现行普适降水入渗产流模型的比较研究:SCS与LCM

产流计算是水文模拟的关键环节之一。在一定的空间尺度上,产流是一个十分复杂的非线性过程。目前在不同水文模型中,产流计算并不唯一。本文通过对比同时期提出的LCM模型与SCS模型,基于理论及数值分析发现:(1)SCS模型在其比例相等假设下,是LCM模型的一种简单线性化表示。LCM模型更加反映流域宏观产流的非线性。(2)LCM模型参数与SCS模型参数存在严格的数学关系。LCM模型参数的确定可以利用SCS模型参数研究成果。(3)LCM模型参数很容易通过野外实验进行测定,而SCS模型参数很难实测,也可通过LCM模型参数为SCS模型参数确定提供依据。(4)SCS模型揭示了流域产流期内总降雨损失与总降雨量存在倒数线性关系,而LCM模型通过泰勒展开发现具有同样规律。     

基于遗传支持向量机的城市扩张非线性组合模型

在分析当前城市扩张模拟模型优缺点的基础上,利用支持向量机能有效表达、拟合复杂非线性系统的功能,将多个单项城市扩张模型进行非线性组合,有机融合各单项模型优点,最后构建支持向量机的城市空间扩张非线性组合模拟模型。利用遗传算法优化支持向量机的参数,减小参数设置不合理对支持向量机建模精度引起的影响,有效提高支持向量机模型精度。通过分析组合模型误差和各参与组合的单项模型之间的关系,总结出提高支持向量机的城市扩张非线性组合模型精度的方法是：① 提高参与组合的各单项模型精度;② 增加单项模型之间的差异性。以长沙市为例,分别构建多元回归、GM(1,8)、BP网络和LS-SVM单项城市空间扩张模拟模型,并在此基础上建立线性组合城市扩张模型和遗传支持向量机非线性组合城市扩张模型。通过各模型精度对比分析证明,遗传支持向量机的城市扩张非线性组合模型精度远优于各单项模型,并且优于线性组合模型,是一种有效的城市扩张新模型。     

商业空间消费者行为模型研究综述

本文综述商业空间中消费者行为者研究中应用的主要模型方法.从模型发展历史将其分为集合模型和个体模型阶段;从空间尺度视角分别在宏观、中观、微观层面总结模型的应用.集合模型首先介绍以空间相互作用理论为基础的重力模型,其中包括基本的模型形式、制约的模型形式,以及竞争目的地模型.集合模型的第二部分介绍描述消费行为动态的马尔科夫链模型,着重于从恒定转移概率到变化转移概率的发展和应用.个体模型首先介绍以随机效用理论为基础的离散选择模型,将被广泛应用的多项分对数模型和嵌套分对数模型作为重点.最后介绍作为模拟手段的多代理人技术.综述包括模型的基本原理、相关文献,以及各自特点.总体上认为,模型的选用需要与研究的特性相符合.集合模型的优点是能够把握整体的趋势,缺点是不能满足对异质性高的行为作深入探索;个体模型的优势在于对行为多样性的灵活把握能力,但要通过自下而上的方式逼真地模拟集合现象仍需要深入研究个体间的互动规律.     

水文模型研究综述

水文模型是水文学发展到一定阶段的产物。依照水文系统的概念,给水文模型下了一个粗略的定义。在初步分析水文模型发展历程的基础上,划分了水文模型的发展阶段。汇总了水文模型的11种分类。依照系统理论模型、概念性模型和分布式模型的分类标准,对各类水文模型的优缺点进行了分析和比较,并探讨了水文模型的可能发展方向。     

地理模型的基本性质及其教学要求

地理模型是科学模型的一种具体形式,地理模型具有简约化、动态性与多元性三项基本性质.地理模型的基本性质对于地理模型知识教学具有指向意义:地理模型的简约化要求地理教学关注地理模型与真实世界之间的共性和差异,把握地理模型的假设条件与简化图示;地理模型的动态性要求地理教学注重追溯地理模型的建构历程,关注地理模型的新近发展;地理模型的多元性要求地理教学从多视角认识同一地理现象或问题,补充说明其他模型的基本观点.     

