本研究旨在推进冻土观测自动化进程，提升监测精度，弥补传统人工观测方法操作繁琐、主观误差大且无法实现连续观测等不足。通过对比五种型号冻土自动观测仪与人工冻土器的观测数据，全面评估其数据质量，为气象业务化运行提供科学依据。利用2022—2024年全国24个省区1 172个气象观测站安装的DTD1、DTD2、DTD3、DTD4、DTD5五种型号冻土自动观测仪与人工冻土器的平行观测数据，从数据完整性（完整率≥98%）、准确性（标准偏差≤2 cm）、一致率（≥80%）、误判均值（≤6 cm）和冻融趋势（最大冻土深度数据相关性≥0.8）五个方面进行检验评估。截至2024年冬季，第一阶段运行设备349套，第二阶段运行设备364套，单轨业务化运行设备459套。DTD2型和DTD3型冻土自动观测仪在数据完整率、准确性、一致率、误判均值和冻融趋势等指标上表现优异，其单轨业务化运行通过率分别为88.73%和88.24%，远高于其他型号设备。DTD2型和DTD3型冻土自动观测仪数据质量高，能够满足气象业务化需求，建议在今后的业务运行中优先推广使用。
提高季节性冻土区高铁路基冻深预测精度，对保证寒区高速铁路的安全调度和平稳运行具有重要意义。针对现有季冻区高铁路基冻深预测模型缺乏利用多元环境序列信息的问题，提出一种顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型，以兰新高铁山丹马场-民乐路段DK371+900、DK383+345和DK391+940三处断面为例，对2015-2017年冻深快速增长期的路基冻深进行预测。该模型首先利用EMD算法对导热系数与冻土环境变量时序数据进行信号分解，得到一系列具有不同特征尺度的数据序列，体现出原数据的趋势与波动性，增加数据的细节和多样性；再利用KPCA算法提取出影响路基冻深的关键因子，实现数据降维，消除因EMD产生的数据冗余；最后通过LSTM网络实现基于多变量的路基冻深预测。实验表明：该模型较传统路基冻深预测模型、EMD-LSTM模型、多变量BP神经网络模型、多变量LSTM模型有更高的精确度。模型在三处断面路基冻深预测的平均绝对误差(fmae)为0.029m、0.033m和0.060m；均方根误差(frmse)为0.036m、0.042m和0.07...
提高季节性冻土区高铁路基冻深预测精度，对保证寒区高速铁路的安全调度和平稳运行具有重要意义。针对现有季冻区高铁路基冻深预测模型缺乏利用多元环境序列信息的问题，提出一种顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型，以兰新高铁山丹马场-民乐路段DK371+900、DK383+345和DK391+940三处断面为例，对2015-2017年冻深快速增长期的路基冻深进行预测。该模型首先利用EMD算法对导热系数与冻土环境变量时序数据进行信号分解，得到一系列具有不同特征尺度的数据序列，体现出原数据的趋势与波动性，增加数据的细节和多样性；再利用KPCA算法提取出影响路基冻深的关键因子，实现数据降维，消除因EMD产生的数据冗余；最后通过LSTM网络实现基于多变量的路基冻深预测。实验表明：该模型较传统路基冻深预测模型、EMD-LSTM模型、多变量BP神经网络模型、多变量LSTM模型有更高的精确度。模型在三处断面路基冻深预测的平均绝对误差(fmae)为0.029m、0.033m和0.060m；均方根误差(frmse)为0.036m、0.042m和0.07...
提高季节性冻土区高铁路基冻深预测精度，对保证寒区高速铁路的安全调度和平稳运行具有重要意义。针对现有季冻区高铁路基冻深预测模型缺乏利用多元环境序列信息的问题，提出一种顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型，以兰新高铁山丹马场-民乐路段DK371+900、DK383+345和DK391+940三处断面为例，对2015-2017年冻深快速增长期的路基冻深进行预测。该模型首先利用EMD算法对导热系数与冻土环境变量时序数据进行信号分解，得到一系列具有不同特征尺度的数据序列，体现出原数据的趋势与波动性，增加数据的细节和多样性；再利用KPCA算法提取出影响路基冻深的关键因子，实现数据降维，消除因EMD产生的数据冗余；最后通过LSTM网络实现基于多变量的路基冻深预测。实验表明：该模型较传统路基冻深预测模型、EMD-LSTM模型、多变量BP神经网络模型、多变量LSTM模型有更高的精确度。模型在三处断面路基冻深预测的平均绝对误差(fmae)为0.029m、0.033m和0.060m；均方根误差(frmse)为0.036m、0.042m和0.07...
提高季节性冻土区高铁路基冻深预测精度，对保证寒区高速铁路的安全调度和平稳运行具有重要意义。针对现有季冻区高铁路基冻深预测模型缺乏利用多元环境序列信息的问题，提出一种顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型，以兰新高铁山丹马场-民乐路段DK371+900、DK383+345和DK391+940三处断面为例，对2015-2017年冻深快速增长期的路基冻深进行预测。该模型首先利用EMD算法对导热系数与冻土环境变量时序数据进行信号分解，得到一系列具有不同特征尺度的数据序列，体现出原数据的趋势与波动性，增加数据的细节和多样性；再利用KPCA算法提取出影响路基冻深的关键因子，实现数据降维，消除因EMD产生的数据冗余；最后通过LSTM网络实现基于多变量的路基冻深预测。实验表明：该模型较传统路基冻深预测模型、EMD-LSTM模型、多变量BP神经网络模型、多变量LSTM模型有更高的精确度。模型在三处断面路基冻深预测的平均绝对误差(fmae)为0.029m、0.033m和0.060m；均方根误差(frmse)为0.036m、0.042m和0.07...
