地理国情水系要素的自动提取

在地表覆盖水系图斑采集的基础上,利用Rosenfeld细化算法实现地理国情水系要素中心线的自动提取。首先兼顾提取质量确定图像由矢量转换为栅格的最佳像素值,然后根据内存访问效率和图像块大小的关系选择图像分块处理技术。此外,采用图像形态学的膨胀与腐蚀算法、线段长度条件约束和曲线节点抽稀等技术确保中心线提取质量。试验结果表明,本文提出的方法准确、高效,在生产实践中具有一定的应用价值。     

模拟退火机制下优化离散粒子群的端元提取算法

针对离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)端元提取算法初始种群质量差、收敛性能低且易于陷入局部最优,本文将模拟退火算法引入到DPSO的不同阶段,模拟退火算法能以一定的概率接受和舍弃新状态,使种群内粒子渐趋有序、达到平衡,收敛到全局最优,有效避免了搜索陷入局部最优。因此,该算法不仅保持了DPSO的全局组合优化特点,克服了初始种群质量差、易陷入局部最优等缺点,而且还提高了收敛速度和端元提取精度。     

军民测绘标准融合方法研究

为了统筹军地资源,加强国防建设和经济建设,国家对军民融合的发展战略进行了统一部署。军民测绘标准融合是推动军民测绘事业发展的一项重要内容。通过梳理和对比分析现有军民测绘标准体系及其标准之间的相互关系,提出军民测绘标准融合的工作建议,从而为军民测绘标准融合工作的开展与实施提供参考。     

基于省会城市的中国体验性网络团购发展的空间格局与空间错位

体验性网络团购是一种消费者需要到店才能完成消费的特殊网络购物形式,因其服务范围的空间局限性,正在对消费地理格局产生不可忽视的影响。借助360团购导航网站,以中国30个省会城市(含直辖市)为研究对象,采用综合规模指数、发展水平指数、集中化指数、空间错位指数等指标,对中国体验性网络团购发展的空间格局与空间错位特征进行了实证研究。结果表明:1团购市场发展规模在中国省会城市的空间分配极不均衡,主要受东部发达城市的带动作用,同时也受西部地区部分内在增长极城市的驱动影响;2中国省会城市团购市场的发展主要处于"小规模—低水平"和"大规模—高水平"的两极化状态;3城市的经济发展水平是团购市场规模扩张的根本动力,城市的网络零售市场消费潜力规模以及互联网基础设施规模、互联网用户规模和发展水平也对团购市场规模有明显的驱动作用;4中国省会城市团购市场的发展规模在空间上与消费者的需求潜力的错位程度较低,与购买能力错位现象较明显,空间错位主要是由部分城市的团购市场规模发展过大或过小造成的。     

新时期珠江三角洲城市群发展战略的思考

近年来,国内外经济形势发生显著变化,以传统制造业为主的珠三角城市群面临新的挑战,珠三角下一步如何发展成为必须解决的新问题。现状,将其与国内外城市群对比,提出了珠三角发展战略思路。研究结果表明:2000-2013年期间,珠三角城市群经济发展速度有所降低,区域经济发展差距逐渐缩小;人口红利面临枯竭;产业结构向高级化转变,经济全球化程度下降等;珠三角城市群发展水平和竞争力与国外世界级城市群相比差距较大;与国内长三角、京津冀城市群相比,总体发展势头下降。在此背景下,应将产业技术创新、土地节约集约利用、人口政策创新、区域合作与人文引领作为新时期珠三角城市群发展战略的主要方向。     

2000~2014年国外部分地质调查机构科研态势分析——基于文献计量学方法研究

本文基于文献计量方法,以加拿大、澳大利亚、法国、德国、芬兰5国的地质调查机构2000~2014年发表的论文为统计对象,从产出论文数量和年度变化、主要研究领域和热点变化、国际合作和机构合作等方面,对5个机构的工作内容、科研发展态势进行判读,为国内地质调查机构的发展提供数据参考。     

