依不同纬度变量的子午线弧长正反解公式的级数展开

推导了以归化纬度、地心纬度解算子午线弧长的展开公式,同时又根据拉格朗日反演定理,得到了由子午线弧长反解归化纬度、地心纬度的直接公式。该组公式与子午线弧长正反解公式的大地纬度表达在结构形式上保持一致,进一步揭示了子午线弧长同3种纬度变量之间的内在联系。分析表明,基于归化纬度的子午线弧长解算与大地主题解算方法具有理论上的统一性,正反解精度均高于传统基于大地纬度的展开。     

海洋-声学-探测模型的并行预报技术研究

针对声纳探测性能预报的需求,建立了海洋-声学-探测模型,实现了并行计算。该模型将海洋数值预报模式、声学模式与海洋观测资源进行整合,辅以战术需求,实现了对水声环境和声纳探测性能的动态预报和估计。同时,结合高性能计算机系统,设计并实现了模型的并行算法,结果表明,该程序具有较高的并行性能,较好地满足了声纳探测性能预报对实效性的要求,为形成业务化海洋水声环境预报能力打下了良好的基础。     

流形群运动目标自动识别与跟踪技术研究——以MCS自动追踪方法为例

从流形群运运目标的形状特征及其本质属性出发，提出了多种适合计算机自动识别与跟踪流形群运运目标的匹配模板的构建技术。充分顾及流形群运动目标的区域整体描述、几何形状特征、不变矩特性，以及流形群目标的本质属性(纹理特征)，通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过交替更新匹配模板元素参量及交叉匹配算法，实现目标跟踪。应用这种算法，对1998年6月至8月的青藏高原上空中尺度对流系统(MCS)进行了识别与跟踪实验。实验结果表明，这种技术较适合计算机自动识别和跟踪类似MCS的流形群运动目标，与专家目测屏幕扫描跟踪法相比，准确率达90％。同Amaud等人提出的面积重叠跟踪法相比，其准确率提高了一个多数量级。     

空间数据挖掘系统及其应用

近年来，空间数据挖掘系统的开发及应用已取得了极大的进展。文章在介绍已有空间数据挖掘系统的基础上，简述了空间数据挖掘与空间数据仓库、空间数据挖掘与地理信息系统的关系，阐述了空间数据挖掘的智能分析及其应用，探讨了目前空间数据挖掘系统开发及应用中存在的主要问题及未来的主要研究方向。     

GPS姿态确定原理及软件设计

论述了利用ＧＰＳ载波相位观测值确定姿态的原理和算法,然后详细介绍了ＴＨＡＤＳ定姿软件,最后结合实测数据处理讨论了ＧＰＳ姿态测量的有关问题。     

GPS数据到ARC/INFO的转换

本文介绍了将存储的 GPS点位置信息正确地转换成 ARC/INFO可以理解的文件格式 ,详细说明了 ARC/INFO的 e0 0文件格式     

孢粉-气候对应分析重建上海西部地区8.5 ka B.P.以来的气候

利用现代和化石孢粉资料,借助于对应分析方法,进行了古气候定量重建尝试,取自中国东部区域的表土层孢粉数据被用来建立孢粉－气候转换函数,对取自上清青浦县赵巷有^14C测年的钻孔孢粉数据进行转换,重建了上海地区8．5kaB.P.以来年年温度和降雨量系列,结果表明：约8．5kaB.P.以来,本区温度和降雨量持续升高,约8．2－6．0kaB.P.期间为全新世气候适宜期,年均温和降水量值平均高于现今值0．9℃和160mm,约8．0kaB.P.达到最高值（湿度和降雨量为18．5℃和1575mm);但气候波动剧烈;约6．0－4．0kaB.P.期间为温凉干燥期,气候波动平缓,年均温度和降雨量平衡低于现今值,最低值为13．5℃和827mm(4.1kaB.P.);约4．0－2．0kaB.P.,期间温度和降水回升,但暖湿程度远不及全新世大暖期。2．0kaB.P.以来温度和降雨又呈下降趋势。8．0kaB.P.、7．6kaB.P.和27kaB.P.前后的出现高温高湿峰值,7．5kaB.P.、7．3kaB.P.和4．0kaB.P.前后出现低温低湿谷值。气候变化对本区古文化的发展可能有重要影响。     

浙江省海洋碳汇资源及潜力评估

在实现“双碳”目标背景下,研究浙江省海洋碳汇资源及潜力对于浙江省努力打造海洋碳汇交易“浙江样板”、抢占全国海洋碳汇交易战略“高地”具有重要意义。文章将浙江省海洋碳汇资源分为海水养殖碳汇与滨海湿地碳汇2个部分,分别测算当前碳汇能力和未来碳汇增长潜力。其中,海水养殖碳汇采用2010—2021年浙江省海水养殖贝藻类产量数据,基于《海洋碳汇经济价值核算方法》测算碳储量;滨海湿地碳汇采用碳密度与湿地面积乘积法测算碳储量。研究结果表明：目前贝藻类养殖碳汇是浙江省海洋碳汇的主体,而滨海湿地碳汇规模较小;贝藻类养殖碳汇近年来增长较为稳定,而滨海湿地碳汇拥有巨大的增长潜力;贝藻类养殖碳汇可以通过优化经营规模等方式提高养殖产量,滨海湿地碳汇可以通过增加红树林种植面积等方式提高碳储量,从而增强碳汇能力。     

1998年夏季青藏高原上东移MCS环境场特征的聚类分析

在对夏季青藏高原上中尺度对流系统(MCS)进行自动追踪的基础上,利用环境物理量场数值格点预报资料(HLAFS),运用空间聚类中的CLARANS法对东移出高原的MCS环境场进行了挖掘和分析,获得了在青藏高原地区大气低层MCS热力场(温度场、湿度场和水汽通量散度场)和动力场(涡度场、散度场和垂直速度场)的空间分布特征,从而揭示了有利于MCS形成、发展和东移出高原的动力和热力学条件。MCS环境场中的散度场、垂直速度场以及水汽通量散度场空间分布特征的变化是MCS发展、演变的重要影响因素,这为夏季青藏高原上MCS发生、发展的动力及热力学机制的研究,以及高原上MCS移动路径的预测提供了一种全新而有效的方法。     

基于改进SVM分类法的SAR图像水体面积提取研究

在复杂地表环境下的多云多雨地区,基于合成孔径雷达（SAR）图像提取水体时容易受到其它地物如水田、山体阴影等干扰,传统的灰度阈值法和SVM法未能考虑水体与其它地物在纹理和地形上的差异,因此水体提取结果精度较差。研究首先用Refined Lee滤波对SAR图像进行预处理;其后通过DEM建模和坡度计算提取地形特征,通过计算图像灰度共生矩阵以提取纹理特征（包括均匀性、角二阶矩和熵）,并结合SAR图像极化信息以及SDWI指数形成针对水体提取的特征空间,通过融合地形特征和图像纹理特征发展了改进SVM分类法的水体提取模型。在使用Sentinel-1 SAR数据对所发展模型与SDWI水体指数法、传统SVM法水体提取结果进行比对后发现,改进SVM分类法提取的水体结果较好地剔除了水田和山体阴影,且提取的水体水面比传统的SVM法更加完整;该方法在总体精度、Kappa系数、漏分率和错分率指标上均优于SDWI法和传统的SVM法,总体精度达到98.06%,比SDWI法和传统的SVM法分别提高了23.24%和5.49%,有效提高了复杂环境下地表水体的提取精度。研究最后将所发展模型应用于2018年马哈韦利河流域逐月水...