美国利用NOAA极轨环境卫星反演面温度的发展现状

１９９０年以来，美国国家海洋大气局（ＮＯＡＡ），国家环境卫星资料和信息服务中心（ＮＥＳＤＩＳ）一直利用改进的甚高分辨率辐射仪（ＡＶＨＲＲ）多个红外通道数据和非线性算法，提供卫星海面温度（ＳＳＴ）资料，该文从辐射传输方程入手来描述线笥及非线性ＳＳＴ算法，阐明非线性算法比线性算法精确，并介绍了目前美国在这方面工作的进展。     

基于KL-ISOMAP的高光谱图像彩色可视化

标志点等距映射（L-ISOMAP）作为一种降维方法,在高光谱图像可视化中极具潜力.针对L-ISOMAP算法标志点代表性不足以及计算代价较高的问题,提出了基于K-medoids聚类算法的改进型L-ISOMAP算法（KL-ISOMAP）,进而形成可视化方法.该可视化方法由以下几部分组成：1）通过改进型K-medoids算法选择标志点;2）根据相似度剔除相似像元;3）实现剩余像元的非线性降维;4）完成降维结果的可视化.实验结果表明,KL-ISOMAP算法一方面有效地提高了标志点的内在结构代表性,进而取得了更好的可视化效果;另一方面可通过对相似阈值的设置,加快算法的运算速度.由此形成的可视化方法有着较好的视觉效果、距离保持特性以及像元可分性.     

基于葵花8卫星的上海市夏季对流初生预报研究

参考Mecikalski et al(2010a;2010b)提出的基于GOES系列卫星的对流初生预报方法,针对上海市夏季对流天气特征建立了基于高时空分辨率的静止气象卫星数据的上海市对流初生判识及预报方法。利用该方法对上海市的一次对流初生个例进行了分析,并对2016年7-8月的12次对流初生事件进行了预报试验,结果表明:方法提取的各个指标能够很好地体现对流初生过程中云团的发展变化特征并能剔除掉成熟对流云团边缘像元的干扰;在12次对流初生事件中,成功地预报了其中的11次,预报时间较对流初生时间平均提前了约30 min,但是对于局地弱对流过程该方法仍有一定的缺陷。     

基于WRF模式的青岛近海能见度算法比较研究

采用GFS背景场资料和ADAS资料同化系统,使用WRF模式对2014—2016年青岛近海17个海雾个例进行了模拟,分析了3种能见度算法的预报效果。结果表明, FSL（Forecast Systems Laboratory）算法对于沿海站、岸基站雾的预报较SW99（Steolinga and Warner 1999）算法有优势;对于海岛站而言,SW99算法则优于FSL算法。混合算法CVIS（Combined Visibility）较单一算法预报雾准确率有所提高。3种能见度算法基本上是高估能见度的,SW99算法能见度预报均方根误差最大。另外,SW99算法对沿海站、岸基站雾开始时间预报较实况多偏晚,结束时间预报较实况多偏早,持续时间预报较实况多偏短。     

城市暴雨积涝水量动态分配有源积水扩散算法研究

传统暴雨淹没分析算法中,给定水位下的积水淹没分析算法需要已知积涝水位,但是在实际降雨中积涝水位获取存在一定难度;已知洪水体积的积涝扩散算法虽然算法简单、计算速度快,但是未突破汇水区边界限制。针对传统淹没分析算法存在的不足,从有源扩散的角度出发,提出了一种水量动态分配的有源积水扩散算法,从而提高了暴雨积水模拟的准确性。以漳州市龙文区为例,选取了2016年6月15日的降雨进行验证,结果与实测结果基本一致。     

基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究

提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0~72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较。预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小。BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力。     

GRAPES全球四维变分同化系统极小化算法预调节

在进行多次外循环更新的增量分析框架下,前一次极小化迭代过程中产生的信息可提供给下一次极小化做预调节。该文在GRAPES全球四维变分同化系统中对极小化算法——L-BFGS算法实施了这种预调节,通过全观测的个例试验和批量试验进行评估,发现进行预调节后L-BFGS算法的收敛效率得到明显提高,而且在1个月的循环试验中表现十分稳定。该工作可以帮助GRAPES全球四维变分同化系统有效减少极小化的迭代次数,有利于满足业务化运行的时效要求。另外,间隔6 h和间隔24 h的两次4DVar分析对应的海森矩阵变化不大,因此,前一时刻极小化过程产生的信息提供给后一时刻的极小化进行预调节也有一定效果。     

基于C5.0算法的胃癌生存预测模型研究

我国的胃癌发病率高,每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42％,胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征,给出数据预处理和集成方法;采用C5.0分类算法,构建了胃癌生存预测模型,并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库进行预测实验.实验结果表明：C5.0预测的精确度、特异性均高于BP-神经网络算法;胃癌患者的出生地点与最终的存活状态之间存在较强的相关性.该研究是数据挖掘技术在医学领域的一个实际应用,对胃癌的临床诊断具有一定的参考价值,可为医生制定合理的治疗和预防方案提供一定参考.     

顶点Pk覆盖问题的研究综述

顶点覆盖问题是经典的NP完全问题,在排序、计算机网络等现实生活中有许多的应用.近几年来,许多研究者开始探究它的推广形式——顶点P_k覆盖（VCP_k）问题,即寻找一个顶点子集,从拓扑结构图中删除后使得剩下的顶点导出的子图不包含P_k路,其中P_k是指包含k个顶点的路.本文简单介绍了VCP_k问题的应用背景,归纳了它在近似算法、精确算法、参数化算法3个方面的主要研究进展,并分析了一些主要的方法和技巧.在此基础上,对VCP_k问题及其相关问题的研究前景进行了展望.     

湘江新区土地利用结构多目标规划及决策偏好分析

土地利用规划需要综合考虑经济效益和生态效益。构建了经济最大化和生态效益最大化2个目标,并运用基于模糊集理论的最大(小)算子法求得兼顾经济效益和生态效益的土地利用模糊最优规划方案。随后重点探讨了不同决策偏好情景下的土地利用优化方案和综合效益的变化。研究结果表明:(1)对经济效益和生态效益的偏好程度不同,主要会导致林地、城镇建设用地和水域面积发生变化;(2)随着决策者对生态效益偏好程度的增加,城镇建设用地面积逐渐减少,林地和水域面积逐渐增加;(3)当经济效益比生态效益重要时,最优的用地规划方案主要是在城镇用地和水域面积之间进行权衡;当生态效益比经济效益重要时,最优的用地规划方案主要是在林地和城镇建设用地之间进行权衡。研究结果对湘江新区进行"资源节约型和环境友好型社会"建设中的多目标土地利用规划具有一定的决策参考价值。