条件非线性最优扰动方法在黑潮目标观测研究中的应用

对近年来利用条件非线性最优扰动（Conditional Nonlinear Optimal Perturbation,CNOP）方法开展的黑潮目标观测研究进行了总结,主要包括日本南部黑潮路径变异的目标观测研究、黑潮延伸体模态转变的目标观测研究和源区黑潮流量变化的目标观测研究。通过计算这些事件的CNOP型扰动,发现这些事件的CNOP型扰动具有局地特征,可以作为实施目标观测的敏感区。理想回报试验结果表明,如果在由CNOP方法识别的敏感区内实施目标观测,则会大幅度提高上述事件的预报技巧。     

滇西澜沧县黑河地区榴辉岩岩石学、地球化学特征: 洋内初始俯冲作用的岩浆活动

滇西澜沧黑河地区厘定的奥陶纪谦迈蛇绿混杂岩是区域上勐库地区湾河蛇绿混杂岩的南延部分,是原特提斯洋盆关闭后的残迹;其中发育规模不等的榴辉岩构造岩片。榴辉岩经历了多期不同程度的退变质作用,可见丰富的退变质结构,主要榴辉岩相的变质矿物有石榴子石、绿辉石、多硅白云母、金红石等。岩石的SiO2含量为49.76%~52.71%,TiO2为1.12%~1.96%,Al2O3为14.18%~16.92%,CaO为7.91%~10.04%,MgO为5.93%~9.14%,Na2O为2.81%~4.77%,K2O为0.09%~1.15%,Mg#=56~69,表明岩浆的分异演化程度较低,接近原始岩浆,总体特点类似前弧玄武岩。稀土元素配分曲线向右缓倾,轻稀土元素轻度富集,（La/Sm）N=1.13~2.05,（Gd/Yb）N=1.18~1.56,与E-MORB（富集型洋中脊玄武岩）类似。微量元素特征表明,其原岩为一套富Nb玄武岩,来自富集地幔源区。总之,黑河地区榴辉岩的原岩属前弧玄武岩,是洋壳初始俯冲阶段的产物,代表了原特提斯洋盆由扩张向俯冲消减转换的岩石学记录。     

基于两步变异差分进化算法的激电测深一维反演

激电测深一维反演是一个多参数非线性优化问题。本文基于改进的两步变异差分进化全局最优化算法实现了激电测深的一维反演。传统的差分进化算法包含变异、交叉和选择操作,变异为单步变异。本文提出的两步变异法分步将最优个体与随机选取的两个个体经变异后产生新个体。加强了最优个体的影响度,提高了全局寻优能力。通过模型试算结果表明,两步变异法比传统方法寻优能力更强。利用等效电阻率法加载极化率参数,通过数字滤波算法可快速正演计算层状模型表面激电测深电阻率曲线,在此基础上应用两步变异差分进化算法不断变异产生新个体,正演计算电阻率与观测值进行拟合,选择适应度值趋近于最大适应度值的个体作为反演结果。本文反演方法操作简便,计算速度快。通过对H型和KH型地电模型进行计算,得出本反演方法有较高的拟合精度。     

基于MODIS数据的台湾海峡SST区域遥感监测模型研究

采用SeaDAS模型开展基于MODIS数据的台湾海峡海洋表面温度SST遥感监测时,发现SeaDAS模型在台湾海峡中部SST的监测精度能够满足要求,但在台湾海峡近岸SST的监测误差明显偏大。为此根据2003—2006年台湾海峡近岸观测站点和台湾海峡中部浮标的实测SST数据,采用线性多通道算法建立台湾海峡SST区域遥感监测统计模型,并选择2007年30个SST数据样本对区域统计模型的监测效果进行验证分析。结果表明：在台湾海峡海域采用SeaDAS模型监测SST绝对误差的平均值是1.2 ℃,标准差是0.69 ℃,而采用区域统计模型监测SST绝对误差的平均值下降到0.89 ℃,标准差下降到0.52 ℃,区域统计模型优于SeaDAS模型。     

福建省气象事业单位编外职工现状分析及对策

统计分析了福建省气象事业单位编外职工的现状,肯定了编外职工人员的合理使用对单位整体工作的推进起到了积极作用,同时对编外职工诸多方面存在的问题进行了探讨,并提出对策和建议。     

