基于F-范数的不确定性平差模型的解算方法

为提高基于F-范数的不确定性平差模型的解算效率，给出直接迭代算法进行参数估计。该算法无需SVD，解算过程简单且易于编程计算，同时给出迭代不收敛时的SVD-解方程算法。二元线性拟合及沉降观测AR模型的算例结果表明，这2种算法正确可行，与SVD-迭代算法具有等价性。当迭代收敛时，宜使用直接迭代算法，收敛速度更快，解算效率更高；当迭代不收敛时，可釆用SVD-解方程算法。     

全球气候变化下南海诸岛保护优先区识别分析

全球变化下,珊瑚礁保护区是保护生物多样性、增强珊瑚礁对气候变暖抵抗力的有效方式,而维持珊瑚礁弹性是其核心内容。针对珊瑚礁最具有威胁性的热压力因子,基于南海1982—2009年卫星观测海表面温度（SST）数据和CMIP5加拿大地球系统模式CanESM2模型预估的2006—2100年南海SST数据构建热压力强度模型,从维持珊瑚礁弹性的角度识别IPCC RCP 4.5和RCP 8.5情景下南海诸岛保护优先区。结果表明：RCP 4.5和RCP 8.5情景下13%左右的南海诸岛珊瑚礁识别为保护优先区。根据热压力强度与珊瑚抵抗力及避难所关系,西沙群岛七连屿和晋卿岛近年观测与未来预估的热压力强度均比较低,在保障其服务功能的基础上建议实施完全保护;东沙群岛东沙环礁和中沙环礁排洪滩近年观测急性热压力强度较高但未来预估热压力强度较低,建议实施50%禁止利用保护;中沙群岛黄岩岛近年观测和未来预估的急性热压力强度均比较低,建议实施50%多用途保护。南沙群岛有14%左右的珊瑚礁识别为保护优先区,根据其热压力强度可实施30%~100%禁止利用保护或30%~50%多用途保护。RCP 4.5和RCP 8.5情景下的南海诸岛保护优先区及保护对策,可为维持珊瑚礁生态弹性及应对全球气候变化提供重要的参考价值。     

基于SODA资料的南海表层风能输入的空间分布与长期趋势研究

海面风不仅是驱动上层海洋运动的主要动力, 其能量也是维持海洋表层流动的主要机械能来源。为了分析南海表层流风能输入的变化, 用SODA(Simple Ocean Data Assimilation)(1901—2010)资料估算了风向南海表层流(表层地转流+表层非地转流)的能量输入。结果表明, 风向南海表层流、表层地转流和表层非地转流输入的能量总体均呈减少趋势, 110年间分别减小了约56%、65%和49%。导致风能输入减小的最主要因素是风应力的减弱(减小了35%)。由于南海受季风系统的控制, 风向表层流及其各成分输入的能量呈现出显著的季节性变化。冬季风能输入最强, 高值区位于南海西部及北部区域, 呈一个显著的“回力镖”状结构。这些结果对深入认识南海环流具有理论意义。     

典型深街谷内树木空间配置对行人呼吸高度处气流的影响

为揭示树木的不同空间配植方案对行人呼吸高度气流的影响,本文将树木视为均匀多孔介质,通过附加源项法从空气动力学角度用CFD模拟了H/W=2的典型深街谷几何内4种树木配植情景,实验表明,不同空间配置下树木对街谷内行人呼吸高度处局地气流的影响强弱在空间分布模式上差异悬殊：① 均匀种植的树木对街谷内行人呼吸高度的气流起到阻碍作用,不均匀种植则有效提升街谷的整体流速。4种空间配植方案下树木对气流的影响程度不同,阻碍作用从大到小的顺序为均匀间距8 m（Spa8m）>均匀间距6 m（Spa6m）>均匀间距20 m（Spa20m）>不均匀配植（Non-uniform）;对应的平均气流增强指标顺序为$\bar{D}_{spa8}$（-19.31%）<$\bar{D}_{spa6}$（-16.14%）<$\bar{D}_{spa20}$（-10.73%）<$\bar{D}_{non-uniform}$（1.25%）。② 对比不均匀和均匀的种植方案,不均匀植树的街谷内部行人呼吸高度的气流流速比其对照案例（均匀植树Spa8m方案）整体增强了106.49%。街谷中部不种树,在街谷两端配置树木并预留足够的自由空间的不均匀植树方案,能够让角涡渗入街谷中部,促使街谷内部的垂直漩涡和两端的水平角涡运动,增强湍流和垂直交换,有效减少了街道两端“风口效应”和街道中部“风影效应”的区域,改善了整个街谷行人呼吸平面的风环境。④ 合理空间配置的树木能够改善街谷内部的行人风环境。街谷内行人呼吸高度处的气流对局地条件很敏感,树木的局部配置（空间簇集、密度）将引起强烈的空间变化。在既有城市建筑布局条件下,如何通过谨慎的景观设计,利用树木等城市绿化措施有效地改善城市的行人风环境,缓解污染扩散、疾病传播等问题,本文的方法可提供一定的参考。     

