Ungaged inflow and loss patterns in urban and agricultural sub-reaches of the Logan River Observatory

Streams in semi-arid urban and agricultural environments are often heavily diverted for anthropogenic purposes. However, they simultaneously receive substantial inflows from a variety of ungaged sources including stormwater returns, tile drainage, and irrigation runoff that help sustain flow during dry periods. Due to the inability to identify sources or directly gage many of these inflows, there is a clear need for methods to understand source origination while quantifying potential gains and losses over highly impacted reaches. In the context of the Logan River Observatory, historical gage data illustrate the importance of ungaged and unidentified inflows on maintaining or enhancing flows in both urban and agricultural reaches containing large diversions. To understand the inflows in this portion of the Logan River, we first analysed water samples for ions collected from a subset of representative inflow sources and applied clustering analyses to establish inflow source classifications and associated ion concentration ranges. These representative concentration ranges, combined with mainstem flow and river ion samples taken at sub-reach scales, allow for the application of flow and mass balances to quantify inflow rates from different sources as well as any losses. These calculations demonstrate significant gains and losses occurring in many sub-reaches during three sampling events. The dominant land use (urban or agriculture) and flow regime at the time of sampling were the primary drivers of gains and losses. These exchanges were found to be most important below large diversions during low flow conditions. This highlights the need to classify inflow sources (urban or agriculture, surface or groundwater) and estimate their contributions to anticipate instream consequences of land use and water management decisions. As irrigation and water conveyance practices become more efficient, a portion of these ungaged inflows could be diminished or eliminated, thus further depleting streamflow during dry periods.     

融合图论与密度思想的混合空间聚类方法

提出了一种融合图论与密度思想的空间聚类方法——HGDSC。该方法首先借助附加约束的Delau-nay三角网来建立空间实体之间的邻接关系,然后对基于密度的聚类方法进行改进,顾及空间邻近与非空间属性相似性进行聚类。特别地,该方法只需要一个输入参数。模拟数据和实际数据验证表明,HGDSC方法能够发现任意形状和密度变化的空间簇,并且可以很好地识别噪声点。     

空间聚类方法的分类

目前,空间聚类的研究成果主要集中在点目标方面,现有的分类方法也主要针对点目标的聚类。随着空间聚类研究和应用的不断深入,线目标、面目标的空间聚类方法也逐渐被提出,因此本文从空间目标的维度、是否顾及非空间属性、算法思想等3个方面,探讨了空间聚类的分类方法,进而简要阐述每种空间聚类方法的典型算法。     

基于特征的等高线数据聚类方法

针对地理线要素具有的分形特征,将小波分解算法和数值统计算法结合起来,提出并证明等高线小波分解后各层细节分量与复杂度之间具有对数线性的关系,从而计算出等高线的复杂度.再结合等高线自身的位置关系,给出等高线的分类标准,将等高线进行聚类,从而降低图形处理时等高线图形的密度和所需要的等高线的数据量,减少等高线相交的可能性.     

中国人文地理综合区划

中国人文地理综合区划是以中国自然地理要素的地域分异规律为基础,充分考虑全国人文要素的地域分异性和相似性,将全国划分为不同空间层级、相对独立完整、并具有有机联系的特色人文地理单元。是一项基础性、综合性、前沿性与实用性的重要工作。通过人文地理综合区划,将突出中国人文地理要素的地域分异性、地方特色性和复杂多样性,因地制宜地推动人文地理学科发展,为面向国家和地方发展战略需求推动“一带一路”建设、新型城镇化和生态文明建设、为营造重点地区良好的地缘政治环境提供基础性的科学支撑。本文在吸纳已有的各类自然和人文地理区划成果的基础上,按照综合性、主导性、自然环境相对一致性、经济社会发展相对一致性、地域文化景观一致性、空间分布连续性与县级行政区划完整性等原则,以自然、经济、人口、文化、民族、农业、交通、城镇化、聚落景观和行政区划10大要素为基础划分依据,构建中国人文地理综合区划指标体系,采用自上而下与自下而上相结合的区划思路和空间聚类分析方法,将中国人文地理划分为东北人文地理大区Ⅰ、华北人文地理大区Ⅱ、华东人文地理大区Ⅲ、华中人文地理大区Ⅳ、华南人文地理大区Ⅴ、西北人文地理大区Ⅵ、西南人文地理大区Ⅶ和青藏人文地理大区Ⅷ共8个人文地理大区和66个人文地理区。该区划方案填补了中国人文地理没有综合区划的空白。各个人文地理大区和各个人文地理区之间呈现出不同的地形地貌属性、气候属性、生态属性、人口属性、城镇化属性、经济发展属性、聚落景观属性、地域文化属性和民族宗教属性。中国人文地理综合区划方案与已经划出的中国自然地理综合区划、中国经济区划、中国农业区划等有较大程度的吻合性,体现出在自然与人文要素双重作用下的中国人文地理综合区划的地域分异规律。     

