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尺度、时间、空间距离一直是制约地理时空加权回归模型求解精度的关键.本文基于欧氏距离约束和路网距离约束,将多尺度扩展到时空地理加权回归方法的建模中,以检验多尺度GTWR模型的改进性能,同时验证路网距离约束在多尺度GTWR模型中的优越性.以2015—2018年成都市主城区商品房社区作为案例对象,将多尺度GTWR与GTWR在拟合优度(R2)、残差平方和(RSS)及AIC等方面进行比较.试验结果表明,与GTWR相比,多尺度GTWR对影响住宅价格的自变量提供了更有效的解释,同时路网距离的使用也提高了模型的合理性.在基于欧氏距离约束和路网距离约束方面拟合优度分别提升了0.123和0.208,RSS和AIC值得到了有效的降低.相比于使用欧氏距离约束的GTWR与多尺度GTWR模型,路网距离约束的GTWR(RD)模型的拟合优度提高了0.007,多尺度GTWR(RD)模型的拟合优度提高了0.092,基于路网距离的计算结果进一步证实了多尺度GTWR模型的正确性,也进一步证明了综合考虑尺度、时空距离后的多尺度GTWR具有很好的通用性. 相似文献
412.
"三旧"改造是广东省特有的改造模式,也是未来城市可持续发展战略的重要组成部分.为了全面掌握"三旧"改造用地的工作情况,实现对"三旧"改造项目有效地动态监控,项目采用地理信息系统(GIS)、三维可视化、倾斜摄影、云计算等先进技术,构建了"三旧"改造数据库,搭建了"三旧"改造信息管理平台,并阐述平台实现的相关关键技术.实践表明,平台在改造项目批后、改造项目建设进度等方面起到良好的监控和管理作用,实现了"三旧"改造的精细化管理. 相似文献
413.
414.
针对航空重力测量的原始扰动数据,本文介绍了数据处理的一般流程,内容包括原始数据检查、零点漂移校正、平均高程面归算、交叉点搜寻、内符合精度评价、离散数据的格网化等方面,详细说明了每一步数据处理的理论模型,并通过工程实例对计算结果进行了讨论和分析,为今后开展大规模航空重力测量业务作出一定的尝试和探索. 相似文献
415.
416.
江淮之间夏季雨滴谱特征分析 总被引:11,自引:3,他引:8
分析了2011—2013年夏季(6—8月)滁州地基雨滴谱观测资料,根据雨强及其随时间的变化将降水分成对流降水和层云降水,分析不同降水类型的雨滴谱特征。结果表明:滁州地区对流降水的质量加权直径Dm和标准化参数lgNw的平均值分别为1.67 mm和3.91 mm-1·m-3,层云降水Dm和lgNw的平均值分别为1.18 mm和3.57 mm-1·m-3,对流降水雨滴平均尺度更大。Nw相比Γ分布参数N0能更好地反映总数浓度Nt的大小。Γ分布3参数均随雨强的增大而减小,当雨强增长到一定程度时,μ(谱型)和Λ(斜率)趋于常数。研究了μ-Λ关系和Z(反射率因子)-R(雨强)关系。对流降水和层云降水的Z-R关系分别为Z=408R1.20和Z=301R1.21。新的Z-R关系和经典Z-R关系(Z=300R1.40)反演的雨强相比实际观测值均偏小,但新的Z-R关系反演的雨强与实际观测值更接近。 相似文献
417.
偏东气流诱发川西高原东侧两次对流暴雨过程的对比分析 总被引:3,自引:2,他引:1
利用区域自动站加密观测资料、NCEP/CFSR 0.5°×0.5°再分析资料以及0.01°×0.01°全球地形资料等,对2013年夏季发生在川西高原东侧两次对流暴雨天气过程中偏东气流的作用和特征进行了对比分析,重点研究两次过程中中低层偏东气流的活动特征、风场的垂直结构和温湿特征及其在对流暴雨中的作用等。结果表明:(1)7月3日过程高原东侧偏东风活动在850 hPa以下,持续时间约20 h,风速平均为2 m·s-1;8月6日过程偏东风活动在700 hPa以下,持续时间也能达到20 h,风速约为4 m·s-1;两次过程均是在天气尺度的西风槽东移与地形的共同作用下,诱生了高原东侧对流层中低层偏东气流,偏东气流形成时间比对流降水发生时间早约12 h。(2)两次过程偏东气流具有高相当位温属性,在其上方存在干冷空气活动,形成了有利的对流不稳定层结。相比较而言,后一次过程偏东气流出现的高度和风速明显增强后,与偏西风形成了更大的低层垂直风切变,暖湿能量局地集中特征更为显著,对于水汽和能量持续输送能力更强,因而引发的对流降水强度明显更大。(3)前一次过程盆地内起伏波动的偏东风与辐合中心及气旋性涡度中心配置关系较差,只是当偏东风受强迫抬升后,在地形附近激发出对流,并使降水主要位于地形附近;后一次过程盆地内平直的偏东风与辐合中心及涡度中心配置关系较好,尺度相当,因此激发出的对流强度和范围有明显增大,强降水沿地形向盆地西部发展。 相似文献
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419.
Both the level 2.5 Mellor-Yamada turbulence closure scheme(MY) and K-profile parameterization(KPP) are popularly used by the ocean modeling community.The MY and the KPP are improved through including the non-breaking surface wave-induced vertical mixing(Bv),and the improved schemes were tested by using continuous data at the Papa ocean weather station(OWS) during 1961–1965.The numerical results showed that the Bv can make the temperature simulations fit much better with the continuous data from Papa Station.The two improved schemes overcame the shortcomings of predicting too shallow upper mixed layer depth and consequently overheated sea surface temperature during summertime,which are in fact common problems for all turbulence closure models.Statistical analysis showed that the Bv effectively reduced the mean absolute error and root mean square error of the upper layer temperature and increased the correlation coefficient between simulation and the observation.Furthermore,the performance of vertical mixing induced by shear instability and the Bv is also compared.Both the temperature structure and its seasonal cycle significantly improved by including the Bv,regardless of whether shear instability was included or not,especially for the KPP mixing scheme,which suggested that Bv played a dominant role in the upper ocean where the mean current was relatively weak,such as at Papa Station.These results may provide a clue to improve ocean circulation models. 相似文献
420.
A methodology is proposed to quantify prediction uncertainty associated with ground water vulnerability models that were developed through an approach that coupled multivariate logistic regression with a geographic information system (GIS). This method uses Latin hypercube sampling (LHS) to illustrate the propagation of input error and estimate uncertainty associated with the logistic regression predictions of ground water vulnerability. Central to the proposed method is the assumption that prediction uncertainty in ground water vulnerability models is a function of input error propagation from uncertainty in the estimated logistic regression model coefficients (model error) and the values of explanatory variables represented in the GIS (data error). Input probability distributions that represent both model and data error sources of uncertainty were simultaneously sampled using a Latin hypercube approach with logistic regression calculations of probability of elevated nonpoint source contaminants in ground water. The resulting probability distribution represents the prediction intervals and associated uncertainty of the ground water vulnerability predictions. The method is illustrated through a ground water vulnerability assessment of the High Plains regional aquifer. Results of the LHS simulations reveal significant prediction uncertainties that vary spatially across the regional aquifer. Additionally, the proposed method enables a spatial deconstruction of the prediction uncertainty that can lead to improved prediction of ground water vulnerability. 相似文献