提高季节性冻土区高铁路基冻深预测精度，对保证寒区高速铁路的安全调度和平稳运行具有重要意义。针对现有季冻区高铁路基冻深预测模型缺乏利用多元环境序列信息的问题，提出一种顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型，以兰新高铁山丹马场-民乐路段DK371+900、DK383+345和DK391+940三处断面为例，对2015-2017年冻深快速增长期的路基冻深进行预测。该模型首先利用EMD算法对导热系数与冻土环境变量时序数据进行信号分解，得到一系列具有不同特征尺度的数据序列，体现出原数据的趋势与波动性，增加数据的细节和多样性；再利用KPCA算法提取出影响路基冻深的关键因子，实现数据降维，消除因EMD产生的数据冗余；最后通过LSTM网络实现基于多变量的路基冻深预测。实验表明：该模型较传统路基冻深预测模型、EMD-LSTM模型、多变量BP神经网络模型、多变量LSTM模型有更高的精确度。模型在三处断面路基冻深预测的平均绝对误差(fmae)为0.029m、0.033m和0.060m；均方根误差(frmse)为0.036m、0.042m和0.07...
针对川西高海拔隧道抗防冻设计问题,对运营期公路隧道洞内气温采用实测和数值模拟等方法,对隧道洞内纵向温度特征及抗防冻设计方法进行研究。结果表明:1)川西高原较短隧道冬季洞内纵向温度呈负温贯通状态,长隧道、特长隧道的洞内纵向温度呈现出弱对称或非对称分布特征。2)冬季隧道洞口温度及洞身负温分布状态与隧道自身所处环境有关,尤其是隧道两端地形特征及高差程度。3)洞口负温段冻结指数和年冻结天数均随进洞距离的增大呈减小趋势,但单向自然风占主导的隧道下降趋势较缓。4)川西高原隧道衬砌防冻设计宜结合围岩冻胀敏感性,考虑以冻结指数180℃·d为临界值较为合理,两侧水沟保温设防长度可按月平均气温0℃考虑;考虑到冻结指数大于180℃·d且月平均气温低于0℃的衬砌段落会经受短时频繁冻融循环作用的影响,建议采取必要措施改善混凝土耐久性指标,确保隧道衬砌结构的长期稳定性。
针对川西高海拔隧道抗防冻设计问题,对运营期公路隧道洞内气温采用实测和数值模拟等方法,对隧道洞内纵向温度特征及抗防冻设计方法进行研究。结果表明:1)川西高原较短隧道冬季洞内纵向温度呈负温贯通状态,长隧道、特长隧道的洞内纵向温度呈现出弱对称或非对称分布特征。2)冬季隧道洞口温度及洞身负温分布状态与隧道自身所处环境有关,尤其是隧道两端地形特征及高差程度。3)洞口负温段冻结指数和年冻结天数均随进洞距离的增大呈减小趋势,但单向自然风占主导的隧道下降趋势较缓。4)川西高原隧道衬砌防冻设计宜结合围岩冻胀敏感性,考虑以冻结指数180℃·d为临界值较为合理,两侧水沟保温设防长度可按月平均气温0℃考虑;考虑到冻结指数大于180℃·d且月平均气温低于0℃的衬砌段落会经受短时频繁冻融循环作用的影响,建议采取必要措施改善混凝土耐久性指标,确保隧道衬砌结构的长期稳定性。
针对川西高海拔隧道抗防冻设计问题,对运营期公路隧道洞内气温采用实测和数值模拟等方法,对隧道洞内纵向温度特征及抗防冻设计方法进行研究。结果表明:1)川西高原较短隧道冬季洞内纵向温度呈负温贯通状态,长隧道、特长隧道的洞内纵向温度呈现出弱对称或非对称分布特征。2)冬季隧道洞口温度及洞身负温分布状态与隧道自身所处环境有关,尤其是隧道两端地形特征及高差程度。3)洞口负温段冻结指数和年冻结天数均随进洞距离的增大呈减小趋势,但单向自然风占主导的隧道下降趋势较缓。4)川西高原隧道衬砌防冻设计宜结合围岩冻胀敏感性,考虑以冻结指数180℃·d为临界值较为合理,两侧水沟保温设防长度可按月平均气温0℃考虑;考虑到冻结指数大于180℃·d且月平均气温低于0℃的衬砌段落会经受短时频繁冻融循环作用的影响,建议采取必要措施改善混凝土耐久性指标,确保隧道衬砌结构的长期稳定性。
本研究依托于分布在全国季节冻土区600个气象台站，1971—2020年近50年实测季节冻土年最大冻结深度数据及温度观测数据，分别对600个台站的气温年变化趋势，气温冻结指数的年变化趋势等进行了探讨。并且在Stefan改进公式的基础上，进一步探讨了基于气温冻结指数的影响因子Ea与经度、纬度及海拔等因素在标准场地上的统计学关系，建立影响因子Ea与经纬度、海拔三者之间的相关关系式，将通过相关关系式计算得出的影响因子Ea与通过基于气温冻结指数的Stefan改进公式反推计算得到的影响因子Ea进行对比分析，验证相关关系的准确性。研究表明，因子在大多数点位拟合程度良好，但是一些位于多年冻土区边界处的点位，拟合差异较大。为解决这一问题，将研究区域重新划分为一般季节冻土区域及季节冻土区与多年冻土区边界处的过渡区域，分别进行相关性分析，再次建立影响因子Ea与经度、纬度、海拔之间的相关关系式。经过验证，点位拟合程度具有显著的提升。将相关关系式引入基于气温冻结指数的Stefan改进公式做进一步拓展，最终得到的经验公式将用于计算我国季节冻土区标准场地冻结深度。通常意义上由于Stefan公式中基于地表冻结指数的影...