用Matlab中的Neural Network Toolbox仿真赤道东太平洋SST的预报模型

基于ＮＣＥＰ／ＮＣＡＲ再分析资料和ＣＯＡＤＳ海洋资料中的全球月平均海平面气压场、８５０hPa纬向风场及海洋温度场，利用Ｍatlab中的Ｎeural Network Toolbox仿真环境和ＢＰ模型改进算法比较准确地仿真和反演出了南方涛动指数、赤道纬向风指数和滞后的赤道东太平洋海温之间的动力结构和预报模型。该模型具有很好的拟合精度和可行的预报效果。可在一定时效内预测赤道东太平洋月平均海温的变化趋势。由于所建系统是具有直接因果关系的预报模型，因此不仅可直接用于预测，而且可有效避免类拟非线性微分方程组在积分过程中由于对初值敏感性而可能产生的对预报结果的不确定性。     

一种新的海洋风场反演中风向模糊排除方法研究

本文给出了一种从ＳＡＳＳ测量的后向散射强度手数据中反演出大尺度海洋风场的新方法。计算结果与Ｐｅｔｅｈｅｒｙｃｈ等利用ＳＡＳＳ表面风分析的结果比较在风向上是吻合的，在风速上本文所得结果更宇海面赵实风速。上述结果说明本文所采用的多解排除对两波束散射计探测海面风场的反演是成功的。     

基于MODIS资料反演海上能见度的经验模型

利用2002年10月~2003年8月的中分辨率成像光谱数据MODIS(ModerateResolutionImagingSpectrora-diometer)和华南沿海及海上能见度观测数据,对华南海域连续的、长时间序列的能见度遥感监测和定量反演进行了试验。将MODIS影像分为:晴空(Ⅰ);雾和低云(Ⅱ);有降水积云(Ⅲ)和其它(Ⅳ)4类,并按照通道间相关性最小和与大气水平能见度相关最大的原则进行通道筛选。初步分析表明,水平能见度确实与MODIS卫星表观反照率存在一定的函数关系。在此基础上,对每一类进行通道筛选和特征因子提取,建立分类的反演经验模型进行大气水平能见度的遥感反演,并与观测结果进行了比较。结果表明,在Ⅰ和Ⅲ类大气状况条件下,能见度的反演结果较好(相关系数分别达到0.6和0.9,远大于95%信度检验水平),而大气状况较为复杂的II类反演精度较低,相关系数只有0.5(仅达94.2%显著性检验水平)。由此可见,对于海上下垫面均一、而大气状况复杂的遥感反演问题,根据大气状况分类简化的统计反演是较为有效的1种方法。同时,对大气的辐射消光特性的了解和MODIS通道特性的分析,也是决定反演结果的重要因素。     

美国东南部大陆边缘的天然气水合物利用宽角地震资料进行全波形约束和走时反演

利用BSR已完成美国东南边缘大约50000km2的地区编图，并已证实可能与大量天然气水合物有关。1992年6月，同时获得该地区的单道地震和宽角海底地震资料，主要集中在布莱克洋脊和卡罗来纳海隆，能清楚地观察到来自BSR的宽角反射偏移距（达6km）。为了了解区域性的变化和生成卡罗纳海隆高背景速度的二维平均速度模型，用宽角和垂直入射资料进行走时反演，然后做全波形反演业确定BSR的地震成因。最合适的模型显示了两处的BSR之下具相似的低速（1.4km/s），暗示圈闭了低饱和度（10％）的游离气，反演结果也显示有一薄层高速楱状体，最大速度为2.3km/s，刚好位于布莱克洋脊的BSR上方；计算了沉积物反射率，观察到卡罗来纳海隆具有较高的反射率，BSR之下的反射率增加几乎与两个站位的含气带对应。根据速度模型估算了水合物的浓度。另一方面，占沉积物总体积3%的水合物之平均浓度暗示布莱克洋脊地区水合物稳定带厚度少一半。卡罗来纳海隆水合物平均 浓度最大为20%，卡罗来纳海隆7%。这两处水合物浓度高，无法仅用原地生物活动来解释，可能与次生的聚集机制不关，因稳定域迁移引起水合物循环，可能影响两地的水合物凝聚。另外，流体向上排出的增加，也可以使 布莱克洋脊生存下去。     

CMODIS资料提取叶绿素a浓度的反演算法研究

中分辨率成像光谱仪(CMODIS)是我国“神舟3号”飞船上对地观测主载荷,是我国第一台上天的具有测量海面叶绿素a浓度能力的成像光谱仪.利用宽视场海洋水色扫描仪(SeaWiFS)反演叶绿素a浓度作为参考值建立CMODIS资料处理模型,得到三个基于蓝绿波段比值法的叶绿素a浓度反演算法,平均相对误差分别为26.6%,24%和33.5%,均方根误差分别为1.16,1.15和1.23 mg/m3.在叶绿素a浓度反演误差允许范围小于35%的条件下,比值算法的适用范围为悬浮泥沙浓度小于5 g/m3的海区.悬浮泥沙的强散射作用导致比值算法在高悬浮泥沙浓度条件下产生高估叶绿素a浓度反演值的现象;在中低悬浮泥沙浓度的海区,悬浮泥沙和浮游植物对离水辐亮度的综合作用使比值算法存在低估叶绿素a浓度的趋势.     

渤海基底倒形结构形成机制

对在渤海中完成的四条重力测量剖面进行了重力反演计算，反演方法用的是重力测深公式加叠代修正。由于引入以深度为量纲的修正量，它可利用统一的类似甘布尔采夫量板进行计算，简便了计算方法。     

基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究

利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演.结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低.     

数字测井技术在油页岩勘探中的应用

通过研究数字测井曲线在含油页岩矿层的地层中的变化规律及油页岩、煤层、围岩等不同岩性的曲线形态,使数字测井技术更好地应用到油页岩钻探施工中。     

自组织竞争人工神经网络在砂岩型铀矿测井数据解释中的应用

详细介绍了自组织竞争人工神经网络模型结构、原理和钻孔岩性自动识别过程,给出了神经网络模型在钻孔岩性自动识别过程中的有效性实例。自组织竞争人工神经网络具有自组织能力、自适应能力和较高的容错能力;与BP算法相比较,计算量小,收敛速度快,且不需要已知的先验信息而自动确定分类类别。钻孔岩性识别结果与岩心地质编录的对比试验表明,在砂岩型铀矿测井数据的解释中,应用自组织竞争人工方法可较好地完成钻孔岩性自动分类。     

平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用

介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.