低碳经济评价与预测系统实现

随着人们对低碳经济的关注,如何评价其发展状况已显现出重要性.文章在构建低碳经济评价指标体系的基础上,采用层次分析法和模糊综合评价法,建立了一个多维度的低碳经济综合评价模型;利用BP人工神经网络对低碳经济发展趋势进行预测;并基于GIS技术设计与开发了低碳经济评价与预测系统,实现了低碳经济空间数据与统计数据的统一管理、低碳经济评价和预测、低碳经济空间分析、可视化空间表达(包括三维可视化空间表达)等功能,为政府部门发展低碳经济提供决策参考.     

专业认证制度下变形观测分析与预报课程教学改革

文章从落实专业认证的现实需要出发,论述了工程教育专业认证的核心理念.并籍此对变形观测分析与预报课程的教学现状进行了深刻反思,提出了以目标导向为主的课程体系改革,以学生为中心的课堂教学改革,以内外反馈信息为导向的持续改进的课程教改方案.教学各环节中,以专业“产出”衡量专业人才培养质量,“看学不看教”,阶段性考核,确保教学改革落到实处.     

GIS城市区域火灾风险评估系统研究

城市区域火灾风险评估是科学地进行城市消防规划和消防力量部署的重要参考依据,本文依托改进型层次分析法-G1法和模糊综合评价法为理论基础,完成了城市区域火灾风险评估模型的构建,并应用GIS技术实现了评估模型的设计.对城市防灾、减灾的科学的、自动化的管理方式的实现提供参考.     

电离层TEC的预测模型

电离层总电子含量（TEC）的精确预报对提高GNSS导航精度,保障无线电空间远程通讯具有重要作用。分析了IGS发布的电离层格网点总电子含量（TEC）的时间序列特点,基于时间序列分析理论,以AR模型对格网点TEC随机时间序列平稳化后建模和预报。实例分析表明,研究的预报技术和方法是可行的。     

基于中值滤波的灰色预测模型及其在大坝变形预测中的应用

在大坝变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,影响坝体变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使大坝的变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于中值滤波的GM预测模型,即先用中值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于中值滤波的GM预测模型可以有效地提高大坝变形的预测精度。     

Traffic assignment forecast model research in ITS

As an important role in the development of ITS, traffic assignment forecast is always the research focus. Based on the analysis of classic traffic assignment forecast models, an improved traffic assignment forecast model, multi-ways probability and capacity constraint (MPCC) is presented. Using the new traffic assignment forecast model to forecast the traffic volume will improve the rationality and veracity of traffic assignment forecast.     

Traffic Assignment Forecast Model Research in ITS

As an important role in the development of ITS, traffic assignment forecast is always the research focus. Based on the analysis of classic traffic assignment forecast models, an improved traffic assignment forecast model, multi-ways probability and capacity constraint (MPCC) is presented. Using the new traffic as- signment forecast model to forecast the traffic volume will improve the rationality and veracity of traffic as- signment forecast.     

变形预测的逆多元统计模型

测量和预测目标点的空间变形是掌握变形体稳定性的重要手段,本文论证了逆多元统计预测模型用于滑坡的稳定性分析,利用变形点的空间三维移动量模拟时间的变化特征,与正常的时间序列进行对比,检验变形体的稳定性。并结合实例说明了在滑坡变形分析中逆多元统计模型的实用性和可靠性。     

广西海岸带生态环境胁迫分析

随着人类活动的不断增强和暴雨干旱等自然灾害的频繁发生,自然生态环境受到破坏,生态系统难以保持其原始的状态。本文以广西海岸带为研究区域,构建生态环境胁迫指标体系,应用主成分分析法计算其干旱、暴雨胁迫指数,并分析了广西海岸带生态环境胁迫的现状。     

近海海平面变化成因分析

近海海平面上升直接威胁人类生存,分析其成因不仅具有重要科学意义,而且能够为应对海平面上升提供相应策略。使用卫星测高、时变重力以及浮标观测研究2002—2020年近海300 km内海平面变化成因。由于时变重力在近海受到较为严重的泄漏误差影响,使用时变重力约束解模拟陆地质量变化对海洋质量的泄漏,其线性趋势约为0.68 mm/a。在季节和非季节尺度上,时变重力和浮标观测解释了卫星测高的结果,证明近海海平面平衡方程在季节和非季节时间尺度上能够被闭合。在长期变化趋势方面,卫星测高显示近海海平面上升速率为3.32±0.45 mm/a,而时变重力与浮标观测之和的速率为2.25±0.51 mm/a,两者之间存在约1 mm/a的速率差。鉴于该速率差高于估计的不确定度,认为当前在闭合近海海平面平衡方程长期趋势方面仍存在不小挑战,一方面近海比容实测数据较为稀少,很可能低估了长期趋势变化;另一方面,不完善的泄漏误差改正和陆地垂直运动改正也会影响近海海平面长期趋势变化。     

