GIS与小波神经网络下热带气旋路径的预测

提出了一种应用GIS技术与神经网络相结合进行热带气旋路径预测的方法。首先在GIS的时空数据库基础之上建立热带气旋数据库。针对待预测的热带气旋,利用GIS的空间分析功能对历史气旋数据进行筛选形成样本数据。用样本数据对小波神经网络进行训练从而完成神经网络的建模,并利用此模型对热带气旋的路径进行预测。试验表明该方法可以得到较好的预测结果。     

四川暴雨过程中盆地地形作用的数值模拟

利用WRF-Chem模拟了2012年7月20日一次四川盆地暴雨降水过程,并基于控制试验设置填充四川盆地地形的敏感性试验。利用大气动力-热力学和云降水物理学对两试验差异进行诊断分析,与敏感性试验相比,控制试验虽然延迟强降水出现时间,却增强了降水强度。研究表明:偏南气流自南向北经过盆地时,在四川盆地南部形成正涡度扰动中心,延迟水汽、能量到达盆地北部的时间,使强降水出现时间偏晚;地形高度及动力差异使控制试验近地面累积大量水汽、能量,低层能量到达盆地北部迎风坡后受地形抬升与正涡度扰动共同作用激发了强烈的对流;控制试验中,盆地北部大气强烈对流运动及其携带盆地内大量水汽有利于云系的垂直发展,雨滴、雪晶、霰粒子质量浓度明显增大,使降水强度增强至大暴雨量级。     

GIS支持下绿洲生态敏感性研究——以伊犁河谷为例

为探索绿洲生态环境保护方法,解决绿洲生态环境与社会经济发展的矛盾,本文选取7项生态敏感性评价因子,结合层次分析法和均方差决策法确定各因子权重,对伊犁河谷生态敏感性进行评价分析;选取4项社会经济指标,利用莫兰指数进行空间自相关性分析,研究伊犁河谷生态敏感性与社会经济的相关性。结果表明：(1)海拔因子和植被因子对伊犁河谷生态敏感性影响最强烈。(2)伊犁河谷生态敏感性总体适中,主要受垂直地带性影响,敏感性与海拔、坡度呈正相关关系;受自然环境影响,敏感性与水体和植被呈负相关关系。(3)伊犁河谷生态敏感性与社会经济呈负空间相关性。研究生态敏感性与社会经济的相关性,为未来伊犁河谷生态保护、国土空间规划、社会经济发展等提供了一定的理论指导和参考。     

基于Sentinel-2 MSI影像与面向对象相结合的红树林树种精细化分类方法研究

红树林是最典型的滨海生态系统之一，红树林种间类型的精确识别对于红树林生态系统保护、修复及碳储量评估具有重要意义。遥感是开展红树林种间类型识别的有效手段，但传统的遥感红树林分类方法多是基于像元开展的，分类结果“椒盐”现象严重且精度还有很大提升空间。因此，本研究以东寨港红树林保护区为例，基于Sentinel-2 MSI影像，在传统遥感分类方法的基础上引入图像分割技术，分别构建了面向对象的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和随机森林（Random Forest,RF）分类法，并在此基础上对各模型的分类精度和适用性进行了分析。模型对比结果表明：（1）图像分割技术的引入能有效改善分类结果的“椒盐”现象，提升红树林种间类型的识别精度，基于像元使用SVM和RF分类算法总体分类精度分别可达78.82%(Kappa=0.75)和82.94%(Kappa=0.82)，面向对象的SVM和RF模型分类总体精度分别可达81.5%(Kappa=0.78)和92.67%(Kappa=0.88)，相较于以像元为分类对象的模型而言，后者精度分别提高了2.68%和7.43%;(2)从4个模...