基于局部均值分解和相关向量机的变形预测

基于改进局部均值分解（LMD）及加权核函数相关向量机（RVM）算法,构建多尺度变形预测新方法。利用LMD将变形数据分解成多个具有物理意义的变形分量,并基于遗传算法优化的RVM对每个变形分量分别进行预测。将各变形分量预测结果进行叠加,最终建立多尺度变形预测方法,并应用于大坝变形预测。实验结果表明,改进LMD-RVM方法的多个精度指标均优于BP神经网络方法、RVM方法和改进EMD-RVM方法,证实了新方法的有效性及可靠性。
     

基于局部加权回归及经验模态分解的地心运动降噪方法北大核心CSCD

针对目前地心运动序列包含复杂噪声、真实信号难以有效提取等问题,提出一种结合局部加权回归(locally weighted regression, LOESS)和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的降噪方法LOESS-EMD。该方法首先对地心运动序列进行局部加权回归拟合,得到拟合后的时间序列和残差序列;然后对残差序列进行经验模态分解,从中提取出低频信号;最后将拟合的时间序列和残差中的低频信号进行重构,得到降噪后的时间序列。在仿真实验中,相比于LOESS方法,LOESS-EMD方法降噪结果的均方根误差减小31%,信噪比和剩余能量百分比分别提高16%和0.16百分点。利用该方法对国际GNSS服务IGS第三次重处理(3rd reprocessing campaign, Repro3)提供的地心运动序列进行降噪分析,结果表明,LOESS-EMD方法能够有效减少地心运动序列的噪声。     

近50 a ENSO时频特征及其与南海台风的相关性

【目的】分析表征ENSO事件的特征值和南海台风活动的多时间尺度结构特征及其相关关系。【方法】采用日本气象厅东京台风中心(JMA)1967-2016年西北太平洋TC最佳路径数据集,统计分析了近50 a来南海台风活动月频数。同时又采用Morlet小波变换、交叉小波变换、小波相干等方法,分析了近50 a来ENSO事件时频变化特征及其与南海台风相关性。【结果与结论】ENSO循环具有2-6 a的主周期;7-10月南海台风活动最为频繁,其频数时间序列存在准2 a尺度周期;ENSO指数与南海台风活动频数的相关表现在多个时间尺度上。1970-1978年、1995-2000年,ONI指数和南海台风活动频数在2-6 a周期尺度上具有较好的相关关系,并且南海台风活动频数变化先于ONI指数半个周期。1980-1985年间,在1.5-3 a的周期尺度上SOI指数和南海台风活动频数具有较好的相关关系,且两序列同步变化。     

东日本9.0级大地震激发的地球自由振荡时频分析

利用中国14个台站的DZW型重力仪观测资料,对东日本9.0级大地震激发的地球自由振荡进行时频分析, 展示其二维及三维时频分布特征。对比14个台站的谱图发现,地球自由振荡能量在频率轴的展布很均匀,均可清晰展示频率信息|而在时间轴上存在一些差异,大部分台站展布相近,宜昌台、西昌小庙台、厦门台和深圳台4个台站的展布相对较窄。     

基于S变换的瑞利面波频散分析

提取面波频散曲线是面波资料处理中最关键的一步.由于时频分析方法的局限,提出了利用S变换进行瑞利面波频散分析的方法,并给出了具体算法.该方法在时间-频率域中计算相邻两道面波记录同一频率的时间差,再利用道间距除以该时间差来得到该频率对应的相速度,这样避免了在道间距较大的情况下,传统的相位谱法可能造成相位差的缺陷.通过理论模型和实际资料对该方法进行了验证.结果表明,该方法能够提高瑞利面波频散曲线的提取精度,而且算法简单,具有一定的实用性.     

基于频率拓展的表面多次波压制方法

为消除多次波预测中多余的子波效应,拓宽地震数据的频带,使预测多次波的走时、振幅和相位与实际的多次波相吻合,根据原始数据,衍生频率拓展道等多道地震数据;根据最小二乘原则,得到自适应滤波器和压制多次波后的有效波数据。结果表明:基于频率拓展的多次波压制方法,能够有效压制多次波,提高地震资料的信噪比;对水平层状模型测试结果频谱分析,自适应相减后得到的有效波同预测的多次波相比,频带拓宽,高频能量增强;通过对SMAART模型测试,基于频率拓展的多次波压制方法在噪声较强的情况下,也能得到很好的多次波压制效果。对于地质结构较复杂的情况,与抛物Radon变换滤波法相比,该方法多次波压制效果更好,并且不损害有效波能量。     

