大渡河猴子岩水库入库洪水过程预报-实时校正-概率预报集成

与传统确定性预报相比,洪水概率预报能够为防洪调度决策提供更为丰富的信息。以大渡河猴子岩水库以上流域为研究区,建立新安江次洪模型,并采用动态系统响应曲线进行实时洪水预报校正。在确定性预报校正基础上,建立基于水文不确定性处理器（HUP）的次洪概率预报模型,定量分析预报不确定性,实现入库洪水概率预报。结果表明：(1)利用猴子岩流域2009 2019年水文气象资料,建立的新安江次洪模型整体精度较高,率定期和验证期的洪量和洪峰相对误差均在±20%以内,平均确定性系数分别为0.69和0.72;经动态系统响应曲线校正后,洪峰和洪量误差均有降低,率定期和验证期的确定性系数分别提高0.13和0.09。(2)以2020年3场洪水未来48 h预报降雨为输入,新安江模型预报精度不高,且随着预见期增长而降低,但经动态系统响应曲线校正后,整体预报精度有所提高,洪量相对误差减小幅度超50%,确定性系数提高幅度超60%。(3)HUP次洪概率预报模型提供的分布函数中位数Q50的预报精度在一定程度上优于校正后的确定性预报;提供的90%置信区间覆盖率均在90%左右,离散度均在0.40以下,能以相对较窄的区间覆盖大部分实测值...     

渤海湾盆地辽东湾坳陷古近系沙一段、沙二段重力流沉积及其油气勘探意义*

针对辽东湾坳陷断拗早期阶段,即沙河街组二段、沙河街组一段沉积时期,岩心中识别出的大量重力流沉积,利用岩心的沉积特征、测录井数据及重力流沉积理论,将该时期重力流沉积划分为浊流沉积、砂质碎屑流沉积、滑动与滑塌沉积三大类。该时期重力流沉积主要发育于三角洲前缘,触发机制为古地震和重力双重作用,主要控制因素为物源供给。结合不同重力流砂体的叠置关系、连井剖面、分布位置及前人研究成果,建立了该时期三角洲前缘重力流发育模式,并将其分为: 滑塌根部、斜坡中间和盆地平原3个相带。通过对各类重力流砂体储集层物性的分析可知,分布于斜坡中间部位的砂质碎屑流沉积及近源浊流沉积具有良好的储集条件。综合分析认为: 沙二段沉积时期三角洲前缘的重力流砂体规模及厚度较沙一段沉积时期更大,同时具备良好的生、储、盖、运条件,对油气勘探具有重要的意义。     

一种新型人工降雨入渗实验系统研制

人工降雨入渗实验是产流过程与机理研究的重要手段之一。为了提高人工实验观测的精度和可靠性,通过技术升级改造,研制了一种新型人工降雨入渗实验系统,主要包括下垫面系统、人工降雨系统和数据观测记录系统三部分。开展了25场人工降雨入渗实验对该系统的各项指标和功能进行验证。并用Horton下渗公式对各场次下渗过程线进行拟合,各场次的拟合结果良好,均方根误差小于0.15,相关系数和纳西效率系数分别在0.97和0.95左右。研究结果表明该系统在降雨时间过程的平稳性与空间分布的均匀性、流量观测的精度与时间分辨率、系统的自动化程度与便携性等方面表现优异,能够为降雨入渗产流机理研究提供重要的技术支撑。     

地理空间因果原则及地理空间效应的因果发现

地理大数据的崛起和深度学习技术的发展为解决地理空间分析难题带来了新机遇,然而,现有方法根植于统计相关性,而相关性模式的伪装性和欺骗性以及数据固有的偏差陷阱,导致无法得到可靠的地理空间分析结果。该问题的根源在于违反一个基本原则：数据的相关性并不意味着因果性,而后者是地理学研究的两个主要任务,即揭示未知具体事实和发现一般性规律机理的关键所在。地理科学研究的观察性与地理系统的复杂性和未知性使得无论是因果的哲学定义、随机对照试验以及其他观察性研究使用的准实验方法,都难以直接应用于地理科学因果研究。基于地理空间因果的基本性质假设,提出了地理空间因果原则,旨在为地理空间分析中的因果性研究提供基础理论与方法支撑,同时,梳理了地理空间因果原则和地理分析中空间效应的关系,给出各个效应下的因果发现关键路径。     