河北省承德市马铃薯晚疫病气象条件分析及预报

通过对1990～2008年承德市马铃薯晚疫病的发生面积与气象条件的相关分析表明:马铃薯晚疫病的发生是生物因子在适宜的气象条件下发生作用的结果.气温、降水、相对湿度、日照时数等气象条件是马铃薯晚疫病发生的决定性因素.在温度条件适宜的情况下,阴雨连绵或多雾、多露最有利于晚疫病的发生和流行.以受灾率作为马铃薯晚疫病气象等级的划分标准,选取与晚疫病相关好的前期气象要素作为预报因子,采用综合聚类法建立了马铃薯晚疫病气象等级的预报模型.回代结果表明:用气象综合聚类法做马铃薯晚疫病的气象等级预报,可以为控制晚疫病的蔓延赢得宝贵时间,提高气象决策服务水平.     

凝聚层次聚类的MODIS海冰外缘线提取算法与应用

本文论述了海冰外缘线在我国海冰监测和预报中的重要作用,分析了常规的海冰外缘线提取方法存在的不足.同时,结合MODIS遥感影像和渤海悬浮泥沙分布的特点,讨论了凝聚层次聚类的MODIS影像分割算法[1].该算法以影像光谱特性和形状特性作为判定规则,通过加入影像网格化、碎斑和噪声去除等分析,在优化冰水识别参数及分割结果提取海...     

时空轨迹聚类方法研究进展

时空轨迹(Trajectory)是移动对象的位置和时间的记录序列.作为一种重要的时空对象数据类型和信息源,时空轨迹的应用范围涵盖了人类行为、交通物流、应急疏散管理、动物习性和市场营销等诸多方面.通过对各种时空轨迹数据进行聚类分析,可以提取时空轨迹数据中的相似性与异常特征,并有助于发现其中有意义的模式.本文根据时空轨迹数...     

紫外极光图像极光卵提取方法及其评估

有效确定极光卵边界对于研究太阳风-磁层能量耦合过程是非常重要的.本文提出一种新的星载紫外极光图像极光卵边界的提取方法.该方法利用一种基于模糊局部信息C均值聚类方法,对紫外极光图像进行分割,并根据极光卵的环状特性,提取较完整的极光卵极向/赤道向边界.结合DMSP卫星沉降粒子观测数据,分别构建了极向边界和赤道向边界数据库,...     

基于K means聚类分析的风廓线雷达降水数据判别方法

在降水环境下,风廓线雷达获得的多普勒信息主要是降水质点运动的结果,从而对大气风场的计算造成很大误差,因此,判断雷达回波信号是否受到降水干扰是很有必要的.采用一种基于K-means聚类算法思想的集合分析法对晴空和降水条件下的数据进行了聚类分析,得到随信噪比变化的垂直速度阈值,再根据该速度阈值对风廓线雷达数据是否受到降水干扰进行判别.采用此方法对南京边界层风廓线雷达2011年8-12月及2012年3-4月的部分观测数据进行了计算分析,结果表明,该方法可在不同的高度区分晴空和降水数据,能有效判别回波信号是否受到降水干扰.