考虑降雨时空变化的单位线研究

流域降雨的时空变异性和地形地貌特征，以及不确定性因素对单位线的影响始终是流域汇流计算方法研究的难点问题。本文分析了传统的根据降雨时空分布不均匀性对单位线进行分类的方法及其缺点，推导了考虑暴雨重心位置和降雨强度的影响的S曲线法，给出了新的S曲线方程，建立了S曲线参数与暴雨重心位置和降雨强度的关系，采用该方法可求得任一暴雨重心位置及任一降雨强度下的时段单位线。该方法具有谢尔曼经验单位线简便实用的特点，又具有考虑降雨时空变异性的优点，在沮河流域洪水预报模型中的应用表明该方法是可行的。     

200hPa辐散环流对台风路径的影响

用一个准地转正压模式，实施了５组时间积分，并研究了不同尺度涡流旋相互作用对台风结构和移动的影响。结果表明，这种相互作用可以激发出台风非对称结构的非规则变化，进而引起路径的蛇行摆动以及台风移速突变等异常现象，较小尺度涡旋位于台风环流的不同方位时，这种相互作用对台风结构和移动的影响可以很不相同。     

地形及冷热源扰动不同分布对南沙海域西南大风形成过程影响的数值试验

利用一个p-σ混合坐标五层原始方程模式，进行了地形及冷热源扰动的不同分布对南沙海域西南大风过程形成作用的数值试验。结果表明，亚洲南部特殊的地形及海陆分布是形成南沙海域西南大风过程的基本条件，但它造成的最大风速只能达8m/s，比观测值要小。试验中发现，在有地形作用的前提下，澳大利亚冷空气的向北爆发及菲律宾附近热源扰动的作用均可各自在南沙海域形成12m/s以上的大风过程，而孟加拉湾附近的热源扰动则对南沙海域西南大风过程的形成无明显作用。     

水声通信中的鲁棒图像编码研究

由于受各种因素的影响，水下声信道是一种传输差错率较高的信道。标准化的图像编码系统(例如JPEC；H．263，MPEG等)使用了相似的压缩技术，它们往往存在严重的错误扩散，甚至单个错误比特就可能破坏整幅图像，所以一般不适合作为水下声信道图像传输的编码方案。文章针对常用的图像编码的缺点，利用定长编码技术，提出了一种高鲁棒性的图像压缩方案。实验表明在压缩率1．25比特／象素时，压缩后的图像仍然保持了较好的质量，并且能够较好地抵抗信道误码，提高了水下声信道图像传输的质量。     

智慧城市综合感知与智能决策的进展及应用

城市感知与决策是实现城市智慧化的首要前提。针对当前的最新研究进展,分别从基于空天地集成化传感网的城市综合感知、城市时空大数据的管理与分析、面向多层次用户的智能决策等3方面进行了分析论述,对比分析了当前城市时空信息平台及应用,在此基础上,提出了未来智慧城市感知决策面临的"三高"挑战,即高度融合的物理感知与社会感知,高度智能化的城市管理分析能力,以及高置信度的城市信物融合系统决策。     

用Fox-Li数值迭代法求解F-P型激光谐振腔的本征模式

谐振腔内的模式计算是提高激光器输出光束质量和应用自适应光学系统校正腔内像差的前提和基础.在理论分析的基础上,着重采用Fox-Li数值迭代法计算了F-P腔振荡模式的振幅分布和相位分布.计算结果表明,在经过300次渡越后,归一化的振幅分布和相位分布实际上已不再发生变化,则已找到光腔的一个自再现模式或横模分布.另一方面,分析了腔镜倾斜扰动对F-P腔内振荡模式的影响.数值计算表明,腔镜倾斜破坏了场分布的对称性,当引入的扰动量达到λ/36时,振幅分布和相位分布发生严重的畸变.需要用自适应光学技术对腔内像差进行校正.     

西北太平洋季风槽的季节和年际变化特征及其与热带气旋生成大尺度环境因子的联系

利用ERA-Interim再分析资料分析了夏秋季西北太平洋季风槽的气候特征以及季节和年际变化特征及其对西北太平洋热带气旋和台风(TCs)生成大尺度环境因子的影响。研究结果表明了西北太平洋季风槽有很明显的季节变化,在6~7月,季风槽和强对流活动区在5°N~15°N的南海和西北太平洋西侧上空,并逐渐东伸;到了8~9月,季风槽和强对流活动区向北移动、并向东扩展,一般位于10°N~20°N的南海和西北太平洋西侧、中部上空,有的年份可东伸到西北太平洋东侧,强度加强;到了10~11月,季风槽迅速减弱,并成为涡旋,强对流活动区也向南移和向西收缩。同时,研究还表明了西北太平洋季风槽有明显的年际变化。在季风槽强的年份,季风槽和强对流活动区可以从南海经西北太平洋西侧和中部东伸到西北太平洋的东侧上空;而在季风槽弱的年份,季风槽和强对流活动区主要位于南海和西北太平洋西侧和中部上空,季风槽强度的年际变化对它的季节变化也有重要影响。此外,研究还表明了随着季风槽的季节和年际变化,西北太平洋TCs生成的大尺度环境因子分布也发生很明显的变化。     

地球信息科学在旅游休闲领域研究的辩证审视

随着经济社会的发展,旅游休闲已成为人民对美好生活追求的重要方式,也是将“绿水青山”“冰天雪地”转换为“金山银山”的重要载体。然而,旅游休闲发展不平衡、不充分的矛盾亟待解决。地球信息科学为旅游休闲领域提供了一套基于空间系统的分析框架和方法,大数据技术的快速发展也使得地球信息科学在旅游休闲领域的研究得到广泛关注和应用。然而,二者的结合研究并不是研究对象和研究理论、方法之间的简单交叉,且大数据在旅游休闲研究中存在数据有偏性、多源异构数据的融合、技术迭代等问题。为此,围绕着地球信息科学在旅游休闲领域的研究现状、学科贡献、研究局限性及未来方向,以“地球信息科学在旅游休闲领域研究的辩证审视”为主题,荣幸地邀请了旅游管理、地球信息科学、地理科学等领域的12位代表学者展开专家笔谈。基于专家们的观点,总结发现地球信息科学在旅游休闲领域研究中扮演着关键角色,具体体现在：(1)为研究者深入理解旅游者行为、旅游目的地特征等多维度旅游现象提供了丰富的空间数据和分析方法;(2)为旅游休闲领域的研究提供了深刻的时空认知逻辑和人地思维;(3)突破了传统旅游休闲领域研究的精细度不够、尺度单一的不足,提高了对旅游休闲复杂...     

基于LSTM神经网络的煤矿突水预测

针对煤层底板突水预测问题,在总结现有突水预测方法和理论的基础上,通过特征选择实验得出水压、距工作面距离、砂岩段厚度、煤层厚度、煤层倾角、断层落差、裂隙带、开采面积、采高、走向长度是影响突水发生的主要因素,这些因素具有复杂、非线性的特点。提出基于长短时记忆（LSTM）神经网络构建的突水预测模型,将煤矿突水实例的数据作为样本数据对模型进行训练。最后,将LSTM神经网络模型与遗传算法-反向传播（GA-BP）神经网络模型和反向传播（BP）神经网络模型进行对比实验。实验结果表明,LSTM神经网络模型在测试集上的预测正确率更高,稳定性更好,更适用于煤层底板突水预测。