复杂地形地区月平均气温(混合)地理加权回归克里格插值

以地形地貌特征复杂、观测站点分布稀疏不均匀的四川省为研究区,引入地形因子（坡度和坡向）和植被指数,采用顾及空间关系非平稳性的（混合）地理加权回归克里格模型（（mixed）geographically weighted regression Kriging,（m）GWRK）进行月尺度平均气温插值方法及精度分析研究。针对不同季节和不同地区,将（m）GWRK插值结果与基于全局回归的回归克里格（regression Kriging,RK）插值结果进行对比。结果表明,RK、GWRK、mGWRK回归关系的决定系数R2分别为0.795、0.922、0.911,均方根误差分别为0.83℃、0.64℃、0.55℃,表明GWRK、mGWRK对目标变量的解释能力以及插值精度都优于RK;GWRK、mGWRK相对于RK对月平均气温插值的改进具有季节与地区差异,冬半年的改进大于夏半年,在地形地貌变化大的地区改进大于地形地貌变化小的地区。     

基于MODIS雪盖数据的北疆雪深多元非线性回归克里金插值

为了提高北疆地区雪深时空分布监测的准确性,以该区域48个气象站点2006年12月—2007年1月的月平均雪深观测数据为基础,通过分析月均雪深空间自相关性及其与经纬度、高程的相关性,结合MODIS雪盖数据构建了多元非线性回归克里金插值方法,插值获得了北疆地区较高精度的雪深空间分布数据。将插值雪深数据与普通克里金插值法、考虑高程为辅助变量的协同克里金插值法的预测结果进行比较,结果表明:1相对普通克里金和协同克里金方法,多元非线性回归克里金法的12月份雪深预测精度分别提高了15.14%和9.54%,1月份的提高了4.8%和6.7%;2由于充分利用了经纬度和地形信息,多元非线性回归克里金法的雪深预测结果可提供更多细节信息;3预测结果客观地表达了雪深随经纬度和地形变化的趋势,反映了积雪深度的空间变异性;4基于不显著相关的协变量高程的协同克里金插值法预测的雪深数据精度劣于普通克里金插值法的预测结果。     

基于Triple-Collocation的地面观测与卫星遥感数据融合的雪深反演

针对单一被动微波遥感反演雪深的精度和空间分辨率不足的问题,提出了一种星-地多源数据融合的雪深反演方法。以北疆每日站点观测雪深、AMSR-E遥感反演雪深和SSM/I遥感反演雪深数据为研究对象,首先利用地统计方法结合地面站点观测数据估计北疆区域的雪深,然后采用Triple-Collocation方法分别估计三个雪深数据的误差方差,最后结合最小二乘原理实现星-地雪深观测数据的融合。对融合雪深与地面雪深观测数据进行验证分析,结果显示,与AMSR-E和SSM/I遥感反演雪深相比,融合的雪深与地面观测雪深的相关性更高;融合的雪深的精度有一定程度的提高。实验结果证明了多源数据融合方法的有效性。     

空间权重矩阵对空间自相关的影响分析——以我国肾综合征出血热疾病为例

应用空间自相关统计方法,分析了2008年我国肾综合征出血热（HFRS）发病率的空间分布。采用多种权重度量计算了全局和局部两种相关性指数,分析了自相关数值对空间权重矩阵的依赖性。分析结果表明：①空间距离矩阵比空间邻接矩阵能更好地度量HFRS的空间分布;②使用空间距离矩阵时,当距离阈值500km〈δ〈800km时,全国发病率数据显示出显著的空间自相关性;③从局域上看,吉林省高值显著聚集,新疆、西藏、青海、广西和海南省自身低值被高值包围聚集显著。     

局地化方法在集合转换卡尔曼滤波同化的适用性研究

为了探索协方差局地化（Covariance Localization,CL）方法在集合转换卡尔曼滤波（Ensemble Transform Kalman Filter,     

可靠性空间分析初探

从工程和生命科学的可靠性概念出发,结合地理信息科学的自身特点,强调空间数据及分析的全过程质量和分析结果的决策可用性。首次给出了可靠性空间分析的概念,分析了可靠性空间分析的特点、面临的主要问题和研究方法,探讨了可靠性空间分析的主要理论、研究方向和应用领域,促进了空间分析从不确定性研究向可靠性空间分析方向的发展。     

基于同步数据项组和碎分拓扑弧段时间标记的时态地理数据模型

从地理数据模型的定义出发，阐述时间作为地理实体的基本特征及ＧＩＳ中地理时间的模拟方法，指出传统地理数据模型在地理环境变化快且应用强调细节变化分析的场合，表现出不变数据的冗余存储、局部变化信息提取困难及地理实体的时间特征表现不明显等缺陷。基于现实世界中存在诸多同步变化的细小单元这一规律，提出一种基于属性同步数据项组和空间碎分拓扑弧段时间标记的时态地理数据模型，它降低了存储冗余且较好地表现了时间特征。     

利用WRF对兰州冬季大气边界层的数值模拟

本文介绍了WRF中尺度模式的有关概况,分析了模式的物理结构,并利用WRF中尺度模式对河谷城市兰州冬季大气边界层的风场和温度场进行了数值模拟研究。模拟结果与观测事实基本一致,表明WRF模式具有良好的稳定性能。     

基于空间曲面拟合的自适应阈值选取方法

提出了一种基于空间多项式曲面拟合的自适应阈值选取方法，该方法初步考虑了图像上空间目标、背景及像素的空间分布特征，拟合了图像及其空间分布结构。     

EnKF同化的背景误差协方差矩阵局地化对比研究

在集合数据同化中,背景场误差的协方差估计特别重要。通常有限个成员的集合在估计背景误差协方差矩阵时会引入伪相关,从而造成协方差被低估、滤波发散。虽然协方差膨胀的经验性方法能一定程度缓解协方差被低估的问题,但不能消除协方差的伪相关问题。因此,结合EnKF方案探讨2种消除伪相关的局地化方法(协方差局地化方法和局地分析方法),分析这2种局地化方法对背景误差协方差矩阵、增益矩阵、集合转换矩阵以及同化结果的影响。实验结果表明:局地化方法不仅能消除背景误差协方差矩阵的伪相关,还可以增加背景误差协方差矩阵的秩;在"弱"同化强度下,2种局地化方法的增益矩阵和集合转换矩阵相等;随着同化强度的增大,增益矩阵和集合转换矩阵的差异会变大;在不同的同化强度下,2种局地化方法各具特色,相对而言,协方差局地化方法在更新集合均值和集合扰动上具有较强的鲁棒性。研究结论有助于背景场误差协方差的精细分析和估计。