资源环境模型库管理系统研究进展

资源环境模型库管理系统是资源环境研究中的关键问题之一。建立资源环境模型库管理 系统通常有两种途径。一种途径是采用模型管理技术, 其主要方法包括数据式模型管理、结构化 模型管理、面向对象的模型管理和基于知识的模型管理, 这种方式的优势是可以有效地管理资源 环境模型, 但对空间数据处理的功能较弱, 需要编写大量的程序代码。另一种途径是在GIS 中管 理模型, 如ArcGIS 中的ModelBuilder, 这种方式的优点是可以充分利用GIS 的空间数据处理能 力, 但对复杂模型的支持较差。根据以上两种方式的特点, 本文提出了一种面向对象的资源环境 模型管理框架, 把模型抽象为模型类与模型实例, 采用面向对象方法表达模型, 通过构建资源环 境模型引擎处理空间数据和模型数学方程; 利用模型库和数据库, 可以实现模型的有效管理和模 型重用。     

基于多策略的极地遥感反演模型集成研究

极地遥感反演模型是极地研究的一种非常重要的工具.遥感反演模型对极地研究具有重要性,分析遥感反演模型的特点,以持续性、业务化、统一调用为目标,提出极地遥感反演模型集成应用架构.基于该集成方案,提出基于多策略的模型改造方法,并从三个方面详细论述模型的集成模式.基于可执行程序的模型改造方法对模型进行改造,采用应用端的模型集成...     

黄土丘陵小流域土壤水分空间预测的统计模型

在6个土层和10次土壤含水量测定的基础上,利用土地利用与地形等6类20个环境因子变量,建立了黄土丘陵区小流域土壤水分空间预测的6种多元线性回归模型,并提出了5类13个指标对模型进行了评价与比较。研究表明,各模型组之间的差异较大,以直接回归模型组为最优,PCA线性转换回归模型组次之,DCA非线性转换回归模型组最差。在每一组内,模型之间的差异相对较小,以变量全部入选模型稍优于变量逐步筛选模型。6种模型中,通用多元线性回归模型的拟合性最好、预测精度最高,但模型结构最为复杂、需要的环境因子最多;多元线性逐步回归模型不仅拟合性和无偏性方面很好,而且结构最为简单、需要的环境变量最少,因而为最优模型     

土壤水盐运移模型研究进展及展望

回顾了国内外土壤水盐运移模型的发展历程,根据土壤水盐运移模型构成的原理和发展趋势,将土壤水盐运移模型分为水盐平衡模型、物理模型和系统模型。借助国内外文献对已有模型的原理和应用进行了介绍,并对存在的问题进行了分析;展望了新形势下土壤水盐运移模型的未来发展趋势和研究重点,旨在为今后土壤水盐运移模型研究提供新的思路。     

土壤侵蚀模型研究中的几个问题

土壤侵蚀模型是定量研究土壤侵蚀的有效工具,探讨土壤侵蚀模型研究中的有关问题对于土壤侵蚀模型的发展及相关研究具有重要意义。从模型的过程模拟、模型时空尺度变异、模型验证和不确定性几方面对模型研究现状及局限进行了归纳和分析,认为:不同过程的模拟及其模拟方法的不同导致了各具特色的土壤侵蚀模型的出现;大多水蚀模型是对不同时空尺度上的水流及相应侵蚀过程进行模拟预测,在不同的时空尺度上,不同的侵蚀过程占主导地位;现实过程和现象的复杂性、观测方法和手段的限制以及模型的自身的局限性是导致土壤侵蚀模型预测的不确定性的主要原因;与GIS结合的强预测力、低数据要求的模型是土壤侵蚀模型发展的趋势。     

黄土丘陵小流域土壤水分

在6个土层和10次土壤含水量测定的基础上,利用土地利用与地形等6类20个环境因子变量,建立了黄土丘陵区小流域土壤水分空间预测的6种多元线性回归模型,并提出了5类13个指标对模型进行了评价与比较.研究表明,各模型组之间的差异较大,以直接回归模型组为最优,PCA线性转换回归模型组次之,DCA非线性转换回归模型组最差.在每一组内,模型之间的差异相对较小,以变量全部入选模型稍优于变量逐步筛选模型.6种模型中,通用多元线性回归模型的拟合性最好、预测精度最高,但模型结构最为复杂、需要的环境因子最多;多元线性逐步回归模型不仅拟合性和无偏性方面很好,而且结构最为简单、需要的环境变量最少,因而为最优模型.     

