柴达木盆地盐湖区土壤黑碳分布及土气交换特性

深入探讨了柴达木盆地盐湖区土壤黑碳分布及土气交换特征。研究结果显示,研究区土壤总黑碳含量范围为0.50～6.79 g/kg,平均值达到1.64 g/kg;土壤烟炱组分黑碳含量范围为0.50～4.75 g/kg,平均值达到1.144 g/kg;气溶胶黑碳含量范围为0.34～4.92μg/m~3,平均值达到0.98μg/m~3。柴达木盆地盐湖区盐湖资源的大量开采和工业化生产等可能造成该地区黑碳大量排放。盐湖区土壤黑碳稳定碳同位素值(δ~(13)C_(BC))在-25.33‰～-23.46‰之间变化,平均值为-24.21‰,表明该地区土壤黑碳来源可能受C_3植物和化石燃料来源的共同影响。首次运用逃逸系数探讨了柴达木盆地盐湖区黑碳土气交换行为,结果表明研究区黑碳土气交换行为确实存在,但存在一定程度的模拟不确定性。     

一种基于灰色神经网络的卫星钟差预报策略

针对钟差预报中灰色神经网络模型种类较多、性质和适用范围尚未具体分析的问题,根据其预报特点,该文提出了一种基于灰色神经网络的自适应钟差预报策略。基于MGEX精密钟差数据进行预报实验,采用不同建模钟差数据量进行相同时间段钟差预报,对3种不同的灰色神经网络模型钟差预报效果进行对比,总结了几种预报模型的性质与适用范围。该文提出的自适应预报策略较好地平衡了几种灰色神经网络模型的特点,提升了钟差预报效果。基于该文策略的实验结果表明:所提策略能够有效利用不同灰色神经网络模型特点,提高钟差预报精度。在1d预报中,该策略较本文提及的其他可靠方法精度提升1%~3%;6h预报中,该策略较较灰色模型等精度提高0.02~0.09ns。     

基于ArcIMS的城市公共安全应急值守系统设计与实现

以昆山市为例,提出了城市公共安全应急值守系统的工作流程,分析了WebGIS在值守系统中的作用及实现方式,实现了多种途径的突发事件地点实时可视化定位及基于定位的公共安全信息的空间分析。     

基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类

面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能.     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。     

集合卡尔曼滤波同化中雷达位置的敏感性研究

针对对流尺度集合卡尔曼滤波（EnKF）雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向（即环境气流的方向）。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上（即与环境气流成45°夹角）,同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波（iEnSRF）算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。      

20世纪90年代鄱阳湖洪水特征的分析

20世纪90年代,鄱阳湖平均水位超过近50年来的任何10年,年最高水位出现近100年来的最大值,灾害性洪水年年都有,大洪水接二连三;洪水位明显偏高,大洪水显著偏多,是有水文资料记载以来典型的丰水时期;本文从水文,统计角度分析这10年里的洪水特征,探讨高水位形成的原因。     

基于径流分析的淮河流域汛期旱涝急转研究

本文基于淮河流域吴家渡水文监测站1950-2007年月径流量资料,通过定义长、短周期径流旱涝急转指数,分析了淮河流域汛期径流旱涝急转现象(分旱转涝和涝转旱两种类型),研究结果表明:1)长周期径流旱涝急转在1986年以前发生次数较多,而1986年以后发生次数相对较少;2)各相邻月间的短周期旱涝急转的年际振荡以6-7月最多,且其长期变化规律与长周期旱涝急转年际振荡变化相似;3)长、短周期旱涝急转频次呈现不断减少的趋势,但全旱和全涝频次则有增加的趋势;4)2000s汛期长周期旱转涝、短周期6-7月旱转涝有逐渐增加的趋势,分析认为这种旱涝急转变化是导致淮河流域汛期径流量增加的主要原因之一.     

Hybrid ETKF-3DVAR方法同化多普勒雷达速度观测资料Ⅰ:模拟资料试验

利用WRF(Weather research and forecasting)模式及模式模拟的资料,采用Hybrid ETKF-3DVAR(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational data assimilation)方法同化模拟雷达观测资料。该混合同化方法将集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter)得到的集合样本扰动通过转换矩阵直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析扰动场;然后通过增加额外控制变量的方式把"流依赖"的集合协方差信息引入到变分目标函数中去,在3DVAR框架基础下与观测数据进行融合,从而给出分析场的最优估计。试验结果表明,Hybrid ETKF-3DVAR同化方法相比传统3DVAR可以提供更为准确的分析场,Hybrid方法雷达资料初始化模拟的台风涡旋结构与位置比3DVAR更加接近"真实场",对台风路径预报也有明显改进。通过对比Hybrid S试验与Hybrid F试验发现,Hybrid的正效果主要来源于混合背景误差协方差中的"流依赖"信息,集合平均场代替确定性背景场带来的效果并不显著。     

新元古代末期高家山生物群的生态多样性

新元古代末期是生命演化的关键转折期,也是以微生物占主导的生态系统向显生宙以后生动物占主导的生态系统的转变期,埃迪卡拉纪大型软躯体生物以固着、底栖、食悬浮为特色,普遍缺乏运动能力。作为这一时期特殊代表的高家山生物群,是目前新元古代唯一一个以黄铁矿化三维保存的管状和锥管状化石为主导,兼有骨骼生物、原生动物、钙化蓝细菌类及遗迹化石的多门类生物组合,是研究埃迪卡拉纪末期生命演化和生态系统演变十分重要的载体。本文通过对高家山生物群古生态学的初步研究,揭示出在前寒武纪—寒武纪之交,生态系统已显示一定的多样性。为适应平底面上(level-bottom)微生物席的发育,高家山生物群的许多生物采取了适应性的生存策略,通过黏附或插入微生物席中,营底栖固着食悬浮(如Cloudina、Conotubus)或化学共生(可能的Shaanxilithes)或平躺(如Gaojiashania和Sinotubulites)食碎屑生活。底内遗迹化石表明存在可能的表栖和半内栖、可自由运动、食碎屑的造迹生物。Conotubus中常见的“回春”或“复苏”现象,Gaojiashania和Sinotubulites的身体扭转或生活姿态调整则是对频繁风暴事件的被动适应。