利用多源领域知识迁移CA的城市建设用地模拟

目的 建立传统元胞自动机(CA)模型时,如果样本数量不足,模拟效果往往非常不理想。提出了多源领域知识迁移CA模型,利用多个已有的旧样本数据集来帮助建立新的CA模型,并选取广东省深圳市作为试验区验证了其有效性。试验结果表明,该模型在新样本数量不足的情况下能够明显改善模拟效果,并且有效减小产生负迁移现象的风险。     

基于3维Douglas-Peucker算法的DEM地形特征提取

三维Douglas-Peucker算法在三维数据压缩与地形特征提取方面具有显著优势。本文在现有算法基础上,针对初始基准面、扫描方向选取等方面进行改进与优化处理,并以黄土高原的中山、丘陵以及微丘等3种不同地貌类型为实验样区,以国家1:1万DEM数据为数据源,进行了地形特征点地提取。分别从行、列、正反对角线等四个方向对DEM数据进行压缩和提取,试验结果表明,不同的初始基面和扫描方向,尤其是不同的扫描方向对最终的结果影响巨大,三维Douglas-Peucker算法具有明显的方向性。因此,最后将四个不同扫描方向的结果结果进行合并处理,能有效弥补各自扫描方向所遗漏的地形特征点,进一步完善了基于三维Douglas-Peucker算法的地形特征提取方法。     

基于Rsync的中央气象台数据备份机制及优化设计

中央气象台实时业务中的数据支持是完成全国灾害性天气监视预报的核心支撑,每天使用的实时数据更新量大于500G,其中大量数据需要不间断使用,因此实时数据备份及在异常情况下的及时恢复对中央气象台的实时业务保障显得十分重要。中央气象台在业务中使用的操作系统种类较多,文件存取使用方式及各类数据权限各不相同,通过研发与实践提出基于Rsync同步数据传输机制的数据备份方案,并在实际使用中逐步优化,实现了对不同种类的数据及操作系统实行不同的备份策略,在实际业务中起到了较好的效果。      

基于混合遗传算法的斜测电离图参数反演

斜向探测是获取电离层状态信息的重要手段之一,对斜测电离图的反演可以得到电离层的相关结构参数.遗传算法是一种有效的并得到普遍应用的反演方法,该算法的求解不依赖于初值的选择,可以有效地减少反演问题解的非唯一性,但也存在“过早收敛”和局部搜索能力差等缺陷,从而导致反演精度下降,影响反演结果的可靠性.本文提出将基于模拟退火的混合遗传算法应用到斜测电离图的参数反演中,该算法不仅把握总体能力强,且具有较强的局部搜索能力,是遗传算法和模拟退火算法的优势互补.为了验证该算法反演结果的可靠性和稳定性,首先分别采用遗传算法、模拟退火算法和混合遗传算法对合成的电离图进行反演,反演参数包括临界频率,最大电子浓度和半厚度.通过对三种算法反演结果的对比,得出混合遗传算法的反演结果最接近真实值,需要的迭代次数也远远小于其他两种算法;通过改变种群大小和总迭代次数来判断参数值的改变对三种算法反演结果的影响,得出混合遗传算法有效地降低了参数的选取对反演结果的影响.然后用这三种反演算法对实测电离图进行反演,并将它们的反演结果与斜测链路中点的实际垂测数据进行比较,结果显示混合遗传算法84.62%的反演结果可以控制在误差范围之内,高于遗传算法（76.93%）和模拟退火算法（65.38%）.这些都表明了混合遗传算法的反演结果具有较强的可靠性,在反演的寻优能力和稳定性上要明显优于遗传算法和模拟退火算法,对实测电离层图的反演具有很强的借鉴意义和应用价值.     

2D各向异性TTI介质中地震波场的射线法和波动方程数值模拟对比

尽管射线理论是基于波动方程高频假设下的一种近似理论,两者本应相互佐证共同发展完善,然而实际上确是平行独立的.鉴于此,本文提出了一种可以相互验证波场数值模拟或射线追踪数值模拟方法正确性和有效性的佐证方法.为了实现上述目的,我们首先将用于各向同性介质中多次波预测的分区多步不规则最短路径算法推广至各向异性TTI介质中,使其具备追踪各向异性TTI介质中多次波的能力.然后,通过伪谱法波场数值模拟和分区多步不规则最短路径算法预测得到的波场快照图、单炮地震记录剖面、以及合成理论地震图的分析对比,不但可以相互验证两种算法的正确性和有效性,同时对地震波在各向异性TTI介质中的传播规律和特点有了深刻的理解和认识.结果表明:本文提出的各向异性介质中多次波射线追踪算法是正确有效的.     