中国北方农牧交错地区农牧业生产模型及应用:Ⅰ.模型

 农牧交错区的农牧业生产系统是一个受到社会、经济和自然因素影响的复杂系统,对其模型化需要建立分层系列模型。以农业经济学和土地资源学研究成果为基础,结合风沙科学研究的有关结论以及深入的综合分析,得到了一套包含25个基本变量的农牧业生产数学模型。次一级的模型包括有效劳动模型、固定资本模型、生产费用模型和土地生产潜力模型。在土地生产潜力模型中专门考虑了土地利用类型及沙漠化程度的影响,以确保模型的适用性。基于这套模型可以对农牧业生产的诸多特征进行较为全面的分析。     

旅游景区顾客的满意度指数模型

在对现有国际主流顾客满意度指数模型进行改进的基础上,结合旅游景区的特点,构建了旅游景区顾客满意度指数 (TACSI) 模型。该模型是一个具有因果关系的结构方程模型,包括7个潜变量和23个观测变量,各潜变量之间存在着11种正负相关关系。以桂林象山公园为例进行了实证研究,运用LISREL统计软件对模型的检验结果表明,测量模型中的观测变量对顾客满意度的影响是显著的,测量模型具有较高的目标可靠性;结构模型中各潜变量之间的路径系数与假定基本符合;TACSI模型的整体拟合性能良好。此外,通过对TACSI模型与美国顾客满意度指数 (ACSI) 模型进行比较发现,TACSI模型具有比ACSI模型更强的解释能力,因而更具合理性。     

基于高光谱的民勤土壤盐分定量分析

土壤盐渍化是重要的生态环境问题,严重影响着干旱、半干旱区的农牧业及经济发展。高光谱遥感技术能够提供地物的连续光谱信息,易于分析细微差别,在定量研究土壤盐分含量方面具有较大优势。民勤县位于甘肃省石羊河流域下游,水力资源匮乏,盐渍化问题十分严峻。本研究基于实验室光谱数据,通过建立模型定量分析土壤盐分含量。首先对原始数据进行连续统去除（cn）预处理,然后分别建立了土壤盐分含量的高光谱指数模型（NDSI）、偏最小二乘回归模型（PLS）、间隔偏最小二乘法模型（iPLS）和反向间隔偏最小二乘法模型（BiPLS）,考察各种模型对土壤盐分的预测能力。对比分析发现,使用全部波段信息建模的PLS模型优于仅使用两个波段信息的NDSI模型,而iPLS和BiPLS模型通过选择特征波段进行建模,结果均好于全谱PLS模型。其中,BiPLS模型波段选择的能力优于iPLS模型,得出的模型结果最好,预测相对偏差RPD达到2.02,决定系数R²和模拟值与预测值线性回归的斜率分别为0.76和0.92,模型可以近似地预测土壤盐分含量。结果说明特征波段选择方法能够从大量数据中提取有效信息,简化模型,并获取比NDSI模型和全谱PLS模型更优的预测结果。这些研究对于使用高光谱数据定量分析土壤盐渍化有一定的意义。     

基于多光谱遥感的扎龙湿地湖泡水深反演研究

以扎龙湿地龙泡子为研究对象,利用58个实测水深数据和季相最接近的Quick Bird数据,建立湖泊水深的反演模型。探索性地建立了单波段和多波段组合的线性(多元)回归模型、指数模型、二次多项式模型、微分模型和对数模型等;通过对比模型的决定系数R2,比较模型精度;线性模型、对数模型、指数模型和幂指数模型的R2小于0.5,而二次多项式模型和多元线性回归模型的R2大于0.5,精度相对较高;筛选出拟合度较高的模型,用20个实测验证样本,采用相对误差和均方根误差进行模型精度评价;最后,利用精度较高的模型,进行龙泡子水深反演计算。水深反演结果表明,用选出的模型反演得到的龙泡子水深基本一致,为170~200 cm,即使有稀疏的水草覆盖,依然可以表现出水深渐变的趋势。以蓝、绿、红和近红外波段多光谱遥感反射率为自变量,建立的线性湖泡水深反演模型y=123.990-3.332B1+183.859B2-237.133B3-37.143B4(y为水深;B1、B2、B3和B4分别为蓝、绿、红和近红外波段的水体反射率),能较好地反演扎龙湿地湖泡的水深。     

基于法线贴图的三维激光扫描数据模型重建

针对三维激光扫描数据三维重建过程中点云数据利用率不高、模型面数过多、渲染速度慢和模型逼真度低等问题,提出了利用重建后高细节模型与简化模型对比生成法线贴图并将其应用在简化模型上以获得高逼真度三维模型的方法。对应用法线贴图的石狮模型进行分析得出:当法线贴图模型简化率低于98.75%时,该模型不仅保持较高的逼真度,而且渲染速度远远高于未应用法线贴图的高细节模型。该方法为室外大场景高逼真度三维模型重建奠定了基础。     

