“菲特”台风路径和强度预报难点分析

利用1°×1°NCEP再分析资料、NOAA海温资料对其进行分析,结果表明:(1)副高突然加强西进,中低层高压带加强,在台风北侧形成高压坝和强盛偏东气流,是台风路径突然西折的主要原因;(2)"丹娜丝"的活动在一定程度上阻止了副热带高压的南落,有利于副高南侧偏东急流的维持和加强,对"菲特"路径的突然西折起一定作用。敏感性数值试验结果表明"双台风"效应对"菲特"登陆前进一步西折具有决定作用;(3)高低空急流的配置,产生了动力场的耦合作用,加强了台风的对流活动,所释放的潜热可以补偿海温降低的影响,对"菲特"在近海强度维持起到了重要作用;(4)"菲特"的强度和环境风垂直切变的演变规律基本一致,较低的环境风垂直切变是"菲特"在近海强度维持的重要原因。     

长江口洪水期潮波变形数值模拟研究

由长江口现场水文测验资料分析知,洪水期潮波上溯过程中,潮波变形具有先加剧后趋缓的特点。基于非结构网格FVM方法建立大通至外海的大范围数学模型,复演长江口潮波传播过程,以此为基础,研究长江口洪水期潮波变形特征的形成原因。研究认为:洪水期长江口潮波变形转折点位于潮流界上游;转折点下游潮波变形逐渐加剧是由于高低潮位潮波传播速度差异造成的;转折点上游潮波变形趋缓是由于高潮位重力引起的潮波传播阻力对潮波传播影响大于高低潮位潮波传播速度差异造成的。     

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鲤JAK2基因分子克隆及组织表达分析

采用同源克隆策略和RACE-PCR技术,克隆得到可能的鲤(Cyprinus carpio)两面神激酶2(JAK2)基因的c DNA全长序列,包括3 378 bp的开放阅读框,732 bp的5'-非编码区,529 bp的3'-非编码区,总长度达4 639bp。开放阅读框可编码1 125个氨基酸,推测分子质量和理论等电点分别为129.33 ku和6.99。同源性分析显示,克隆的鲤鱼基因与斑马鱼(Danio rerio)JAK2同源性最高,其氨基酸序列同一性和相似度分别达89%和95%。结构域预测表明,所编码氨基酸序列包含FERM、SH2及两个酪氨酸激酶结构域,这4个结构域也保守地存在于其他脊椎动物的JAK分子中。高级结构预测显示,鲤JAK2主要包括α-螺旋(α-helix)、β-折叠(β-sheet)和连接环(loop)等3类结构元件。脊椎动物JAK分子系统进化树显示,JAK1、JAK2、JAK3和TYK2等4类JAK分子分别聚类,鲤JAK2处于JAK2支系中,与所有其他的鱼类JAK2聚为一大支,并与两栖类和哺乳类组成的另一大支构成姊妹群,表明它们具有共同的祖先基因,为直系同源关系。实时荧光定量PCR检测结果表明,鲤JAK2在皮肤中表达量最高,其次是肠、血液和脑,而在肌肉、鳃、头肾、心、肝、脾中表达量较低;鲤JAK3在脾中表达量最高,在其他组织中表达量均很低,甚至未检出。     

Seismic data reconstruction based on iterative linear expansion of thresholds

Based on the compressive sensing,a novel algorithm is proposed to solve reconstruction problem under sparsity assumptions.Instead of estimating the reconstructed data through minimizing the objective function,the authors parameterize the problem as a linear combination of few elementary thresholding functions,which can be solved by calculating the linear weighting coefficients.It is to update the thresholding functions during the process of iteration.The advantage of this method is that the optimization problem only needs to be solved by calculating linear coefficients for each time.With the elementary thresholding functions satisfying certain constraints,a global convergence of the iterative algorithm is guaranteed.The synthetic and the field data results prove the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于变分模态分解与相关向量机的变形特征提取及智能分析研究

建筑物、大型工程结构、边坡等受到内在与外在的复杂因素影响下,产生不同程度的变形.通过变形监测及变形数据分析,可及时、准确地掌握形变过程信息.变形特征提取与分析是变形数据处理的核心内容之一,是建筑物与工程结构精确健康监测、预报预警的关键,是变形灾害防治的重要理论与实践基础.由于变形体变形过程及变形数据采集过程中受到多种不确定性环境因素与人为因素的影响,变形数据具有显著的非线性、非平稳、高噪声和多尺度等特点,导致传统的变形数据分析方法存在诸多不足之处.     

面向城市精细化治理的"地楼房权人"实体构建

构建基础时空信息底板,是实现智慧城市内部多源、异构、海量数据间的关联与融合,保障各类智慧应用正常运转,实现城市精细化治理的前提.文中提出"地楼房权人"多层次城市实体模型,并基于该模型设计并实现"地楼房权人"实体建库、城市多源信息关联融合的业务框架,并通过应用展望,从教育学位配置和医疗资源管理等方面举例说明基于"地楼房权人"实体模型的多源信息关联在城市精细化治理中的应用价值.研究表明,通过构建"地楼房权人"等城市实体数据,并基于此关联集成各类城市数据,最终形成面向城市精细化治理的基础时空信息底板,将为智慧城市的各类应用提供基础支撑.     

建筑物立面分类与DIM点云滤波

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。     

深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。