Responses of soil moisture to vegetation restoration type and slope length on the loess hillslope

Soil moisture, a critical variable in the hydrologic cycle, is highly influenced by vegetation restoration type. However, the relationship between spatial variation of soil moisture, vegetation restoration type and slope length is controversial. Therefore, soil moisture across soil layers (0-400 cm depth) was measured before and after the rainy season in severe drought (2015) and normal hydrological year (2016) in three vegetation restoration areas (artificial forestland, natural forestland and grassland), on the hillslopes of the Caijiachuan Catchment in the Loess area, China. The results showed that artificial forestland had the lowest soil moisture and most severe water deficit in 100-200 cm soil layers. Water depletion was higher in artificial and natural forestlands than in natural grassland. Moreover, soil moisture in the shallow soil layers (0-100 cm) under the three vegetation restoration types did not significantly vary with slope length, but a significant increase with slope length was observed in deep soil layers (below 100 cm). In 2015, a severe drought hydrological year, higher water depletion was observed at lower slope positions under three vegetation restoration types due to higher transpiration and evapotranspiration and unlikely recharge from upslope runoff. However, in 2016, a normal hydrological year, there was lower water depletion, even infiltration recharge at lower slope positions, indicating receiving a large amount of water from upslope. Vegetation restoration type, precipitation, slope length and soil depth during a rainy season, in descending order of influence, had significant effects on soil moisture. Generally, natural grassland is more beneficial for vegetation restoration than natural and artificial forestlands, and the results can provide useful information for understanding hydrological processes and improving vegetation restoration practices on the Loess Plateau     

2000—2015 年伊犁河谷植被覆盖时空变化特征

利用 2000—2015 年的 EOS／MODIS 数据，采用趋势分析、Hurst 指数、变异系数法对伊犁河 谷植被时空变化及未来趋势进行分析，结果显示：空间分布上，伊犁河谷植被覆盖度呈北部、南部、 东部偏高，西部、中部偏低的分布特征；时间变化上，2000—2015 年，伊犁河谷植被覆盖度波动减 小，减速为 6.25%·(10 a)^-1；区域分布上，伊犁河谷植被表现为低波动变化，波动程度中等以及下占 73.16%，波动程度高的区域占 26.84%。未来预测表明，伊犁河谷植被覆盖呈退化趋势，其中，持续 退化的面积占 57.55%，持续改善的面积占 13.51%。     

波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

基于纹理和空间特征的中分辨率影像滨海水产养殖用地提取研究

近年来,水产养殖用地分布广泛,但由于其在影像上所表现的复杂性和不均匀性,造成该用地类型提取中的困难,尤其针对中分辨率遥感影像。对此,本文提出了一种基于纹理和空间特征的养殖用地提取方法,该方法主要包括3个步骤：首先,利用纹理熵和归一化差异水体指数NDWI实现水产养殖用地的粗提取;然后,依据相邻地物间的关系实现同类型地物合并;最后,本文构建一种相对宽度作为地物的近似宽度,再次利用NDWI实现水产养殖用地的准确识别。本文以越南万丰湾为研究区域,以Landat-8融合影像（融合后的像元大小为15 m）的目视解译结果为标准,对本文方法与最小距离法分类结果进行比较。实验结果表明,该方法的精度可达91.13%,远高于传统的面向对象方法,并且所提方法的错误率和虚假率分别为0.09%和8.87％,表明了该方法可靠性,因而该方法可为基于中分辨率影像的地物类型提取提供一种有效手段。     

基于重力测点和段差变化的前郭5.8级震群研究与三维反演

利用东北地区近几年流动重力观测数据，分析前郭5.8级震群周边重力点值的时序变化特征，并基于重力段差变化对东北地区整体和局部重力变化引入能够反映异常显著性程度的指标量G和C值，最后对前郭5.8级震群前的重力场动态变化作三维密度反演。结果表明：1）前郭5.8级震群发震构造两侧的局部重力变化具有较明显的差异性，其变化趋势可作为识别构造活化或解耦运动的标志；2）显著性指标量G和C值能够为地震重力前兆的定量描述提供新思路；3）震前重力变化的反演结果显示地震发生在质量运移的过渡区域，垂向反演结果对本次地震的震源深度有一定的揭示意义。     

Prediction of Blast-Induced Rock Movement During Bench Blasting: Use of Gray Wolf Optimizer and Support Vector Regression

Natural Resources Research - A large ore loss and dilution can be expected when using a pre-blast ore boundary for shovel guidance because of the movement and re-distribution of ore in the muck...