模拟区域土地利用变化的多主体模型及其在鄱阳湖区的应用(英文)

在较大区域内,城市用地扩张和农村土地利用发展一般同步进行。为了能够正确理解这类区域内土地利用/土地覆被变化的动力机制,本研究开发了一个基于多主体系统的土地利用模型。模型将鄱阳湖区视为一个典型区域,利用有限扩散聚合算法模拟城市主体的行为,采用基于涌现理论的主体模型模拟农村土地利用。农村子模型包括多种类型的主体和环境影响层,其中最重要的是农户主体,农户主体可以根据自身条件和周围的环境影响参数确定下一步土地利用的决策,政府主体则通过实施不同的政策对土地利用进行宏观控制。我们根据农户总收入和外出务工人员比例将农户主体分为6类,每种类型的农户主体遵循不同的决策规则。结果表明,本模型的模拟结果与鄱阳湖区1985 – 2005年的土地利用/土地覆被变化趋势高度相符。尤其重要的是,模拟结果充分表明农户主体的土地利用决策与国家政策紧密相关。这表明本研究建立的基于多主体的土地利用模型是一种评估政府土地管理政策效果的有效手段。     

基于HJ-1B热红外数据的单通道地表温度反演

用Jimenez-Mufloz和Sobrino提出的普适性单通道算法对环境减灾卫星获取的热红外数据进行地表温度反演,应用MODIS数据获取所需要的大气水分含量,应用小卫星自身的CCD影像数据进行地表比辐射率估算,获取所需要的地表比辐射率。结果表明,HJ-1B热红外遥感数据完全可以满足定量化应用需要,具有很大的应用潜力。     

机载激光雷达数据处理软件设计及关键技术研究

一、引言机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)是于20世纪80年代发展起来的一种集全球定位系统、惯性导航系统与激光测距技术于一体的新型主动式空间信息获取技术。它可直接获取地面目标的三维坐标,不受阴影和太阳高度角影响,并可与数字航摄仪相结合获取地物光谱、纹理信息,具有控制测量依赖性少、受天气影响小、自动     

粗差分类探测的选权迭代抗差估计方法

针对粗差的复杂多样性,提出了对粗差的多种分类标准,以选权迭代IGGIII算法为基础,根据粗差的大小选用不同的单位权中误差,通过离群分析将孤立的大粗差剔除,并采用启发搜索探测多维均等粗差,最后用回带算法检验误判的粗差,得到了较好的粗差探测和抗差效果。本文方法,能够探测出小粗差、多维粗差、大粗差等各类粗差。     

一、P20 一般问题

正CH20120566不等式约束对平差结果的影响分析=Analysis of Inequality Constraints Influence to Adjustment Results/朱建军,谢建,陈宇波(中南大学地球科学与信息物理学院)//测绘学报.-2011,40(4).-411～415根据附不等式约束的平差过程,利用概率统计的思想,分析不等式约束对平差结果的影响。     

利用不同地表比辐射率对ETM＋数据地表温度反演对比研究

地表温度作为研究环境生态影响的一个重要指标之一,以Landsat ETM+的热红外波段作为数据源,辅助大气透过率、大气平均气温等参数,利用单窗算法基于混合像元、NDVI、植被和裸露地三种不同地表比辐射率反演泉州市地表温度,对比分析结果表明采用这三种地表比辐射率反演地表温度的方法均是可行的,对于具体采用哪一种地表比辐射率应需要结合实际的研究区域地表地物的实际监测地表温度进行对比后,方可选择合适的地表比辐射率进行地表温度反演,会更具实际意义。反演结果可为城市热岛效应等研究提供支持数据源。     

多普勒天气雷达冰雹探测算法评估及检验改进

利用新一代多普勒天气雷达资料和WSR-88D提供的冰雹指数算法,对2005年1月至2007年8月发生在贵州省黔西南地区的20个冰雹个例进行验证。用此算法对20个风暴日的样本计算了WT（警报阈值）、H（相对雷达的高度）、M（漏报率）、FA（虚警率）、POD／FAR／CSI（探测概率／误报率／临界成功指数）等多个函数,并将这些数据与强冰雹指数（SHI）作对比分析,将SHI作为冰雹尺寸的预报因子进行独立评估,对实际观测到的冰雹尺寸与模式预报尺寸进行比较。在考虑了本地环境、气候特征的前提下对误警率较高的情况进行了算法补尝,并针对误警率较高的现象提出解决办法：①输入当天的正确0℃／-20℃高度,②提高冰雹探测反射率阈值。用改进方法对2007年发生的9次冰雹天气过程进行对比检验。结果表明,误报率有所降低,预报冰雹尺寸更接近实际探测尺寸。     

计算机编程实现积温的查询算法

使用历年地面气象观测资料,进行了积温查询算法的计算机编程研究.程序可以查询气温以及各层地温的正负积温、一年内积温或多年平均积温.结果表明:该程序查询积温快速、准确,为农业气象预报服务,指导农业生产和进行气候区域划分提供了可靠的资料信息.     

Algorithm Studies on How to Obtain a Conditional Nonlinear Optimal Perturbation (CNOP)

The conditional nonlinear optimal perturbation (CNOP), which is a nonlinear generalization of the linear singular vector (LSV), is applied in important problems of atmospheric and oceanic sciences, including ENSO predictability, targeted observations, and ensemble forecast. In this study, we investigate the computational cost of obtaining the CNOP by several methods. Differences and similarities, in terms of the computational error and cost in obtaining the CNOP, are compared among the sequential quadratic programming (SQP) algorithm, the limited memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (L-BFGS) algorithm, and the spectral projected gradients (SPG2) algorithm. A theoretical grassland ecosystem model and the classical Lorenz model are used as examples. Numerical results demonstrate that the computational error is acceptable with all three algorithms. The computational cost to obtain the CNOP is reduced by using the SQP algorithm. The experimental results also reveal that the L-BFGS algorithm is the most effective algorithm among the three optimization algorithms for obtaining the CNOP. The numerical results suggest a new approach and algorithm for obtaining the CNOP for a large-scale optimization problem.     

风暴单体识别与跟踪(SCIT)算法评估

利用兴义新一代多普勒天气雷达复合体扫资料及WSR-88D提供的风暴单体识别与跟踪(SCIT)算法对2007-2008年发生在贵州省黔西南地区的40次天气过程个例进行验证、分析,分别从单体识别、单体跟踪评估、单体位置预报、单体算法评估效果与季节关系分析、单体算法评估效果与距离关系分析、冰雹暴雨评估对比分析6个方面进行评估、分析。在充分考虑了当地地理环境、气候背景的前提下对算法评估不太理想的情况进行了误差分析,并进行了算法补偿,提出了解决的办法,一是降低识别阈值,将SCIT的7个反射率阈值降低一个等级,二是提取反射率因子垂直梯度,用上述两个改进方法对2007-2008年的40次天气过程重新进行评估,并与算法改进前的评估效果进行对比检验,结果表明,算法改进后评估效果有所提高。