干冷空气对江苏热带低压倒槽大暴雨影响的数值试验

采用WRF中尺度数值模式,通过对2011年7月11—13日江苏持续性热带低压倒槽大暴雨的数值试验,揭示干冷空气强度变化对暴雨分布和强度影响的动力、热力机制.结果表明:对流层高层干冷空气加强不利于降水增强,一定湿度的干冷空气对降水有利;中层干冷空气增强有助于暴雨增强,但湿度太低不利于强降水持续;低层干冷空气愈强愈有助于暴...     

机器学习在水系沉积物地球化学采样下伏基岩填图中的应用

为了探索高效且能大区域应用的基岩填图方式，本文整合水系沉积物地球化学数据和局部空间Moran’s I指数、高程、坡度、坡向变率、高磁、断层、矿点、水系等多元地学数据作为附加特征，采用浅层机器学习决策树及其Bagging和Boosting集成算法，以及深度学习的图卷积网络，分别训练了不同的基岩判别模型。结果表明，相比浅层机器学习的决策树及其集成算法，深度学习的图卷积神经网络基岩判别模型仅使用20%带标签数据就获得了最高的78.31%判别精度。应用基于图卷积网络的基岩类型判别模型对察汗乌苏河地区第四系覆盖物下伏基岩填图，预测结果与其周边基岩类型协调一致，该模型可用来探究更全面的区域基岩分布情况。     

应用Sinkhorn距离和图正则约束的高效解混算法

高光谱盲解混是解决混合像元问题的重要技术。其中,非负矩阵分解凭借其明确的物理意义,为无监督线性光谱解混的发展奠定了基础。由于传统非负矩阵分解采用欧氏距离度量原始矩阵与重构矩阵之间的误差,因而不能有效挖掘各维度特征间关系,影响解混精度。为充分利用高光谱图像中丰富的相关特征,本研究在地球移动距离的基础上引入熵正则约束,用Sinkhorn距离代替欧氏距离,建模不同维度特征之间的关系。同时,为刻画数据的流形结构,将图正则项作为丰度的约束条件,提出了一种基于Sinkhorn距离和图正则约束的非负矩阵解混算法。本研究采用乘性迭代规则对提出的解混模型进行求解,在模拟数据集、Urban数据集以及Jasper数据集上进行实验,实验结果验证了所提出算法的有效性。