建筑物沉降规律的综合时序分析

建筑物的沉降监测数据序列具有趋势变化和随机变化的特点，本文针对两种变化项的特点分别建立相应的数学模型，再将其组合起来建立综合数学模型，从总体上把握沉降数据序列的变化规律。实例计算分析表明，此方法具有较高的拟合精度和预测能力，具有一定的应用参考价值。     

地图数字化位置误差的协方差函数

针对数字化地图的精度 ,利用平稳随机过程的理论来估计位置数据的不确定性 ,提出了一套计算方法 ,主要内容包括运用平稳随机过程的各态历经性 ,对任意点坐标的X、Y按距离拟合求定其协方差 ,其特点是应用了统计估计原理 ,使得到的结果更为合理和简便。     

静电对计算机的危害及其防护

计算机的防静电技术，属于机房安全与防护的一部分。静电不仅会造成计算机运行中出现随机故障，而且还会导致某些元器件(如CMOS、MOS电路，双级性电路等)被击穿。计算机在气象、航空、铁路、邮电、微波、证券、金融、人造卫星、导弹发射等方面的应用日益普及，而这些领域都与国民经济息息相关，一旦计算机系统在运行中发生故障，特别是较大的故障，会给国民经济带来巨大的损失。     

竖向地震动强度包络函数的空间变化规律

利用SMART 1台阵三次地震记录拟合了各个测点在地震中的竖向地震动强度包络曲线及Amin 和Ang的强度包络函数中各模型参数值,分析了各模型参数的空间变化规律,建立了各模型参数随二维空间坐标及土层厚度变化的随机模型,为多点地震动合成中竖向强度包络函数的计算提供了理论依据。     

用随机有限断层方法模拟2016-11-13新西兰Mw7.8地震

在未来大地震发震构造已知的前提下，提出用经验公式确定大地震断层长度、宽度、地震矩和滑动分布等参数，并用随机有限断层方法预测未来大地震。用随机有限断层方法模拟2016-11-13新西兰M_W7.8地震的12个基岩台站地震动时程和反应谱，并用模拟的频谱幅值与记录频谱幅值平均比值确定模拟误差。结果表明，在周期为0~10 s的范围内，模拟误差在0.92~1.08之间，不同频率模拟误差的标准差变化范围不超过1。95%的置信区间宽度随频率无明显变化，模拟结果反映了地震动记录的平均效果。用准随机方法重新获取新西兰大地震断层初始破裂点和位错滑动分布，模拟地震动并计算模拟误差随频率的变化，得到与最初模型相似的结论，从而进一步证实了本文提出的获取震源参数并用随机有限断层方法预测未来大地震的可靠性，且其特别适用于大地震远场模拟。     

基于Sentinel-1B SAR数据的洪水提取和监测

洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。     

日本“3·11”海啸引起的乐清湾共振研究

本文基于TELEMAC-2D模型建立太平洋区域海啸传播模型,模拟2011年日本“3·11”海啸事件下海啸波的传播。使用实测数据对该模型进行验证,在模型验证良好的基础上分析日本“3·11”海啸事件对乐清湾的影响。通过频谱分析得到“3·11”海啸激发的乐清湾内240、180和103 min这3个主导模态的幅值及其相位。通过白噪声实验对乐清湾的固有共振特征进行估算,进一步支持了乐清湾在上述3个模态发生共振这一结论。白噪声实验还表明,海啸等海洋灾害发生时会在乐清湾湾顶及湾口处产生较大的增水,该结论对乐清湾内海洋灾害风险防范具有指导意义。     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。     

Sentinel-2卫星落叶松林龄信息反演

林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力，对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象，分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像，采用多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）、支持向量机回归（SVR）、前馈反向传播神经网络（BP）以及多元自适应回归样条（MARS）等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性分析首先确定最佳遥感反演物候期，并在此基础上根据相关性差异筛选出5个最优特征变量用于模型反演，分别为冠层含水量（CWC），归一化水体指数（NDWI），叶面积指数（LAI），光合有效辐射吸收率（FAPAR）和植被覆盖度（FVC）。研究结果表明，展叶期为落叶松林最佳遥感反演物候期。除植被衰减指数（PSRI）以及落叶期的NDVI、RVI外，落叶松林龄与各指标之间均呈负相关关系，其中与冠层含水量（CWC）的相关性最高，pearson相关系数达到-0.74（p<0.01）。此外，不同模型反演结果表明，随机森林模型（RF）为最佳落叶松林龄估测模型，其平均决定系数R²和平均均方根误差RMSE分别为0.89和2.91 a；多元线性回归模型（MLR）的林龄估测结果最差，其平均决定系数R²和平均均方根误差RMSE仅为0.57和5.69 a，非线性模型能更好的解释林龄与建模变量之间的关系。     

基于DEA和SFA的我国海水养殖技术效率

文章采用2005—2015年我国沿海地区的面板数据,运用数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)方法对海水养殖技术效率进行测度,并系统分析海水养殖技术效率的影响因素和意义。研究结果表明:我国海水养殖投入和产出水平较合理,但投入资源的优化配置仍有不足;海水养殖面积、海水养殖人员数量和中间物质消耗对海水养殖产量有显著的正相关影响,投入的鱼苗数对产量的影响不显著;运用DEA和SFA方法测度海水养殖技术效率存在显著相关性和差异性,在排序上存在显著一致性;海水养殖技术水平、海水养殖结构、机动渔船比例、海水养殖产值水平和海水养殖规模与海水养殖技术效率呈显著正相关,海产品加工水平呈正相关但不显著;研究海水养殖技术效率对海水养殖产业的发展具有重要意义。最后,基于海水养殖技术效率的影响因素提出相关建议。