之一[6].热扩散系数是表征土体内温度扩散速率的物理量,反映了传热过程中导热系数和比热容两大基础参数协同作用的效果[7].同时,冻土的热扩散系数一定程度上也是冻土本身对外部热量输入响应敏感性的重要标尺,是描述多年冻土特征的关键参数之一[8].因此,揭示多年冻土热扩散系数的变化规律、提出适用的预测模型对于未来青藏高速的设计施工和病害防治具有重要意义. ...
Comparison of the different methods to estimate soil thermal diffusivity, temperature and heat flux in sub-surface of Taklimakan Desert
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2016
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
塔克拉玛干沙漠地表浅层土壤热扩散系数、温度和热通量计算方法的比较研究
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2016
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
Comparison of six algorithms to determine the soil apparent thermal diffusivity at a site in the Loess Plateau of China
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2010
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
Evaluation of methods for determining the apparent thermal diffusivity of soil near the surface
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1983
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
A comparative study of computing methods of soil thermal diffusivity, temperature and heat flux
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2012
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
土壤热扩散率及其温度、热通量计算方法的比较研究
1
2012
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
The characteristics of soil temperature variations and heat exchange in freeze-thaw period over southern alpine grasslands in Qinghai Province
1
2018
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
青海南部冻融区高寒草地土壤温度变化及热量传输特征
1
2018
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
An analytical solution to one-dimensional thermal conduction-convection in soil
1
2003
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
Study on analytical resolution to soil thermal conductive equation and soil thermal diffusivity over Nagqu area
2002
土壤热传导方程解析解和那曲地区土壤热扩散率研究
2002
Intercomparison between two soil temperature algorithms
1
2009
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
两种土壤温度算法的对比分析
1
2009
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
Hydro-thermal dynamic and soil thermal diffusivity characteristics of typical active layer on the central Tibetan Plateau
1
2020
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
青藏高原中部典型下垫面活动层水热动态及其热扩散率研究
1
2020
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
Estimating the soil thermal parameters and modeling the soil temperature in Litang of Qinghai-Xizang Plateau
1
2017
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
青藏高原理塘地区土壤热参数的确定及其土壤温度模拟试验
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2017
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
Study on the measurement and prediction of thermal properties for sand
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2018
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
砂土导热性能测试与预测研究
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2018
... 热扩散系数主要获取方法有理论计算和试验测试,其中理论计算是基于土壤为常热扩散系数的半无界介质假设,以一维热传导方程为理论基础获得计算公式,主要包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等[9-10].许多研究者针对不同计算方法进行了对比分析,Horton等[11]从计算所需数据条件和计算结果方面对比评价了六种热扩散系数计算方法,发现具有显式方程的振幅、相位、反正切和对数方法所需地温数据少,但计算结果偏差大,而以隐式求解的数值法和谐波法通常以大量实测地温为计算基础,结果更为可靠.缪育聪等[12]根据现场观测地温数据计算了地表浅层5~20 cm土壤层的热扩散系数,对比发现充分利用实测地温信息的谐波法为最优估算方法.韩炳宏等[13]对青海南部高寒草地土壤的热扩散系数进行了计算,研究表明热传导对流法计算结果及其拟合效果最好,同时发现除干土层外随土壤深度加深,热扩散系数逐渐递减.同时,不少学者根据土壤的传热特征对计算方法进行了修正,Gao等[14-16]综合考虑了土壤热传输过程中的热传导和多孔热对流方式,给出了一维热传导对流方程,采用谐波法和拉普拉斯变换方法推导了热传导对流方程的解析解及热扩散系数的计算公式,并基于实测地温数据验证了改进方法的准确性和优越性.原黎明等[17]基于改进的热传导对流方法对青藏高原中部活动层表层下5~20 cm深度的土壤热扩散系数进行了估算,结果发现5~10 cm处土壤热扩散系数显著大于10~20 cm深度,且融化季对应热扩散系数显著高于冻结季.章永辉等[18]基于青藏高原理塘区野外观测地温数据,研究发现利用耦合热传导-对流法计算所得热扩散系数模拟地温时的准确性最高.在试验方面,甄作林等[19]利用瞬态平面热源法测试了原状和重塑砂土的热扩散系数,分析发现热扩散系数与干密度成正比关系,而含水率低时热扩散系数与含水率为正相关性,达到一定含水率时热扩散系数趋于稳定或与其呈负相关性. ...