基于CNN的空间数据自适应切分算法

针对空间数据划分方法无法自适应选择问题,本文提出了基于CNN的数据自适应划分算法（Adaptive Partition Algorithm for Space Vector Data-Convolutional Neural Networks,SVDAP-CNN）。该算法首先基于应用场景和其他相关资源实现特征描述和表达;其次基于层次聚类设计特征矩阵表达算法,体现特征间的局部相关性以减少方法选择时间和提高选择精度;最后通过CNN模型实现空间数据自适应划分。本文选取南海区域真实数据和模拟数据进行验证,与已有的数据划分方法选择算法进行比较。结果显示：针对真实数据,SVDAP-CNN算法的精度和时间效率分别提高了24.18%和25.67%;针对特征和特征间关系表达欠完备的模拟数据,SVDAP-CNN算法的精度和时间效率分别提高了27.02%和26.80%;针对选择结果易出错的数据切分方法,SVDAP-CNN算法的精度提高了19.92%,证明了该算法有较好的普适性;另外,本文结合南海区的实际应用证明了该算法的应用可行性。SVDAP-CNN算法的提出可为大数据量、多变的自动化空间应用分析提供技术支...     

基于小波包变换的爆破震动信号能量分析方法

爆破震动效应测试和分析对于评估工程爆破安全和爆破效果非常重要,但对于采集到的爆破震动信号,在数据的处理和分析上还存在着诸多不足.在阐释小波变换基本原理的基础上,给出了爆破震动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破震动信号进行小波包能量分解.研究结果表明,基于小波包变换的能量分析方法可以较好地揭示信号在不同频带范围内的局部分布特征,从而为可靠地进行建(构)筑物爆破震动效应安全评估奠定理论基础.     

基于重叠变换和时频分析的直扩系统自适应干扰抑制算法

提出一种新的直扩系统自适应干扰抑制算法。针对维格纳分布的不足，采用重叠变换将多分量信号分解成为一系列的单分量信号并通过维格纳分布去确定单分量干扰的频率，并设计时变IIR滤波器，和通常采用的线性相位FIR滤波器相比，IIR滤波器具有理想的点阻特性。仿真结果证实IIR滤波器的BER性能好于FIR滤波器。     

一种基于卷积的正弦波频率稳定度测量方法

提出了通过离散卷积实现对频率稳定度的测量,介绍了该方法的原理和实现过程,并且与通用的硬件频率测量仪器进行比较,结果表明,与仪器测量频率稳定度的方法相比,此方法灵活简单,测量精度和仪器测量结果一致性较好.     

一种新的基于模糊分析观测信息的局地化方法

地球表层系统是一个极其复杂的巨系统,为了更精确地表达地球表层系统各种过程的动态演进,解决数据同化系统观测误差的估计与处理已经成为地球科学领域备受关注的问题之一。在地球科学系统数值模拟中,一般采用集合数据同化来探讨地学变量预报时的各种误差。集合类卡尔曼滤波通常会由于集合数过小而带来欠采样、协方差低估、滤波发散和远距离虚假相关等问题。针对背景误差协方差被低估问题,局地分析方法（Local Analysis, LA）在一定程度上能起到抑制作用,但无法彻底解决背景误差协方差的虚假相关问题。因此,本文在集合卡尔曼滤波的算法框架下提出了一种与模糊逻辑控制算法相耦合的局地化分析方法（Fuzzy Analysis, FA）。在强非线性Lorenz-96模型中,对不同模型误差下的LA和FA方法进行了性能优劣方面的探讨,并比较分析了2种方法在集合数、观测数和观测位置、放大因子以及强迫参数变化时的同化性能。实验采用均方根误差作为算法评判依据,同时用功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）更直接地对2种算法性能优劣作出了评价。结果表明：在完美模型下,FA相对于LA降低了17.5%的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）;随着模型误差增大,RMSE减小的百分比和减小幅度都在降低;在严重模型误差下,FA降低了8.6%的RMSE。总体而言,新算法FA的有效性和鲁棒性都得到了验证,并且在EnKF同化基础下有效改进了传统的局地化分析方案,优化了观测误差处理,为今后的数据同化研究提供了一个较为全面的观测误差研究平台。     

