基于层次分析法的朔黄铁路暴雨灾害风险评估

选取2016—2020年朔黄铁路沿线40套自动气象站降水资料，结合周边国家站区域站近15年资料、行政区县地理信息、社会经济信息等，基于ArcGis技术，采用层次分析法等方法，从暴雨灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3类因子构建了朔黄铁路暴雨灾害风险区划模型，并绘制了朔黄铁路暴雨灾害综合风险区划图。结果表明：朔黄铁路沿线暴雨灾害风险划分为高、次高、中、低4个等级，整体呈东部高于西部；4个高风险段与朔黄沿线各工务段收集的暴雨高发信息基本一致，该研究成果对于朔黄铁路暴雨灾害预报预警具有较好的参考作用。     

中国东南地区热带气旋大风及其伴随天气的统计特征

利用2010～2016年中国地面站重要天气报文、中国气象局（CMA）热带气旋最佳路径数据集以及地面站逐小时降水资料，对热带气旋（TC）影响下我国东南地区地面大风及其伴随天气特征进行统计分析，结果表明：（1）该区域TC大风主要沿海岸线分布，至内陆频次递减；TC大风多以东北风向为主，登陆前大风站点居多，12级以上的强风速基本分布在距TC中心300 km范围内。（2）强热带风暴（STS）和台风（TY）强度TC引起的站点大风最多，但16级以上大风主要出现在强台风（STY）和超强台风（Super TY）强度等级。慢速TC引起的站点大风主要出现其移向右前侧，快速主要出现在其右后侧。TC大风中向岸风均值略大于离岸风，其中12级以上风速向岸风站点多于离岸风，但16级以上大风则是离岸风站点明显多于向岸风。（3）约89.8%的TC大风伴随降水，分布于TC中心附近，东北风为主，峰值出现在8月。约10.2%的TC大风无降水，主要分布在TC外围，北风和东南风为主，风速较弱，多出现于5月和12月。12级以上TC大风几乎均伴随着降水，而无降水TC大风风速达12级以上样本很少。（4）约23.8%的TC大风伴随强对流天...     

改进局部稀疏系数的轻小型光子计数激光雷达去噪方法

无人机载光子计数激光雷达测深系统具有高探测灵敏度、高密度、小光斑的特点，是海岛礁和浅海水深快速测量的重要技术手段。然而，高探测灵敏度也导致了获取的光子点云数据具有背景噪声大、信噪比与地物类型的相关性强以及光子的密度分布差异大，已有的去噪算法不能很好地适用。本文提出一种原始光子观测数据的去噪方法，首先基于直方图统计的方法计算原始光子观测数据的有效信号区间，其次利用网格统计法对区间内数据进行粗去噪，最后改进局部稀疏系数方法，采用水平椭圆搜索计算格网内每个光子数据的局部稀疏系数值，基于最大类间方差法确定噪声光子和信号光子的分隔阈值，实现原始光子观测数据的精去噪。本文选取了海南省的加井岛及临近的浅海地形为研究区，获取了无人机载光子计数激光雷达光子数据，验证本文提出的去噪算法。结果表明：该方法在高信噪比海岛植被覆盖区域和砂质潮间带区域的F1-Score均值达94.64%和98.96%，在低信噪比的近岸较浅和较深水体区域的F1-Score均值达93.04%和90.74%，总体F1-Score为94.34%，能有效剔除绝大部分噪声点，且对不同信噪比的海岛植被、沙地和不同深度的水下地形具有较强的适应能...