利用松弛标记法进行空间场景匹配

相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。     

新疆东准噶尔后碰撞花岗岩成因的实验研究

新疆东准噶尔地区发育大面积的后碰撞花岗岩,依据其地球化学特征可以分为Ⅰ型花岗岩和A型花岗岩.为了探讨这些花岗岩的成因,我们以研究区内卡拉麦里蛇绿岩套基性岩(蚀变玄武岩、辉长岩)和代表沉积物的东准噶尔泥质岩的混合物(基性岩:泥质岩质量比9:1)为初始物,开展了高温高压条件下的部分熔融实验研究.结果 表明,90％蚀变玄武岩+10％沉积物的混合物在925℃、1.0 GPa、加水量0％～4％条件下部分熔融形成了准铝质花岗闪长质熔体,与熔体共存的矿物主要为角闪石,熔体具有低SiO2、A/CNK,高A12O3、FeO*、CaO的特征,在成分上与研究区内后碰撞Ⅰ型花岗岩类似;而90％辉长岩+10％沉积物的混合物在相同条件下加水量2％～4％部分熔融形成了弱过铝质英云闪长质熔体,与熔体共存的矿物相为角闪石,熔体具有低SiO2,高A12O3、FeO*、CaO、A/CNK的特征,与研究区内后碰撞Ⅰ型花岗岩存在着明显的差异.因此,东准噶尔地区Ⅰ型花岗岩岩浆可能是蚀变玄武岩加沉积物在上述实验条件下部分熔融所形成,而高SiO2含量的A型花岗岩岩浆不能在上述实验条件下通过部分熔融形成.     

基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆（LSTM）网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.     

基于最优概率的中期延伸期过程累计降水量分级订正预报

采用ECMWF集合预报降水量资料和中国降水量观测资料,研发了基于最优概率的过程累计降水量分级订正预报(OPPF)技术,并在遵循总体技术思路的基础上设计出三种不同的OPPF计算方案(OPPF1、OPPF2、OPPF3),继而选用2015—2017年汛期(5—9月)中国91次区域性强降水过程进行回报试验和预报效果对比评估,结果表明:(1)在中期延伸期预报时效(96~360小时),对强降水和有无降水的预报效果,三种OPPF均明显优于集合平均(EMPF)和控制预报(CTPF);对中等以上或较强以上强度降水的预报效果,OPPF1和OPPF3明显优于CTPF、与EMPF基本接近。(2)三种OPPF相比,OPPF3的预报效果较OPPF1总体略胜一筹,两者均好于OPPF2。(3)预报效果存在明显的地域差异,南方地区强降水预报的TS评分明显大于北方地区,且OPPF3预报效果明显优于EMPF;在96~240小时预报时效,东北地区东部OPPF3强降水的预报效果也明显好于EMPF。      

结构首次穿越失效研究的新进展

在结构首次穿越失效分析中,初始条件、成群穿越、结构的非线性及抗力退化等问题影响着分析方法的复杂性和分析结果的精确性。结合近年来的研究进展,本文讨论和分析了解决上述问题的新思路、新技术和新方法,同时,归纳了几个新的研究热点,以便为结构首次穿越失效的进一步理论和应用研究提供有益的参考。     

人工智能在飞机颠簸预报中的应用进展及未来趋势展望

飞机颠簸对飞机运行安全及旅客舒适度具有很大危害,提高飞机颠簸的预报准确率对于减轻人员伤害和财产损失具有重要意义,且一直是航空气象研究的重点领域。随着观测手段的丰富和科学技术的进步,飞机颠簸预报也取得了长足发展。本文首先从定性预报和定量预报的角度对国内外飞机颠簸预报的主要方法,特别是人工智能(AI)方法在其中的最新应用进行了综述。在此基础上,归纳总结出AI用于飞机湍流预报存在的主要问题和未来的重点研究方向：1)飞机实况数据的开放共享以及多源湍流数据的融合构建问题;2)基于人工智能构建飞机颠簸预报模型的可解释性及物理机制问题;3)基于人工智能构建飞机颠簸的集合预报问题。最后,提出了气象领域未来第三代人工智能的发展思路。     

川东北极端强降水预报方法对比研究

【目的】 为了建立川东北最佳极端强降水概率预报方程。【方法】 利用ERA时间间隔为1 h的0.25°×0.25°再分析资料,计算1990—2019年5—9月逐日4个时次的物理量,统计分析极端强降水个例物理量异常度,采用4种实验方法对比分析并建立预报方程。【结果】 (1)异常度较明显因子分别为700 hPa比湿、850 hPa比湿、700 hPa水汽通量散度、850 hPa水汽通量散度、500 hPa垂直速度、700 hPa垂直速度、850 hPa垂直速度,大部分平均异常度绝对值在1.5以上,K指数和假相当位温相当,08时总体比其他时次异常度明显。（2）预报方程预报结果。样本内检验,该预报概率平均值为0.652,60%的百分位值为0.623,预报概率最大值为0.999。样本外检验,预报指数阈值为0.6时,平均准确率达到了90%,平均空报率为9.3%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%;以0.65为阈值检验,平均准确率达到了92.4%,平均空报率为6.9%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%,预报效果更佳。【结论】 极端强降水概率预报方程具有较好的预报效果。     

生物土壤结皮对风沙土和黄绵土膨胀特性的影响

作为重要的土壤物理性质,膨胀性在影响土壤导水性、持水性、抗蚀性以及土壤结构的形成和发育等方面发挥着重要作用。为了探讨生物土壤结皮（BSCs）土壤的膨胀特性及其主要影响因素,针对黄土高原风沙土和黄绵土两种典型土壤,利用膨胀仪测定并比较了有、无藓结皮及其在不同因素（初始含水量、干湿循环、冻融循环、温度）下膨胀率的差异,分析了BSCs对土壤膨胀性的影响及其与环境因素和BSCs性质的关系。结果显示：风沙土上藓结皮的膨胀率为1.93%,较无结皮增加了8.65倍;而黄绵土上藓结皮的膨胀率为2.05%,与无结皮相比降低了76.68%。藓结皮的生物量和厚度与其膨胀率在风沙土上均呈线性正相关关系（P < 0.05）,在黄绵土上分别呈二次函数（P=0.02）和线性正相关关系（P=0.02）。初始含水量同时影响了土壤最大膨胀率和稳定膨胀时间,影响程度风沙土远大于黄绵土（包括藓结皮和无结皮）;干湿循环次数对无结皮土壤膨胀率的影响程度大于藓结皮土壤,其中风沙土和黄绵土上无结皮的膨胀率分别是50.00%~620.00%和-2.28%~10.81%,而两种土壤上藓结皮的膨胀率分别是-5.70%~10.88%和-10.24%~-21.46%;冻融循环下4种土壤的膨胀率均有不同程度的降低,降幅为0~18.54%。黄绵土无结皮的膨胀率受温度影响程度较大,50℃下黄绵土无结皮的膨胀率分别是25℃和35℃下的1.17倍和1.21倍。BSCs显著地改变了风沙土和黄绵土表层的膨胀性,其影响的程度和方向取决于土壤类型。同时,BSCs的膨胀性受含水量、温度、干湿以及冻融循环等关键因素影响。     

基于MapInfo的水库大坝安全评价系统

随着社会经济的发展,水库已不仅仅用于农业方面,水库的数量大大增加。随之而来的,水库大坝的安全问题也越来越受到人们的关注。本文采用概率加权平均值法和风险指数法两种方法对大坝安全进行评价,同时引入地理信息系统(GIS)技术,使得对水库大坝安全的评价更加直观、方便。