《天气图自动填图与客观分析系统》的优化

利用微机自身所具有的通信传输和存储功能，来替代《天气图自动填图与客观分析系统》运行工作所依赖的通信卡的作用，取消通信卡，修改该系统软件，利用汇编和Ｃ语言对系统进行补充编程，从而节省投资完善了系统，非常适合台站的业务工作需要和业务现代化的发展。     

GRAPES_RAFS系统2 m温度偏差订正方法研究

本文通过对2013年6月20日至7月20日GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统每天8个时次每3h的2 m温度预报进行分析,发现各时次的预报均能较好地表征2 m温度日变化特征,但预报与实况存在一定的偏差,其中西藏东部川西高原、云贵高原、江南武夷山脉偏低于实况可达3℃,而华北地区偏高于实况3℃以上.为了减小GRAPES_RAFS系统偏差对2m温度预报的影响,本文采用平均法、双权重平均法、滑动平均法和滑动双权重平均法分别对GRAPES_RAFS系统2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行检验分析和对比.结果表明:2 m温度订正后的平均误差大部地区减小到(一1～1℃),而均方根误差大部地区降低到2.5℃内.对于偏差较大地区,订正效果更为明显,如西藏东部川西高原,经过订正,平均误差绝对值由订正前3℃以上降低到1℃内,而RMSE由订正前4℃以上控制到3℃内.对比四种订正方法,双权重订正方法与平均法订正整体效果接近,但对个别站点,双权重订正法要优于平均法,经过滑动的订正方法比无滑动的订正方法订正效果更好,订正效果最好的是滑动双权重平均法,全国平均误差大部分在(-0.5～0.5℃)内,不超过(-1～1℃)的范围.     

振动系统的逆与优化问题(Part-Ⅰ)唯一性

理论研究两个关于振动问题的逆或优化问题。第一个问题是由光滑边界振动体的部分边界测量数据再构振动体内部场。第二个问题是利用部分边界的边界应力分布或变化边界形状控制表面位移分布。文中给出了对应问题的唯一性证明     

一种顾及权重的PDOP值计算方法

在卫星定位中,定位精度主要受两方面的影响:一是观测卫星的空间几何分布;二是等效测距误差。传统的PDOP值计算方法,仅考虑了观测卫星空间几何分布的影响,所得到的PDOP值并不能准确地反映定位精度。将先验单位权中误差和卫星高度角引入到PDOP值计算过程中,提出了一种顾及权重的PDOP值计算方法。利用GPS单系统、北斗单系统以及GPS/北斗组合系统的实测数据进行分析,结果表明新方法计算得到的PDOP值能够更准确地反映定位精度。     

基于RAGA的指数曲线模型预测基桩承载力

预测挤扩支盘桩单桩极限承载力指数曲线模型的函数表达式是一个超定非线性方程。采用传统的最小二乘法对该模型参数进行回归处理时,往往由于计算复杂和人为因素的影响使预测结果存在较大的误差。为此,用实数编码加速遗传算法（RAGA）,对指数曲线模型的参数和理论极限承载力进行优化,并基于MATLAB环境下编写了模型的计算程序。结合工程实例,应用指数曲线模型对挤扩支盘桩静载荷试验实测数据进行了拟合分析。结果表明,基于RAGA的指数曲线优化模型能够更好地拟合实测数据和有效地预测单桩极限承载力,且基于RAGA的指数曲线优化模型具有求解速度快、计算精度和自动化程度高、人为干扰因素小、通用性强等优点。     

全国重点地震台站观测环境优化改造关键技术与展望

稳定可靠的地震台站观测环境是台站产出高质量观测数据的基本要求.对台站观测环境的改造,是中国地震局近年来项目重点支持的方向.全国重点地震台站优化改造项目致力于地震台站的观测环境、基础设施和工作条件等保障系统的优化改造,使其适应和满足现代地震观测技术发展的需要.本文系统地总结了重点台站优化改造项目自2001年开展实施的相关...     

专业认证背景下的测绘工程专业课程体系优化

为了满足工程教育认证制度对高校测绘工程专业人才的培养要求,从测绘工程专业实际出发,对2014级培养方案中的课程体系进行了优化。在介绍课程体系构建背景的基础上,对照工程教育认证标准(2012版)的要求,简要说明了测绘工程专业培养目标、毕业生获取知识和能力、学位授予标准。详细阐述了课程体系优化的背景、课程体系构成与课程体系结构。经过对课程体系的优化能够满足工程教育认证标准中对课程体系的要求,为培养符合工程教育认证标准的毕业生打下扎实的基础。     

吉林省村域尺度下居民点空间分布特征及优化重组模式

乡村聚落的空间优化与重构是提高土地资源利用效率,改善农村生产生活条件,促进乡村可持续发展的重要手段。以吉林省为例,采用核密度估计方法和景观形状指数分析了农村居民点空间分布特征,基于农户调查数据估算了吉林省不同区域的农村宅基地闲置情况,将农村居民点长期存在的“破碎化”和日益突出的“空心化”相结合,提出了在行政村尺度下农村居民点优化重组的“整小填大”新模式。结果表明：① 吉林省农村居民点规模小且零散分布,尤其中部呈破碎化分布,形态不规则,具有较大的整治潜力;② 吉林省农村宅基地平均闲置率为18.32%,西部地区最高（24.48%）,分别高于东部和中部地区约6%和12%;③“整小填大”模式可使农村居民点数量减少44.6%,增加有效耕地面积1 046.66 km²。     

一株拮抗芒果炭疽菌海洋细菌的鉴定和发酵培养基优化

从湛江近海海水和海泥分离的229株细菌中,选出对芒果炭疽菌(Colletotrichum gloeosporioides)具有较强拮抗作用的海洋细菌BSW03,抑菌圈直径为14.0 mm。根据菌体形态、生理生化特性和16s rDNA序列分析,BSW03鉴定为枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)。从9种培养基中筛选出BDPB作为BSW03的发酵培养基,通过单因子碳源、氮源试验和L9(34)正交试验对发酵培养基成分进行优化。结果表明:发酵培养基最佳配方为乳糖20 g/L,牛肉膏15 g/L,K2HPO3.3H2O 0.75 g/L,MgSO4 0.75 g/L,pH自然。转速170 r/min、温度28℃的恒温摇床培养3 d后的无菌发酵液抑菌效果最佳,抑菌圈直径为27.3 mm。     

A New Strategy for Solving a Class of Constrained Nonlinear Optimization Problems Related to Weather and Climate Predictability

There are three common types of predictability problemsin weather and climate, which each involve different constrained nonlinearoptimization problems: the lower bound of maximum predictable time, theupper bound of maximum prediction error, and the lower bound of maximumallowable initial error and parameter error. Highly efficient algorithmshave been developed to solve the second optimization problem. And thisoptimization problem can be used in realistic models for weather and climateto study the upper bound of the maximum prediction error. Although afiltering strategy has been adopted to solve the other two problems, directsolutions are very time-consuming even for a very simple model, whichtherefore limits the applicability of these two predictability problems inrealistic models. In this paper, a new strategy is designed to solve theseproblems, involving the use of the existing highly efficient algorithms forthe second predictability problem in particular. Furthermore, a series ofcomparisons between the older filtering strategy and the new method areperformed. It is demonstrated that the new strategy not only outputs thesame results as the old one, but is also more computationally efficient.This would suggest that it is possible to study the predictability problemsassociated with these two nonlinear optimization problems in realisticforecast models of weather or climate.