三角网格谱元法地震波场数值模拟

谱元法结合了有限元法的灵活性和谱方法的指数收敛性,高效且高精度,是近年来发展的一种重要的地震波场数值模拟方法.经典的谱元法采用四边形(六面体)网格,利用一维Gauss-Legendre-Lobatto(GLL)积分的张量积得到对角的质量矩阵,以大大提高计算效率,但是四边形(六面体)网格不能够灵活地刻画复杂的几何模型的弯曲界面.为此,在谱元法中引入三角形(四面体)网格到二维(三维)是十分必要的.不同于经典的谱元法,在非结构化网格中不能使用GLL积分的张量积,使得非结构化网格的谱元法的实现存在着诸多的困难.目前,比较流行的三角网格谱元法,通过使用KoornwinderDubiner(KD)正交多项式,并正交化这些KD多项式构建基函数,同时利用重合的插值节点和积分节点以获取对角的质量矩阵;它所使用的积分点为优化的点集——Fekete点,且这些积分点能与四边形网格完全耦合.相比于四边形,三角网格谱元法能显著提高复杂模型的描述能力,对起伏地表模型有很大优势.本文引入高效的最佳匹配层(PML)吸收边界条件,并通过数值试验将三角网格谱元法与经典的谱元法进行对比研究.相比于经典的谱元法,三角网格谱元法显著缺点为较低的计算精度.对于7阶谱元,为了能够精确地模拟面波,三角网格谱元法需要在每个最短的面波波长内至少有11个采样点,然而经典的谱元法仅需4个采样点,并且前者所需的内存量约为后者的5.5倍.     

基于逆生长三角网的等值线图自动填充算法

现有的等值线图填充算法一般不能正确判断等值域填充等级,确定等值域填充顺序,因而造成填充失真;同时,边界扫描、快速搜索等常用算法不能实现矢量填充,在对等值线图进行编辑时无法实时更新.针对上述问题,本文提出并实现了基于逆生长三角网的物探等值线图自动填充算法,利用不规则三角网边界及内部网格边信息,自动获取等值域边界,排列填充顺序,判断填充等级;通过构建等值域对象,并与拓扑相关的等值线进行关联,实现对等值线图的矢量化填充效果.实例表明,该算法应用于物探等值线图的自动填充,保证了填充结果的正确性,实现了矢量化的充填效果.     

数值模式延伸期可预报分量提取及预报技术研究

针对延伸期尺度的可预报分量,借鉴了CNOP相关算法,形成了在数值模式中提取可预报分量的实用方法和预报技术.从模式预报误差增长的角度将模式变量分为可预报分量和不可预报的混沌分量,将可预报分量定义为在预报时段内误差增长较慢的分量.基于现有的国家气候中心月动力延伸预报业务模式,建立了针对可预报分量的数值模式.同时结合历史资料有用信息,对数值模式的可预报分量,在历史资料的可预报分量中寻找相似场,降低了相似判断过程中变量的维数,进一步对可预报分量的预报误差进行订正.对混沌分量利用历史资料,通过集合预报方法得出其期望值和方差.数值试验结果表明,该方法能有效提高10～30天延伸期数值模式大气环流场的预报技巧,具有良好的业务应用前景.     

基于蚁群算法的严格最大剩余推力临界滑动面搜索

临界滑动面搜索一直是边坡稳定性分析中十分重要的课题,由于极限平衡法具有理论简单,易于被工程师掌握的优点,因此,仍在工程应用中占主导地位。剩余推力法是国内学者提出的一种简单实用且有较高精度极限平衡法,已被纳入国家规范。针对目前剩余推力法条间力假设简单,只考虑了力的平衡而忽略力矩平衡的缺点,通过Spencer法迭代构造了严格剩余推力法边坡临界滑动面搜索优化的模型,并结合蚁群算法搜索出了最大的剩余推力相应的临界滑动面。该模型具有精度高,收敛快的特点。最后给出的两个算例与传统的蚁群算法直接搜索安全系数最小得到的结果做了比较,表明了本文方法的正确性。     

相遇蚁群算法在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用研究

边坡非圆弧临界滑动面搜索是边坡稳定计算中的一个关键问题,其实质为安全系数最小的滑动路径搜索问题,采用效果良好的路径搜索算法--蚁群算法是目前研究的热点。为了克服传统蚁群算法效率低、效果差的缺点,基于蚂蚁正反向搜索相遇形成完整路径的原理,提出了一种相遇蚁群算法。将该算法用于边坡非圆弧滑动面搜索问题,提出了一种非圆弧临界滑动面搜索的新方法。通过2个边坡的算例计算及一个水库岸坡的工程应用,验证了新算法的有效性。计算结果表明,相遇蚁群算法无论是整个搜索范围还是从某一点起的搜索范围都要比一般蚁群算法大,所以相遇蚁群算法在搜索边坡临界滑动面时所得到解的多样性也要比一般蚁群算法好,因此,相遇蚁群算法的搜索范围能以较大的概率包含全局最优解,算法最终也能以较大概率搜索到全局最优解。最终,相遇蚁群算法可以在更大的范围内以更快的速度找到边坡的临界滑动面。