基于遥感和机器学习的内陆水体水深反演技术

文章主要根据机器学习算法（随机森林算法和极端梯度提升算法）和遥感水深反演的原理,利用Sentinel_2多光谱卫星数据和无人船实测水深数据,对内陆水体——梅州水库建立了随机森林（RF）、极端梯度提升（XGBoost）和支持向量机（SVM）水深反演模型,并对反演结果进行对比分析。结果表明：1）RF的训练精度为97%,测试精度为0.80;XGBoost模型的训练精度为97%,测试精度为0.79;SVM的训练精度为90%,测试精度为0.78。说明了在水深预测方面RF模型和XGBoost模型比SVM模型表现更好,对各个区段的水深值较为敏感。2）根据运行时间考察各个模型的效率,其中RF模型从读取数据至输出结果耗时3.92 s;XGBoost模型4.26 s;SVM模型6.66 s。因此,在反演精度和效率上RF模型优于XGBoost模型优于SVM模型,且RF模型的预测结果图细节更加丰富,轮廓更加分明;XGBoost模型次之,但总体效果也较好;SVM模型表现最差。由此可知,机器学习水深反演模型获得的水深结果精度明显提高,解决了传统水深反演模型精度不高的问题。     

基于Petri网的多重表达模型及其更新机制研究

地图的增量更新将时空模型与多重表达模型联系在一起,而已有的数据库模型从两者相分离的角度出发,既缺乏保存多重表达历史数据的机制,又不便于多重表达的增量更新。该文在总结时空模型与多重表达模型发展规律的基础上,以Petri网为数学工具耦合时空模型与多重表达模型,提出基于Petri网的顾及地图增量更新的多重表达模型,实现多重表达与时空变化的统一描述,为多重表达建库及其增量更新提供科学依据。     

城市交通与土地利用一体化模型的理论基础与发展趋势

城市交通与土地利用间的协调发展是科学调控城市发展的重要环节。在基于地租理论的微观区位决策与土地利用与交通系统宏观动态交互理论基础上,回顾了城市交通与土地利用一体化模型的发展过程及不同依据下的分类特征,对空间相互作用和重力模型理论模型、空间经济学理论模型、随机效用和离散选择模型和基于行为的微观模型4类一体化模型的优劣进行了系统梳理分析。分析表明,具有合理理论基础、科学数据处理方法、较高模型精度和政策评估适用性的一体化模型仍存在巨大发展空间。近年来西方学者研究趋向微观化、综合化和简约化,而国内一体化模型发展相对滞后,要求模型理论与综合实证开发的进一步突破。特别是在新数据、新交通技术、国土空间规划体系背景下,城市交通与土地利用一体化模型将从“空间”模型向“时空间”模型转变;从“宏观”集计模型向“微观”行为模型转变;从“交通-土地”模型向“综合系统”模型转变;从“样本数据”模型向“大数据”模型转变;从“交通规划”应用向“国土空间规划”应用转变。旨在对城市交通与土地利用一体化模型的一般结构、原理类型、当前面临的问题和挑战进行深入剖析,以推进一体化模型在中国的研究与开发。     

离散选择模型研究进展

本文从离散选择模型(discrete choice model, DCM)体系的一般原理和应用价值出发,总结了各经典模型的基本理论和典型应用,并概括了近来年一些重要的研究新动向。多项Logit模型(multinomial logit model, MNL)是离散选择模型体系的基础,具有简洁、可靠、易实现等优点,但也存在固有的理论缺陷,由此产生了对更加精细化模型的需求。替代的精细化模型中,嵌套Logit模型(nested logit model, NL)常用于处理备选项相关、“都不选”备选项、数据合并等问题,一般极值模型(generalized extreme value model, GEV)体系是其更一般的形式;混合Logit模型(mixed logit model, MXL)可用于解决随机偏好问题和多种相关问题,包括备选项相关、面版数据相关、随机系数相关、数据合并等,与之类似的潜在类别模型也有着广泛应用;多项Probit模型(multinomial probit model, MNP)具有极高的灵活性,但其复杂的模型设定与庞大的运算量大大制约了其应用范围。本文在研究新动向上介绍了4个重要的研究关注点：由多种经典模型形式相结合而成的复杂模型;面向RP/SP数据、定序、排序、多选等不同数据类型的适宜模型;基于各种受限理性选择策略的更为真实的模型;以及考虑选择的时空背景的模型。