基于椭球不确定性的平差模型与算法

测量平差模型中的参数通常存在一些不确定的附加信息或先验信息,充分利用它们可以对部分参数进行约束,从而保证参数解的唯一性和稳定性。本文利用椭球集合描述不确定性,建立了一个新的带有椭球不确定性的平差模型。以两个椭球交集的外接椭球的特征矩阵的迹最小平差准则,分析了不确定度的传播规律,给出了带有椭球不确定性的平差方法。最后,通过算例验证了算法的有效性,说明了平差解与带权混合估计的关系。     

地表组合粗糙度不确定性引起的SAR反演土壤水分的不确定性分析

地表粗糙度的不确定性是引起SAR土壤水分反演结果不确定性的主要因素,现有研究大多着重于研究单个粗糙度参数（主要是相关长度）的不确定性,直接研究地表组合粗糙度不确定性的较少。本文使用偏度、峰度和四分位距3个指标来量化不确定性,通过在组合粗糙度中加入不同量级高斯噪声进行随机扰动的方法,研究组合粗糙度不确定性在反演过程中的传递,并对反演土壤水分的不确定性进行定量分析。进一步研究反演土壤水分的均方根误差对组合粗糙度不同比例误差范围的响应特征,得到满足反演精度要求的组合粗糙度误差控制范围。样区的实验分析结果表明：组合粗糙度高斯噪声标准差在0-0.045之间时,峰度取值从-0.1984到1.2501,偏度取值从0.0191到0.6791,四分位距取值从0.0018到0.0167,3个量化指标都随组合粗糙度高斯噪声量级的增大而增大,土壤水分反演值有集中在众数附近的趋势,土壤水分低估倾向比高估倾向更明显;本文提出的组合粗糙度误差控制范围可满足反演精度要求,误差控制范围与入射角负相关。     

无人船运动控制方法综述

为实现无人船海上自主作业,无人船运动控制的快速性、准确性以及鲁棒性亟待提高。首先从全驱动控制和欠驱动控制角度,分别概括了国内外无人船航向控制、航速控制、轨迹跟踪控制以及路径跟踪控制的主流控制方法。其次,归纳总结了处理海洋环境不确定扰动的研究进展,包括扰动的建模和消除、抑制扰动的主流方法。最后,总结了无人船运动控制现状与存在的问题,并从工程应用和理论研究两个角度对未来的研究方向进行了展望。     

Risk Analysis of Breakwater Caisson Under Wave Attack Using Load Surface Approximation

A new load surface based approach to the reliability analysis of caisson-type breakwater is proposed. Uncertainties of the horizontal and vertical wave loads acting on breakwater are considered by using the so-called load surfaces, which can be estimated as functions of wave height, water level, and so on. Then, the first-order reliability method（FORM） can be applied to determine the probability of failure under the wave action. In this way, the reliability analysis of breakwaters with uncertainties both in wave height and in water level is possible. Moreover, the uncertainty in wave breaking can be taken into account by considering a random variable for wave height ratio which relates the significant wave height to the maximum wave height. The proposed approach is applied numerically to the reliability analysis of caisson breakwater under wave attack that may undergo partial or full wave breaking.     

行程时间不确定环境下地点可达性研究

在传统可达性度量方法的基础上进行改进，提出了一种行程时间不确定环境下地点时空效用可达性度量方法，考虑了行程时间不确定性以及需求端竞争的时变效应。利用深圳市真实的浮动车数据和在线用户原创内容（user-generated content，UGC）数据对深圳市餐饮可达性分布水平进行了分析，结果表明，所提的可达性度量模型比传统可达性度量模型能更准确地表达城市可达性分布。     

城市交通网络分形维数的不确定性估计、控制与分析

长度-半径维数模型作为描述城市交通网络复杂不确定性现象的一种分形分维方法,其自身存在的不确定性往往被忽视,且相关研究更是鲜见报道。故针对该模型在分形维数测算全过程中存在的不确定性问题,本文率先开展了系统剖析、定量估计和质量控制研究。首先对数据源、矢量化处理、测算中心、尺度选择、以及分维数模型估计等一系列环节进行了不确定性估计与分析,其中首次给出了分形维数在一定置信水平下的不确定性度量区间,并依据误差传播理论对误差的传递和累积进行了描述;然后着重提出了基于LMed S(Least Median of Squares)的质量控制方法。最后通过对拉萨市的算例实验表明:道路的矢量化过程、测算中心和测算尺度的选择都会导致分维的不确定性;并在对数据质量进行控制的基础上,通过置信区间对长度-半径维数模型的不确定性进行了在一定概率水平下的首次度量;同时结合区域现状对研究结果给出了合乎实际的解释。本文在描述表征不确定性问题的分形几何和分形维数的基础上,系统地揭示了其自身不确定性的本质,不仅进一步丰富了分形分维理论,为控制其质量奠定理论基础,而且可为城市交通网络分形维数的地学应用提供可靠的科学依据。     

利用误差熵评价光斑中点云不确定性

三维激光扫描点位精度受光斑影响较大,激光点在光斑中呈现了不确定性,该不确定性的准确描述关系到激光点位精度的评价。将误差熵模型引入到点位不确定性的评价中,利用激光点位在光斑中不确定性的概率密度函数,推导了激光点位信息熵,并依据误差熵与信息熵的关系得到了激光点位的误差熵。通过分析误差熵与光斑面积的关系,得到点云光斑平均误差熵,实现了将平均误差熵引入到点云不确定性的评价中。通过设置不同扫描间隔得到的点云数据,分析了平均熵模型进行基于光斑影响下的点云精度评价的可行性,最终实现了对光斑中点云不确定性的准确评价。     

基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验

针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。      

“7·20”华北强暴雨集合预报的中期预报转折和不确定性分析

中央气象台主观预报和数值模式对2016年7月20日华北强暴雨过程的中期预报出现了一定的误差,本文利用ECMWF(简称EC)集合预报和T639集合预报等资料对"7·20"华北强暴雨过程的中期预报效果进行了分析,结果发现:(1)EC集合预报在7月16日前后对降雨区及强度的预报出现了明显转折,其因是大尺度影响天气系统的预报发生了转折性变化,7月16日20:00起报的环流形势集合平均场对比15日20:00起报场显示,在河套地区附近500hPa低槽发展更深,其下游华北高压脊也更强,形成了移动缓慢"东高西低"的环流型,黄河气旋及中低层西南涡北抬加强,导致降雨预报更接近于实况;(2)集合敏感性分析发现对降雨中期预报敏感的区域与转折前后预报的环流差异的分布型一致,引起降雨预报转折的影响系统也是降雨中期预报不确定性的来源;(3)对于降雨预报最敏感的环流系统是黄河气旋,集合成员预报的黄河气旋偏西偏北,强度越强,则预报的京津冀地区降水量越大。     

基于不确定性的大样本集抽样设计

本文研究是针对全球森林覆盖变化检测系统的大训练样本选择的优化问题。样本自动标记系统自动标记了"千万个"代表森林和非森林的像元。为了提高精度和效率,我们需要从千万个样本的大样本集中选择对训练分类器有益的样本。本文提出了两种方法:第一种方法是传统的分层等距离采样;第二种方法是基于不确定性的样本优化,通过研究相同样本间的相似性度量指标、样本不确定性度量指标及样本特征空间分布,来实现基于不确定性的训练样本选择策略。实验通过精度评价验证了基于不确定性的采样策略能比传统的分层等距离采样策略获得好的效果。