Variation of thermal diffusivity and temperature simulation of soils of vertical heterogeneity in Nagqu prefecture in the Tibetan Plateau
1
2007
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
青藏高原那曲地区非均质土壤导温率的变化及土壤温度数值模拟
1
2007
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
Spatio-temporal distribution of thermal diffusivity in deep soil in Qinghai-Tibetan Plateau
1
2018
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
青藏高原深层土壤热扩散率的时空分布特征
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2018
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
Influence of soil texture on the thermal diffusivity
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2010
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
质地对土壤热扩散率的影响
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2010
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
Variability of soil moisture and its relationship with surface albedo and soil thermal diffusivity at Astronomical Observatory, Thiruvananthapuram, south Kerala
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2010
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
Soil thermal parameters of aeolian sand and its relationship with water content
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2015
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
风积沙热参数计算及其与含水率关系研究
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2015
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
Comparative study on thermal properties of intact and repacked soil samples
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2012
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
原状土与装填土热特性的比较
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2012
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
Observations of soil thermal properties in a typical mesa over Chinese loess plateau
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2019
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
黄土高原典型塬区土壤热性质变化特征研究
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2019
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
Estimating soil thermal diffusivity at different water contents from easily available data on soil texture, bulk density, and organic carbon content
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2018
... 关于热扩散系数影响因素方面,研究主要集中于土壤质地、内部结构、含水率、温度及深度等.王可里等[20]通过对青藏高原那曲地区非均质土壤热扩散系数计算发现,热扩散系数分布具有明显的深度和季节性变化特征,且冷暖季采用不同热扩散系数可获得较好地温模拟效果.周亚等[21]根据青藏高原观测站长期监测所得0.8 m和3.2 m深度土壤温度,给出了青藏高原不同地区深层土壤热扩散系数的年际和季节性变化特征.刘经星等[22]利用数值差分求解方法对不同质地条件土壤的热扩散系数进行了估算,结果发现土壤质地轻且土熵条件好对应热扩散系数小.Roxy[23]、安可栋等[24]根据观测数据研究了土壤水分和热扩散系数之间关系,研究表明热扩散系数随土壤水分增加先增大后减小.邸佳颖等[25]通过室内试验对比研究了原状土和装填土的热特性差异,结果表明装填土在处于中等含水率时热扩散系数较原状土有所增大,而接近饱和时热扩散系数趋于一致.马欣等[26]研究发现土壤热扩散系数与深度为非线性正相关性,且降水增多会降低热扩散系数.在计算模型方面,Arkhangelskaya等[27]以土壤质地、容重和有机碳百分含量作为影响变量,建立了不同土类任意含水率状态下的热扩散系数回归模型. ...
1
2010
... 体积比热按照文献[28]所给公式进行计算,该研究认为土比热是多相组分的质量加权平均结果,冻融土比热因固态冰的存在具有明显差异,具体计算式如下: ...
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2010
... 体积比热按照文献[28]所给公式进行计算,该研究认为土比热是多相组分的质量加权平均结果,冻融土比热因固态冰的存在具有明显差异,具体计算式如下: ...
The function analysis and application study of radial basis function network
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2002
... 径向基函数(radical basis function)神经网络具有计算量小、学习收敛速度快及泛化能力强的特点,其较强的非线性函数逼近能力在诸多领域得以广泛应用[29-30].将干密度、天然含水率及融土热扩散系数(冻土热扩散系数三元回归)作为RBF神经网络的输入层,热扩散系数作为输出层,建立以高斯函数为隐含层激活函数的前馈型网络模型.同时,将走廊带内冻融土热扩散系数测试结果按9:1随机分块,其中90%样本数据用于神经网络模型的训练样本,剩余10%用作验证神经网络的预测能力.根据预测结果的反馈,对偏差较大的样本进行剔除,从而有效提高预测精度.图5为全风化岩类融土热扩散系数的RBF神经网络模型预测结果,可以看到预测值与实测值较为一致(R2=0.78,数据剔除比例为9%). ...
径向基函数网络的功能分析与应用的研究
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2002
... 径向基函数(radical basis function)神经网络具有计算量小、学习收敛速度快及泛化能力强的特点,其较强的非线性函数逼近能力在诸多领域得以广泛应用[29-30].将干密度、天然含水率及融土热扩散系数(冻土热扩散系数三元回归)作为RBF神经网络的输入层,热扩散系数作为输出层,建立以高斯函数为隐含层激活函数的前馈型网络模型.同时,将走廊带内冻融土热扩散系数测试结果按9:1随机分块,其中90%样本数据用于神经网络模型的训练样本,剩余10%用作验证神经网络的预测能力.根据预测结果的反馈,对偏差较大的样本进行剔除,从而有效提高预测精度.图5为全风化岩类融土热扩散系数的RBF神经网络模型预测结果,可以看到预测值与实测值较为一致(R2=0.78,数据剔除比例为9%). ...
A RBF neural network with optimum learning rates and its application
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2012
... 径向基函数(radical basis function)神经网络具有计算量小、学习收敛速度快及泛化能力强的特点,其较强的非线性函数逼近能力在诸多领域得以广泛应用[29-30].将干密度、天然含水率及融土热扩散系数(冻土热扩散系数三元回归)作为RBF神经网络的输入层,热扩散系数作为输出层,建立以高斯函数为隐含层激活函数的前馈型网络模型.同时,将走廊带内冻融土热扩散系数测试结果按9:1随机分块,其中90%样本数据用于神经网络模型的训练样本,剩余10%用作验证神经网络的预测能力.根据预测结果的反馈,对偏差较大的样本进行剔除,从而有效提高预测精度.图5为全风化岩类融土热扩散系数的RBF神经网络模型预测结果,可以看到预测值与实测值较为一致(R2=0.78,数据剔除比例为9%). ...
具有最优学习率的RBF神经网络及其应用
1
2012
... 径向基函数(radical basis function)神经网络具有计算量小、学习收敛速度快及泛化能力强的特点,其较强的非线性函数逼近能力在诸多领域得以广泛应用[29-30].将干密度、天然含水率及融土热扩散系数(冻土热扩散系数三元回归)作为RBF神经网络的输入层,热扩散系数作为输出层,建立以高斯函数为隐含层激活函数的前馈型网络模型.同时,将走廊带内冻融土热扩散系数测试结果按9:1随机分块,其中90%样本数据用于神经网络模型的训练样本,剩余10%用作验证神经网络的预测能力.根据预测结果的反馈,对偏差较大的样本进行剔除,从而有效提高预测精度.图5为全风化岩类融土热扩散系数的RBF神经网络模型预测结果,可以看到预测值与实测值较为一致(R2=0.78,数据剔除比例为9%). ...