Using the physical decomposition method to study the effects of Arctic factors on wintertime temperatures in the Northern Hemisphere and China

The physical decomposition method separates atmospheric variables into four parts, correlating each with solar radiation, land–sea distribution, and inter-annual and seasonal internal forcing, strengthening the anomaly signal and increasing the correlation between variables. This method was applied to the reanalysis data from the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research(NCEP/NCAR), to study the effects of Arctic factors(Arctic oscillation(AO) and Arctic polar vortex) on wintertime temperatures in the Northern Hemisphere and China. It was found that AO effects on zonal average temperature disturbance could persist for 1 month. In the AO negative phase in wintertime, the temperatures are lower in the mid–high latitudes than in normal years, but higher in low latitudes. When the polar vortex area is bigger, the zonal average temperature is lower at 50°N. Influenced mainly by meridional circulation enhancement, cold air flows from high to low latitudes; thus, the temperatures in Continental Europe and the North American continent exhibit an antiphase seesaw relationship. When the AO is in negative phase and the Arctic polar vortex larger, the temperature is lower in Siberia, but higher in Greenland and the Bering Strait. Influenced by westerly troughs and ridges, the polar air disperses mainly along the tracks of atmospheric activity centers. The AO index can be considered a predictor of wintertime temperature in China. When the AO is in negative phase or the Asian polar vortex is intensified, temperatures in Northeast China and Inner Mongolia are lower, because under the influence of the Siberia High and northeast cold vortex, the cold air flows southwards.     

Assessing vulnerability to drought based on exposure, sensitivity and adaptive capacity: A case study in middle Inner Mongolia of China

In this paper,we proposed a framework for evaluating the performance of ecosystem strategies prepared for enhancing vulnerability reduction in the face of hazards due to climate change.The framework highlights the positive effects of human activities in the coupled human and natural system(CHANS) by introducing adaptive capacity as an evaluation criterion.A built-in regional vulnerability to a certain hazard was generated based upon interaction of three dimensions of vulnerability:exposure,sensitivity and adaptive capacity.We illustrated the application of this framework in the temperate farming-grazing transitional zone in the middle Inner Mongolia of the northern China,where drought hazard is the key threat to the CHANS.Specific indices were produced to translate such climate variance and social-economic differences into specific indicators.The results showed that the most exposed regions are the inner land areas,while counties located in the eastern part are potentially the most adaptive ones.Ordos City and Bayannur City are most frequently influenced by multiple climate variances,showing highest sensitivity.Analysis also indicated that differences in the ability to adapt to changes are the main causes of spatial differences.After depiction of the spatial differentiations and analysis of the reasons,climate zones were divided to depict the differences in facing to the drought threats.The climate zones were shown to be similar to vulnerability zones based on the quantitative structure of indexes drafted by a triangular map.Further analysis of the composition of the vulnerability index showed that the evaluation criteria were effective in validating the spatial differentiation but potentially ineffective because of their limited time scope.This research will be a demonstration of how to combine the three dimensions by quantitative methods and will thus provide a guide for government to vulnerability reduction management.     

刚果布谷马西钾盐矿区南部矿段工程地质条件分析

布谷马西钾盐矿区位于刚果共和国奎卢省黑角市北约30 km处。根据矿层分布情况,以奎卢河为界将该矿区划分为南、北2个矿段。南部矿段钾盐矿层厚度大,分布连续,有益组分含量较高,现已进行了详查。矿层埋藏较深,上部盐岩层完整性好,下部盐岩层多发育Ⅳ级结构面,完整性不均一,工程地质条件程度为复杂。经综合分析竖井宜建在比利村及向南2 km的ZK201孔附近,该区岩层稳定,岩体完整程度高,构造相对不发育,建井时要注意岩体完整性差部位的浇铸支护,以防发生坍塌、突水等不良地质现象。     

基于Fisher判别分析法的岩溶塌陷预测

为了更准确地预测岩溶塌陷,基于Fisher判别分析法,首先选择内聚力、内摩擦角、覆盖层厚度、覆盖层厚度减高水位埋深、覆盖层厚度减低水位埋深5个最主要的影响因素作为判别因子;接着以桂林市20组岩溶塌陷案例为学习样本进行计算,建立相应的Fisher线性判别函数;然后利用回代估计法对上述20组样本的预测结果进行逐一检验,其正确率为100%;随后将上述预测结果与前人运用逐步判别、神经网络判别等方法得到的结果进行比较分析,认为Fisher判别分析法具有不需进行模型和参数的选择以及不受人为因素的影响等优点;最后将建立的Fisher线性判别函数用于另外的10组实际案例进行预测分析,预测结果与实际情况完全吻合。结果表明:用Fisher判别分析法进行岩溶塌陷预测,简易方便,正确率高,实用性好;该方法是岩溶塌陷预测的一种新方法。     