基于FY-3C微波辐射成像仪海表温度产品的偏差订正方法研究

提出一种针对FY-3C搭载的微波辐射成像仪（MWRI）海表温度产品的分段回归偏差订正方法,该方法通过引进气候态海表温度数据,建立与关联实测海表温度相匹配的回归模型,并通过对模型中关联变量的误差分析,选择最优样本进行分段回归,以实现对海表温度数据的重新估计。通过对MWRI海表温度数据的偏差订正试验表明,采用分段回归方法获得的订正结果无论在误差指标的空间分布还是时间序列上,都要明显优于采用传统概率密度函数偏差订正方法的结果。其中,采用概率密度函数方法订正后的海表温度产品误差标准差和均方根误差从订正前的0.9—1.0℃,减小到0.8℃左右,而采用分段回归方法获得相应的订正误差仅为0.6℃左右,订正效果有明显改善。      

京津冀及周边地区冬季能见度与PM2.5浓度和环境湿度的多元回归分析

2013年至今,中国冬季与雾霾相伴的低能见度事件频发,京津冀及周边地区尤为严重。PM_2.5浓度与环境湿度是导致低能见度的最关键影响因素。为了深入研究PM_2.5浓度与环境湿度对大气能见度的影响,利用2017年1月京津冀及周边地区MICAPS气象数据与PM_2.5观测数据,运用天气学诊断分析方法讨论了不同相对湿度下PM_2.5浓度、环境湿度对冬季能见度变化的相对贡献,按照地理环境与污染程度差异将京津冀及周边地区划分为北京-天津地区与河北-山东地区,建立了PM_2.5浓度与环境湿度（由露点温度、温度代表）对能见度的多元回归方程,并对2015、2016、2018、2019年冬季能见度进行了回算检验。结果显示:相对湿度低于70%、PM_2.5浓度低于75 μg/m3时,北京-天津地区与河北-山东地区能见度多高于10 km,PM_2.5浓度升高是此时能见度迅速降低的主导因素;相对湿度从70%上升至85%和PM_2.5浓度从75 μg/m3升高200 μg/m3的共同作用导致了能见度降低到10 km至5 km;能见度进一步从5 km下降至2 km则更多依赖于相对湿度进一步从85%升高至95%,PM_2.5浓度与此时能见度相关减弱;能见度降低至2 km甚至更低主要是由于水汽近饱和状态下（相对湿度95%以上）的雾滴消光引起,与PM_2.5浓度的变化关系不大。与不分组直接拟合相比,以相对湿度85%为界线,分别拟合能见度能够很大程度优化多元回归模型,相对湿度高于85%时能见度拟合值的均方根误差从9.2和5.2 km下降至0.5和0.7 km,5 km以下拟合能见度的误差大幅度减小。按相对湿度85%将数据分组所得的拟合方程对2015、2016、2018、2019年1月能见度估算结果较好,观测值与拟合值相关系数均高于0.91,为雾-霾数值预报系统提供了新的能见度参数化算法。      

1991年8月季风涡旋个例形成的模拟研究

季风涡旋对台风活动有重要的影响, 因此研究季风涡旋的形成机制有利于提高台风预报的准确性。此研究利用中尺度非静力数值模式WRF-ARW模拟1991年8月季风涡旋的生成过程, 并对其生成机制进行分析。模式结果表明, 此次季风涡旋个例是由一个中纬度气旋性低压发展而来。初期中纬度高层正位势涡度的强迫作用有利于对流层低层气旋性低压的发展和维持, 随后高层动力强迫作用减弱, 但中纬度气旋性低压在南移过程中其东南侧对流带逐渐与低纬地区的对流带合并, 使得对流潜热释放增强, 进而使低压在Gill响应的作用下不断加强并最终形成季风涡旋。同时, 涡旋的对流结构表现出明显的非对称性, 因而使其得以维持较大尺度。敏感性试验的结果表明对流层高层强迫对于初始低层扰动的发展至关重要, 而后期热带地区的潜热释放有利于季风涡旋的增强。      

基于机器学习的降雨量雷达回波数据建模与预测

以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好.