洞庭湖湿地土壤种子库特征及其与地表植被的相关性

本文研究洞庭湖三种分布于不同水位的主要群落(荻、苔草、虉草)土壤种子库大小组成、垂直分布特征及其地表植被的相关性.结果表明:荻群落土壤种子库密度最高,为44656粒/m2,苔草群落的最低,为15146粒/m2,虉草群落的居中,为31725粒/m2.种子主要分布于土壤表层(0～5 cm),且随土壤剖面深度的增加而迅速递减.三种群落湿地种子库由53种植物组成,分属18科39属,其中多年生物种20种,一或二年生物种33种.在荻、苔草和虉草三种群落中,种子库的多年生物种分别占29.9%、35.2%和38.0%,物种多样性指数分别为0.76、0.70和0.72;地表植被物种多样性指数分别为0.53、0.17和0.45,土壤种子库与相应地表植被相似性系数分别为0.40、0.28和0.52.可见,在洞庭湖这一通江湖泊湿地,多年生地表植被所产生的种子对土壤种子库大小贡献相对有限,种子库可能主要通过其它途径(如水的流动作用)输入.     

Ontology-driven discovering model for geographical information services

This paper proposes an ontology-driven discovering model for the geographical information services to improve their recall ratio and precision ratio. This model uses the geographical information service ontology. In this paper, first we study the multilevel matching arithmetic of geographical information services. This arithmetic is used for filtering and matching the services in the service register center according to the similarity between services selected and services requested from the definition of t...     

高光谱遥感图像的空间邻域指数

通过高光谱遥感图像空间邻域内光谱特征的变化,研究了邻域光谱度量指数;根据邻域内端元光谱特征的变化,提出了邻域独立端元指数提取图像的空间维细节信息。通过真实高光谱遥感图像检验,两类邻域指数能够较好地提取高光谱遥感图像中的细节,为进一步结合空间维、光谱维特征的高精度目标探测与识别创造了有利条件。     

集成极限学习机的中小河流洪水预报方法研究

为利用水文现象相似性和极限学习机(ELM)集成学习提高洪水预报精度,提出了一种基于相似度匹配的集成ELM洪水预报方法(SM-ELM)。方法首先从多个ELM模型中,为每一个训练样本找到最优的ELM模型,然后从训练集中,为测试样本匹配出最相似的前k个训练样本,最后利用这k个训练样本分别对应的最优ELM模型,对测试样本采用加权平均法进行集成预报。为证明提出方法的可行性和有效性,以昌化流域的历史洪水为例进行了验证。结果表明,相对于单个ELM,集成ELM模型能有效地提高预测精度。从均方根误差上看,集成ELM模型性能比单个ELM模型提升了10%~15%。在三种集成方法中,SM-ELM能够以较少的模型数量获得较高且稳定的预报精度。     

大型振动台试验土质边坡模型材料相似性及评价

大型振动台模型试验是边坡动力响应和破坏模式研究的重要手段,其中相似材料的选择是决定试验能否成功的关键。以黄土地区2类典型边坡为研究对象,在对滑坡体原状土样开展室内土动力学测试的基础上,提出6种相似比条件下振动台模型试验相似材料的配比方法;对2种相似比条件下相似材料的参数进行量纲分析,依据相似判据、相似准则的约束,以模糊数学理论进行优化,并提出大型土质边坡振动台试验的材料相似性评价体系。     

Machine learning based identification of dominant controls on runoff dynamics

Hydrological models used for flood prediction in ungauged catchments are commonly fitted to regionally transferred data. The key issue of this procedure is to identify hydrologically similar catchments. Therefore, the dominant controls for the process of interest have to be known. In this study, we applied a new machine learning based approach to identify the catchment characteristics that can be used to identify the active processes controlling runoff dynamics. A random forest (RF) regressor has been trained to estimate the drainage velocity parameters of a geomorphologic instantaneous unit hydrograph (GIUH) in ungauged catchments, based on regionally available data. We analyzed the learning procedure of the algorithm and identified preferred donor catchments for each ungauged catchment. Based on the obtained machine learning results from catchment grouping, a classification scheme for drainage network characteristics has been derived. This classification scheme has been applied in a flood forecasting case study. The results demonstrate that the RF could be trained properly with the selected donor catchments to successfully estimate the required GIUH parameters. Moreover, our results showed that drainage network characteristics can be used to identify the influence of geomorphological dispersion on the dynamics of catchment response.     

正常工况下大型岸桥地震瑞利阻尼系数计算方法及试验研究

针对大型岸桥地震响应分析中不同的瑞利阻尼系数会导致计算结果存在较大偏差,基于相似模型试验数据与仿真计算结果的对比分析,并综合考虑岸桥边界约束等因素,借鉴工程中常用的瑞利阻尼系数计算方法改进了岸桥结构的阻尼系数计算方法及频率选取方式。利用仿真方法和振动台模型地震试验对比分析不同瑞利阻尼系数下岸桥结构的动力响应,结果表明：瑞利阻尼系数计算方法和频率选取对岸桥结构地震响应的影响随着地震加强而提高,当加速度峰值为0.4g、0.62g,现有的阻尼系数计算方法得到的仿真结果与试验值之间的平均误差超过20%,而采用改进后的阻尼系数计算方法,岸桥地震仿真结果与试验值误差都在10%以内。     

加权网络权重自相似评判函数及其社团结构检测

提出了权重自相似性加权网络社团结构评判函数,并基于该函数提出一种谱分析算法检测社团结构,结果表明算法能将加权网络划分为同一社团内边权值分布均匀,而社团间边权值分布随机的社团结构.通过建立具有社团结构的加权随机网络分析了该算法的准确性,与WEO和WGN算法相比,在评判权重自相似的阈值系数取较小时,该算法具有较高的准确性.对于一个具有n个节点和c个社团的加权网络,社团结构检测的复杂度为O(cn²/2).通过设置评判权重自相似的阈值系数,可检测出能反映节点联系稳定性的层化性社     

递归相似

为观测研究提出一种动力学模型。新模型将不依赖统计概念,也不依赖对象的任何先验的理论模型,因此它具有极大的一般性。递归相似是核心概念,由此产生邻域函数、跃度和演化相似等概念和可计算的指标,它们描述了观测序列的演化性态。从观测序列(向量的或函数的)重建动力系统是我们的总体工作,本文是这项工作中的独立部分。     

基于局地相似理论的蒸发波导计算方案及敏感性试验

蒸发波导是海洋环境中最常出现的异常大气折射结构,具有很高的利用价值.利用局地相似理论代替 Monin-Obukhov 相似理论来确定近地层温度、湿度垂直分布廓线,并借助热带海洋全球大气-海气耦合响应试验(TOGA COARE) 中提出的总体通量算法,对 Local 模式和 New 的推导过程和算法设计进行了详细的阐述和说明.通过比较不同模式的计算结果和敏感性试验发现,在较强逆温和低风速(强稳定层结) 条件下,除 P-J 模式外,基于 Monin-Obukhov 相似理论的蒸发波导模式计算的高度值均出现异常突变;而基于局地相似理论的 Local 模式能够有效抑制这种异常突变的现象,且与加入人为修正的 P-J 模式结果比较接近.New 模式集 Babin 模式与 Local 模式的优点于一身,应该说是目前理论上最为完善的模式.