基于主体利益博弈分析的土地制度与政策初探

当前,部分地方政府为了大幅提高当地财政收入,加快地方经济的快速发展,通常会运用自身优势去违背中央所制定的土地相关制度及政策的初衷。这就会使中央制定的土地制度与政策很难发挥保护耕地和粮食安全、保护农民自身利益等作用,从而导致了中央与地方政府在土地制度与政策制定与实施上的博弈现象。基于决策与执行主体利益的视角对当前的土地制度与政策的制定与实施中出现的问题进行了分析,并通过博弈论对其进行了探索与研究,得出结论:应严格落实和加大国家土地督察制度的执法力度,严格控制地方政府行为,合理完善政策执行机制,提高公民对其相关政策的认同程度。     

基于行为分析的钓鱼页面检测技术研究

针对通过黑白名单匹配的检测方法检测钓鱼页面准确率低的特点,提出基于钓鱼者行为的图状链接结构特征,对钓鱼页面进行分析,引入数据挖掘的频繁子图挖掘算法,对数据库中积累的数万个钓鱼页面进行子图模式挖掘,提取钓鱼页面的共同子图结构特征,检测网络钓鱼行为。实验结果发现,在加入了子图特征的钓鱼页面检测方法中,检出率能达到80%.因此,基于行为的钓鱼页面检测提高了钓鱼页面检测的能力,并且挖掘出的子图模式为钓鱼者的行为提供了依据。     

基于大数据的无人机云交换平台统计分析技术研究

随着无人机在各行业应用的迅速普及和大规模应用,民航局监管的无人机数量和无人机运行数据呈现海量增长,在给政府和行业监管带来便利的同时,也给传统的数据分析方法带来了极大的挑战。本文阐述了民航局无人机云交换平台的运行大数据的现状,分析了传统无人机运行数据统计分析存在的技术瓶颈,提出了基于大数据进行无人机运行数据统计分析方法,建立了无人机云数据交换平台大数据统计和分析系统的设计框架,并概述了如何基于Apache Spark和Cassandra数据库的大数据分析方法将无人机云交换平台生产的海量数据快速处理、存储、统计和分析的研究思路和方法,以及实现各类无人机运行特征分析的情况。目前基于本文的研究成果不仅可以满足行业主管部门对无人机运行数据统计的需求,还对掌握和了解中国无人机运行特征,探索更合适的无人机管理措施和健全无人机监管体制机制,有非常重要的意义。     

基于GDELT新闻数据的冲突强度定量表达及冲突事件检测研究

全球范围内各种冲突经常发生,及时分析各种冲突关系并监测其变化,提前干预、实施人道主义救援,可以有效避免冲突的爆发与升级。冲突事件通常被各种新闻媒体及时报道,并被记录于新闻数据库中。提取新闻数据中的冲突事件信息并量化冲突强度,从而分析国家冲突强度的变化是一种可行思路。GDELT实时监测着不同来源的新闻,自动提取新闻中的事件与事件属性信息,并将事件总体划分为冲突与合作2种类型。本文以GDELT为数据源,综合考虑事件数量、事件影响性、事件关注度多个因素,针对不同空间研究尺度提出了一种利用全球冲突指数与局部冲突指数对冲突强度定量表达的方法。在全球尺度上,计算全球各国全球冲突指数衡量国家冲突强度,分析全球国家冲突强度空间分布规律。在国家尺度上,计算局部冲突指数衡量一个国家的冲突强度变化情况,并在冲突强度定量表达的基础上,研究一种基于距离的时间序列冲突检测方法检测冲突事件的发生。研究发现：① 冲突强度高的国家主要集中在非洲和中东地区,全球冲突强度在空间上存在明显的集聚现象;② 国家局部冲突指数的突增通常对应于一些冲突事件的发生,使用本文的冲突检测方法可以有效地及时检测这种突增现象,并能为冲突预警提供支持。本文的研究成果可以为国际冲突关系分析,以及国际救援组织的决策提供参考。