改进的GNSS/水准点优化选择的逐步剔除法

GNSS/水准联测点的合理选择对GNSS高程拟合至关重要，剔除法是一种较好的优化选点方法，传统的剔除法是以高程异常拟合误差最小为目标函数进行优化选点，可能会出现选点不均匀情况。鉴于此，提出根据GNSS/水准点生成的泰森多边形面积大小进行优化选点，并在此基础上对传统优化选点的方法进行改进，即同时考虑高程异常拟合误差大小及由泰森法生成的多边形面积大小进行优化选点（称为综合法）。以1~3次多项式拟合模型为研究对象，实验结果表明，GNSS/水准点优化选择的综合法可在改善点分布的同时获得稳定性好、精度较高的高程异常拟合结果。     

不同排列方式和间隙比下双圆柱流致振动特性研究

采用基于ALE的流固耦合分析方法,将圆柱体振动模型简化为平面双自由度质量-弹簧-阻尼系统,进行了计算参数无关性分析。对不同θ角和间隙比T下的双圆柱流致振动进行数值模拟,并与单圆柱振动计算结果进行比较,得到了不同θ角和间隙比T下中心圆柱的升阻力系数、流场分布和运动轨迹变化情况。通过分析发现小间隙比下由于两圆柱间的相互干扰,改变了中心圆柱的尾涡结构,导致了升力和阻力系数随不同θ角而发生变化;小间隙比下由于两圆柱间的相互干扰影响,均使中心圆柱的轨迹在不同θ角下发生了较大的变化,顺流向的振动频率与单圆柱振动时相比出现了多倍频,导致其运动轨迹发生了变化。     

圆形数值波浪水池斜向和多向入射波浪模拟研究

为了研究斜向入射波浪,基于三维不可压缩两相流模型,开发了一套圆形数值波浪水池数值模型。在圆形波浪水池中,通过源项造波法成功生成了任意入射方向的波浪,并且利用人工摩擦项模拟阻尼区以数值耗散反射波浪。模型基于嵌入式多块网格体系,采用FVM法(finite volume method)离散Navier-Stokes方程,VOF法(volume of fluid)追踪自由水面。试验结果表明,斜向入射波浪的模拟结果与理论值基本一致,圆形波浪水池在模拟斜向入射波浪时,有效区域的面积较传统波浪水池显著增大,而且有效区域受波浪入射角度的影响也较小。同时,通过叠加多列斜向入射波浪,模拟出了多向交叉波列,并通过与理论结果对比,发现其具有较高的精度。     

基于高斯两步移动搜寻法的村镇避难场所可达性研究

避难场所可达性是指避难场所与受灾居民之间的通达性,即灾害发生时,避难人员通过避难疏散通道到达避难场所的难易程度,是评价避难场所布局合理性的重要指标。本研究结合高斯两步移动搜寻法和网络分析法,从供需双向出发对村镇地区避难场所进行可达性分析。2种方法的结合,既充分考虑了需求点与设施点的相互作用,又充分考虑了设施点的吸引力随距离的衰减关系,并基于实际道路,以步行疏散时间作为搜索半径,降低了传统研究中因忽略供需间相互作用及实际距离而引起的可达性结果的误差。最后,以神农架松柏镇区为例,验证该方法的实际应用价值。结果表明,该方法能够有效测定村镇地区避难场所的空间可达性,同时,基于GIS软件可以直观地揭示研究区域内避难场所可达性空间分布差异。该方法可为制定科学的村镇防灾减灾规划提供方法支持。     

非线性波消波及波场分布研究

本文基于雷诺平均N-S方程,并结合RNG k-e方程建立了粘性数值波浪水槽,对不同波陡、不同相对水深、不同相对波高的非线性规则波的阻尼消波问题和波场分布进行研究。文中提出了两种描述消波区内部阻尼变化的阻尼函数,分别适用于小波陡情形和高波陡情形。研究结果表明,小波陡组消波区可设为一个波长,阻尼系数取10~4～10~5即可满足消波要求,计算结果与实验结果及造波理论吻合良好;高波陡组消波区可设为两个波长,阻尼系数取10~4～10~5亦可满足消波要求,计算结果与实验结果吻合良好。此外,当波陡较小时,波场内反射情况的小幅改变即可对整个波场造成影响,特别是当水深较浅时这种影响极为明显,需谨慎考虑。当波陡较大时,水波能量较高,整个波场沿水波传播方向可观测到明显的衰减现象,在具体试验中需进行考虑。     

西部省会城市新型城镇化水平综合测度研究

新型城镇化是中国经济社会健康、稳定、可持续发展的根本途径，也是消除中国城乡社会经 济“二元结构”的根本出路。根据新型城镇化的内涵，从人口、经济发展、生活质量、基础设施、资源 环境、城乡统筹 6 个方面，构建了包含 24 项指标的新型城镇化水平综合测度指标体系，运用熵值 法，对西部 11 个省会城市 2005—2015 年的城镇化发展水平进行综合测度。研究表明：西部省会城 市的新型城镇化发展水平存在显著差异，总体上可分为“高等水平”、“中等水平”、“低等水平”3 个 级别，基础设施建设是造成差异的主要驱动力。各城市不同年间的城镇化单项水平影响因素呈现 多元化，在今后的发展中应有所侧重，同时兼顾城镇化质量，推动城乡协调发展。     

波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。