产业链视角下珠三角地区白色家电制造业时空格局及影响因素分析

探讨珠三角地区白色家电制造业产业链空间演变规律有利于促进产业结构优化升级,实现区域内产业链与都市区的协调发展。该文基于企业层面微观数据,运用核密度估计、全局空间聚类检验测度2004—2018年珠三角地区白色家电制造业产业链集聚特征及空间演变规律,并进一步利用OLS回归模型剖析其影响因素和作用效应。结果表明：(1)珠三角地区白色家电制造业整体由零星状向多核心布局演变,珠江东岸零部件制造区段集群明显;(2)零部件制造区段形成低值区域聚类明显、集聚程度不断加强的双核心结构,整机制造区段则趋向于高值区域聚类分布;(3)珠三角地区白色家电制造业产业链两区段空间关联性尚不明显,自2008年起产业链区段间空间关联性显著提升;(4)经济规模和产业集聚效应是珠三角地区白色家电制造业的关键影响因素,地方政府引导力、劳动力成本、基础设施发展程度和对外开放程度在不同时段的作用各异。     

基于深度学习的高分辨率遥感影像自动变化检测

我国城市化发展迅速,地表利用信息处于不断变动中,及时掌握这些变化信息十分必要.但实际作业中,变化信息获取方式仍然以高人力成本方法,如实地外业调查或者目视遥感影像判读为主,生产效率低.因此,本文提出了一种基于语义分割的深度学习变化检测方法.首先,利用编码-解码深度卷积网络,实现遥感影像地物的自动分类;然后,利用Mean-Shift方法分割前后期影像,融合其光谱、纹理和语义信息等特征,对比前后期影像的特征差异,提取出变化置信度图;最后通过EM算法分割变化与未变化类生成二值变化图,得出变化区域范围.该方法为自动化实现地物变化监测提供了有效的解决办案,实验证明,该方法相比人工以及传统分类模型具有更好的检测精度,有效降低了内外业工作量.     

北京市老年人口迁移意愿及影响因素研究

北京正处于快速老龄化阶段,随着城市化进程的加深,迁移老年人的生活环境发生着剧烈的变化。分析北京市城市功能拓展区中老年人的迁移意愿及其影响因素,具有重要的实践意义。选择北京城市功能拓展区中4个新建小区为案例区,收集有效调查问卷353份,采用描述性统计和Logistic回归研究北京市老年人口的迁移意愿及其影响因素。研究发现：已迁移老年人中,71.4%的老年人愿意迁移。与子女居住距离的变化、孙辈的出生以及居住条件的改善是自主迁移老年人迁移的主要原因。老年人生命历程的变化对迁移行为有重要影响。老年人的身体健康、经济条件、与子女居住距离和居住环境对其迁移意愿影响显著。本文的研究意义在于结合老年人迁移的影响因素与宜居社区建设政策,为构建老年宜居社区提供科学依据。     

ROLE OF EQUATORIAL PACIFIC OCEAN SUBSURFACE OCEANIC TEMPERATURE MODE IN ENSO CYCLE

Based on the simple ocean data assimilation (SODA) reanalysis dataset from the University of Maryland and the method of Empirical Orthogonal Functions (EOF), the characteristics of interannual and interdecadal variabilities of the equatorial Pacific subsurface oceanic temperature anomaly (SOTA) are captured. The first and second modes of the equatorial Pacific SOTA in the interannual and interdecadal variations are found respectively and the effect of the second mode on the ENSO cycle is discussed. Results show that the first mode of SOTA’s interannual and interdecadal variabilities exhibit a dipole pattern, indicating that the warm and cold temperature anomalies appear simultaneously in the equatorial subsurface Pacific. The second mode shows coherent large-scale temperature anomalies in the equatorial subsurface Pacific, which is a dominant mode in the evolution of ENSO cycle. The temporal series of the second mode has a significant lead correlation with the Ni?o-3.4 index, which can make a precursory prediction signal for ENSO. The function of this prediction factor in SOTA is verified by composite and case analyses.     

地理分析中的空间效应

地理信息科学传承了地理学的空间分析传统。在地理空间分析中,由于地理空间的特殊性,地理信息科学在构造分析方法时,需要考虑空间效应。然而,空间效应具体的内涵和外延,到目前尚未有系统探讨。本文定义了地理空间效应,进而在形式化定义空间、位置、场、距离、区域等概念的基础上,归纳了4类空间效应：即空间异质性效应、空间依赖的近邻效应、空间交互的距离衰减效应、和空间分区的尺度效应,探讨了4类效应的内在逻辑关系,建立了统一的表达框架。其中,空间异质性效应是最为基础的效应,近邻效应和距离衰减效应反映了地理空间中两个位置之间的二阶关系,尺度效应则由于区域单元的汇总带来,因此这4类效应形成了递进关系。最后本文梳理了目前地理分析中对空间效应的体现,指出了地理空间人工智能技术对于空间效应的揭示和量化能力。