韶关市春季低温阴雨天气分析和预报

对1965～2004年韶关市的春季低温阴雨日数进行统计分析,结果表明,韶关市的低温阴雨年平均日数在8～14d,大部分都是湿冷型。1965—1972年韶关低温阴雨日数偏多,1973～1981年偏少,1982-1996年偏多,1997年以后偏少。韶关市逐年的平均低温阴雨日数有4个明显的周期,分别为2．5、3．5、8．3和13．9年。     

一种基于数值逼近的KPCA改进算法

核方法广泛应用于模式识别等领域,但其存在着特征抽取效率和样本集的大小成反比的瓶颈问题.因此提出一种基于数值逼近的方法确定虚拟样本矢量,以此代替训练样本,提高KPCA(Kernel Principle Component Analysis)特征抽取效率.在确定虚拟样本矢量时,只需将样本矢量的初值设定为随机变量,算法实现简单、高效.在基准数据集上的实验结果显示该算法优于同类算法.     

北半球冬季大气环流遥相关型的非线性特征

利用NCEP/NCAR再分析500 hPa高度场资料,采用EOF和非线性主成分分析(NLPCA,Nonlinear Principal Component Analysis),研究了北半球冬季大气环流遥相关型的非线性特征,并将两种分析的结果与实际观测相比较,结果表明:NLPCA在提取资料场序列的低维非线性相关结构方面比传统EOF有明显的优越性.北半球冬季大气环流的遥相关型有明显的非线性结构特征,特别是EU型和PNA型,当非线性主成分NLPC取正负极值时,EU和PNA型并不是呈现完全的反位相结构.NLPC取负极值时,EU型的活动中心位置比NLPC取正极值时位置偏西,特别是欧亚大陆中部的距平中心,负中心比正中心偏西,强度更强;PNA型的4个距平中心在NLPC取正极值时比负极值时更集中,副热带太平洋的正中心、北太平洋的负中心比NLPC取负极值时的反符号中心偏东,强度更强.     

华东地区六省一市和谐社会构建评价研究

在深刻理解和谐社会科学内涵和本质的基础上,根据我国华东地区六省一市的社会发展实际,选取５个子系统３４个评价指标,构建华东六省一市和谐社会评价指标体系,采用《中国统计年鉴—２００９》最新统计数据,对比运用聚类分析法和主成分 聚类法,对华东六省一市和 谐社会发展程度进行了实证分析．结果表明：华东六省一市和谐社会发展水平的高低可依次分为３类：第１类为上海;第２类为江苏、浙江、山东;第３类为福建、江西、安徽．评价结果符合华东地区社会发展实际．     

结合贝叶斯理论和MRF的主被动遥感数据协同分类

提出一种基于贝叶斯理论和马尔科夫随机场MRF(Markov Random Fields)的主被动遥感数据协同分类方法。该方法依据光学与微波遥感数据在地物提取中的各自优势,首先对ASAR后向散射系数进行入射角归一化,然后构建一种基于贝叶斯理论和MRF的分类器,以归一化后的ASAR双极化数据与TM7个波段共同参与分类。分别对ASAR入射角归一化的有效性和主被动协同的必要性进行验证,结果表明,采用本文方法的分类精度达到89.4%,较未进行角度校正的主被动数据协同分类的精度提高了4.1%,较单独TM分类的精度提高了11.5%,体现出主被动遥感数据协同在分类上的潜力。     

用改进的主成分分析法对东湖的水质污染进行评价

从对逆指标进行线性变换、用对数化法对指标进行无量纲化及评价指标的选择等三个方面对传统主成分分析方法进行改进,并应用于东湖的水质污染质量评价中。与传统方法相比,本文方法更为合理地保留了原始指标矩阵中的信息,且第一主成分的贡献率有了显著的提高。评价过程全部用计算机实现,并将评价结果生成东湖水质污染专题图。     

多时相TM影像相对辐射校正研究

多时相影像对应波段中地物波谱“准”不变特征点(Pseudo-Invariant Features,PIFs)的选取是相对辐射校正的前提,采用目视解译选取主观性较强,在一定程度上影响了校正精度。利用绍兴试验区两时相TM影像,通过样本点间差异阈值,主成份分析和回归分析方法控制选取影像对应波段间的PIFs,使得校正样本点的选取具有客观性。在此基础上获取增益和偏移量并对两时相影像进行相对辐射校正,取得了较好的校正效果,从而有利于土地利用/覆盖变化监测。     

基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的滑坡位移预测

利用核主成分分析法对滑坡位移影响因子进行特征提取,以获得的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,其中模型参数通过粒子群算法进行选择优化,构建出核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型,对滑坡相对位移进行预测.预测结果的平均绝对误差和相对误差分别为0.760和7.563％,与其他预测模型相比,其拟合和泛化能力最优,表明核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型的预测结果与实际监测值具有很好的一致性.     

西太平洋热带地区环流低频变化的主振荡型预测试验

用1994年逐日西太平洋热带地区200 hPa纬向风场资料建立主振荡预测模型,对低频纬向风场（30～50天）的传播进行独立预报试验。试验结果表明,在夏半年109次预测中提前15天预报的相关性预报技巧在0.50以上。它是揭示低频时空演变的有效工具。同时也讨论了有关模型参数的选取方法。     

地质灾害预警预报模型设计与应用

基于地质灾害的多样性及其变化的随机性和非稳定性特点,本文综合利用数学算法和GIS技术,设计了地质灾害预警模型,分析了诱发地质灾害的地形、地貌、气象、水文等几方面的因素,并根据这些因素的特点,选取不同的样本对其进行量化处理,运用主成分分析法,计算了各个因素导致地质灾害发生的权重指数及各监测站点的易发级别。在此基础上,基于GIS技术、采用泰森多边形法等将站点的易发级别转换成面的易发级别,运用日降雨量、降雨强度等指标计算出地质灾害发生的概率,通过区域化易发等级图与降雨图的叠加分析,采用地质气象偶合方法,实现了地质灾害预测。在某省案例区的研究表明,本研究设计的地质灾害预警模型具有较高的预警精度(预警结果80%符合实际情况)。