气候系统模式FGOALS-g3模拟的全球季风：版本比较和海气耦合过程影响分析

本文基于观测和再分析资料,采用水汽收支诊断和合成分析方法,对新一代气候系统模式FGOALS-g3模拟的全球季风进行了系统评估,给出其较之前版本FGOALS-g2的优缺点,并通过与其大气分量模式GAMIL结果的比较,讨论了海气耦合过程的影响。结果表明,FGOALS-g3能合理再现全球季风气候态的基本特征,包括年平均、年循环模态、季风降水强度和季风区范围等,但模式低估陆地季风区年平均降水,高估海洋平均降水,模拟的热带地区春秋非对称模态偏强。研究指出FGOALS-g3模拟的陆地季风区范围偏小,这与模式模拟的夏季水汽垂直平流（尤其是热力项）偏小有关。年际变率上,FGOALS-g3能再现El Ni?o年全球季风降水偏少的整体特征,其不足之处在于部分季风区的降水异常存在一定偏差,例如其模拟的El Ni?o年西非季风区降水偏多和西南印度洋的偶极子型降水异常,均与观测分布不一致,且模式中西北太平洋季风区降水较观测偏多。这是由于El Ni?o年,模式中西非高层无弱辐合中心,且海洋性大陆较观测偏暖,对流中心西移。相较于FGOALS-g2,FGOALS-g3对环流、季风降水的年际变率和季风–ENSO关系的模...     

基于模板分解与递归式滤波的遥感图像快速Gabor纹理特征提取

设计一种在x、y轴方向上进行2维Gabor滤波器模板分解的可行方法,从而避免模板分解时在倾斜方向上进行重采样所带来的效率、精度损失;接着采用递归方法实现分解后的1维滤波器以进一步提高算法效率.采用高斯滤波对Gabor滤波结果进行校正平滑作为纹理特征输出,并采用k-means算法对其进行聚类以验证方法在提取图像纹理区域时的有效性.和以快速傅里叶变换方式实现的Gabor纹理提取方法进行对比,实验表明,该方法在纹理特征提取上的精度损失很小,但在算法执行效率上则有显著的提高.

Abstract：

A fast remotely sensed image texture feature extracting method is proposed. It firstly decomposes a 2-D Gabor filter along x, y axes Into a set of 1-D filters, which avoids the precision and efficiency losing of re-samplingwhich is necessary when the decomposing is carried out along some inclined orientations of an image plane. Besides, a recursive method is implemented to further improve the efficiency of the decomposed 1-D filtering. A Gaussian filter is used to smooth the filtering outputs, which are then subjected to k-means clustering method for textural image segmentation. A comparison between the method and FFT-based Gabor filtering method is carried out. It demonstrates that our method is o feasible and fast way to extract texture features from remotely sensed imagery,for its higher algorithm efficiency and little precision losing.     

单目视觉的室内多行人目标连续定位方法

针对目前视觉的行人检测技术大多侧重行人识别与分类,而较少考虑行人的空间精确定位的问题,该文提出一种室内多行人目标连续定位方法。该方法基于单目视觉检测方法,构建像素坐标系到世界坐标系的坐标转换模型,并结合卡尔曼滤波和匈牙利算法实现对多行人目标的连续定位与跟踪。实验结果表明,该方法能对多行人目标实现准确区分,定位精度达到亚米级,平均每帧处理时间为53ms,满足定位应用的实时性要求。     

哀牢山成矿带南段长安金矿控矿因素及其找矿指示意义

云南金平县长安金矿是哀牢山金矿带南段新近发现的一个大型金矿床,之前受勘查及开发程度的限制,对长安金矿的控矿因素认识不够全面,一直存在较多的争议。本文通过对最新资料的分析和野外地质调查,对长安金矿的控矿因素及成矿作用得出了一些新的认识:1)矿区地层倒转是由逆冲断层所致,志留系白云岩是主要含矿岩层;2)F6断裂破碎带是主要控矿断裂构造;3)金成矿作用存在三个阶段,主成矿期在喜马拉雅期之前;4)区内出露的喜马拉雅期煌斑岩、正长斑岩对金矿体产生切穿和破坏作用的同时亦发生了金的叠加富集作用,构成了"二次成矿"阶段。本次研究结合地球物理成果分析,推断长安金矿深部(500m以下)还存在隐伏金矿体,具有良好的找矿前景。     

条件非线性最优扰动方法在黑潮目标观测研究中的应用

对近年来利用条件非线性最优扰动(Conditional Nonlinear Optimal Perturbation,CNOP)方法开展的黑潮目标观测研究进行了总结,主要包括日本南部黑潮路径变异的目标观测研究、黑潮延伸体模态转变的目标观测研究和源区黑潮流量变化的目标观测研究。通过计算这些事件的CNOP型扰动,发现这些事件的CNOP型扰动具有局地特征,可以作为实施目标观测的敏感区。理想回报试验结果表明,如果在由CNOP方法识别的敏感区内实施目标观测,则会大幅度提高上述事件的预报技巧。