虚拟现实技术在天气预报中的应用研究

天气预报节目是服务行业最广,人数最多的节目之一。但目前的天气预报节目形式单一,数据图表、词汇枯燥呆板,专业术语过多。本文把虚拟现实技术应用于天气预报节目中,把枯燥的数据转化成逼真的场景。天气预报的三维场景生成与实时显示是构成天气预报该系统的重要部分,包括几何形体建模、纹理映射以及视觉效果处理等内容。系统利用MultiGenCreator进行建模和系统设计,基于Vega仿真软件环境开发了天气预报中的各种复杂场景特效;利用VisualC++实现了视景仿真程序。仿真结果表明,该系统较好地满足了视景仿真实时性和逼真度的要求。     

基于时序模型的变形预报研究

时序模型是一种有效的变形预报方法,但在很多变形预报时序模型应用中,存在建模过程不严密、缺乏统计检验和模型验证等问题.针对这些问题,本文首次在变形预报中采用LM检验来判断序列的相关性,ADF检验判断序列的平稳性,自相关图和偏自相关图初步确定模型类型和阶数以及AIC准则来确定最终模型,确保建模的每一过程都有严格的统计意义.文中利用实测沉降数据,建立了预报模型,并利用模型进行预报;最后将预报结果与实测数据比较,验证了预报模型的有效性,证明本文建模方法科学合理,能用于实际变形预报.     

滑坡危险性预测模型的设计与实现

滑坡灾害的发生严重影响人类社会的生产生活,因此对滑坡灾害的预警预测工作一直是地质灾害监测和防治的重点,国内外众多学者都对此进行了相应研究。本文在前人的研究基础上把信息量模型和降雨诱发指数应用在滑坡预测研究中,充分考虑两者的耦合影响,建立了滑坡危险性预测模型,并完成了模型的开发工作。该模型实现了滑坡灾害危险性预测的快速化、自动化,并且已集成到江西省地质灾害预警预报分析决策系统中,得到了成功应用。     

动态灰色模型在变形预测中的应用

本文在引入序列算子成功构造灰色序列的基础上,详细讨论了灰色预测模型的基本内容和两种动态灰色预测模型的实现,并成功将其应用于广州地铁变形监测的数据预报。实践及理论证明,新陈代谢灰色预测模型由于实时加入系统的最新信息,提高灰区间的白度,预测精度最高;灰数递补模型通过引入灰数,一定程度上也提高了预测的精度。新陈代谢灰色预测模型实践证明预测精度可达到一级。     

基于小波神经网络的某边坡预测研究

边坡地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理、有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一.文中将基于BP算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行预测.结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强.     

Building a Coastal GIS Using Digital Photogrammetry

This paper examines the recent emergence of integrated coastal zone management as an application for the gathering, management and distribution of geospatial data. The requirements of a geospatial database of the coastal zone are outlined and the contribution of digital photogrammetry is examined. A saltmarsh monitoring project, which uses digital photogrammetry and was initiated by the authors, is described     

中国海岸带专用地图投影设计

地图投影是各类海岸带信息的空间定位框架要素之一。通过对目前我国海岸带常用的各种地图投影现状分析,设计并实现全国海岸带专用投影———斜轴等角圆锥投影,该投影不仅使得整个中国海岸带实现无缝的一体化表达,而且使变形达到最小。文中详细阐述该投影的设计思想和设计原理,并将结果与其他各种海岸带投影进行详细的分析比较。     

Deriving Bathymetric Maps of the Shallow Coastal Water of the Gaza Strip Coastal Zone Using Passive Remotely Sensed Imagery

Bathymetry, the mapping of the shape of the surface of the seafloor, is a necessary science for coastal populations that rely heavily on the marine ecosystem for their survival and prosperity. Bathymetric maps are typically derived through a sound or light remote sensing system that is mounted on a boat or airplane that sweeps the designated study area. However, in regions with political constraints or logistical difficulties, reaching the study area and conducting in situ measurements can be difficult or impossible. Thus, using passive satellite imaging can be an alternative approach to traditional hydrographic surveying methods. As bathymetric maps are influenced by the local sea water conditions, the bottom type, and the water constituents, choosing a derivation algorithm for the satellite images which results in a robust and accurate map is very important. In this study, QuickBird imagery was selected to investigate the functionality and the accuracy of two different bathymetric derivation algorithms to obtain robust and reliable maps of the Gaza Strip coastal zone. Despite the high pollution level in the seawater of the investigated area, the findings confirmed the feasibility of obtaining reasonable accurate bathymetric maps.     

基于ARIMA模型的边坡变形分析与预测

详细论述了时间序列分析中的平稳性分析、模型识别、模型评价和模型预测的过程,建立自回归滑动平均求和(ARIMA)模型对2016年6月29日-2017年10月4日共计461 d的边坡监测数据进行时间序列分析和预测。结果显示:利用ARIMA模型对边坡观测数据进行时间序列分析具有可行性,并能取得较好的效果,研究成果可为工程施工和防灾减灾提供技术参考。