能见度集合预报及后处理技术应用

基于污染物情况、环流系统和时空分布特征分析,利用神经网络对历史数据进行建模,生成了能见度集合预报产品。在2022年冬季的TS评分检验中,预报产品优于欧洲中期数值预报中心模式(ECMWF)的能见度预报产品。利用概率匹配、最优百分位和神经网络三种后处理方法生成后处理产品,这些产品的TS评分优于集合预报产品。预报输入的ECMWF模式2 m湿度与实况的偏差是误差的主要来源。利用集成方法对三种后处理产品进行集成,其TS评分结果在低能见度区间总体接近或略优于原始产品。生成的能见度集合预报后处理最优集成预报产品成功提高了对中期延伸期能见度天气的预测准确性。     

外部利润、产权界定与土地资源优化配置——成都市农村土地股份合作制改革的制度经济学解析

以"外部利润——产权界定——资源优化配置"为研究主线,对成都市农村土地股份合作制改革进行了制度经济学解析。研究发现,制度创新空间的形成、土地的增值收益、土地规模利用效应和土地集约利用效应构成了成都市农村土地股份合作制改革的外部利润。成都市农村土地股份合作制改革,一方面可以提高土地规模和集约利用效应,促进土地资源优化配置;另一方面可以明晰集体土地产权主体,健全基层组织治理机制。要采取诸如放松法律限制、加强理论研究、规范机制建设等措施,从而推动土地股份合作制的生成和发展。     

校园观光车最优路径规划算法研究——以韶关学院为例

复杂校园路网下的最优路径计算,直接影响校车站点设置、线路设置等。以韶关学院校园观光车的行车路线为研究对象,利用迪克斯查标号法(Dijkstra)最短路径算法为基础,采用地理信息系统(GIS)空间网络分析方法,根据校园师生问卷调查的结果确定站点,是建立最优路径规划算法的前提条件,从起点和终点,再根据连接的中间站点,计算韶关学院各乘车站点之间的最优路径的整体路径规划方案。结合韶关学院的实际情况,提出校园观光车最优路径方案规划算法、站点和路径。以便提高校园观光车的利用率,减少资源的占用和浪费,既保证了校园师生的安全,也节省了广大师生的时间以及获取教育资源的便捷程度,降低校园能耗,为创建节约型校园做出贡献。     

EGM2008的高程拟合模型在广西区域的应用研究

利用广西2013年测量的部分二等水准测量成果,对EGM2008地球重力场模型1′×1′的模型进行检核,得到其在广西境内的高程异常差值为36.8cm。并选取了广西两个较有代表性区域的数据,使用多种G P S高程多项式拟合的方法以及基于EGM2008地球重力场模型的移去-恢复法进行实验研究,通过数据统计分析,最优拟合模型精度可达到5cm以内,对EGM2008地球重力场模型在广西的实际应用得到了一些非常有意义的结论。     

一种复杂地理环境越野通行路径寻优算法

设计了基于障碍距离的优化算法,解决突发事件应急联动中复杂地理环境下最短路径的寻优求解问题。在详细分析地理空间高程、坡度、障碍物等空间信息的基础上,通过计算搜索空间、搜索方向和网络弧段权值构建网络拓扑关系网,并利用遗传算法对最优路径进行寻优求解。     

网络分析方法在GPS控制网优化设计中的应用

讨论了网络分析方法中的深度优先遍历算法在GPS控制网优化设计中资源配置问题中的应用,并在该算法的基础上,进行了一定的改进,提出了并行项目的解决建议,为网络的资源配置提出了一种新的解决方法。     

QoS感知的多任务遥感信息服务优化组合非合作博弈模型

提出了QoS感知的多任务服务优化组合非合作博弈模型,准确刻画了不同任务之间的竞争关系,在此基础上设计了顾及QoS的遥感信息服务优化组合反应函数,为求解遥感信息服务优化组合奠定理论基础。理论和实验分析表明,该模型有利于减少任务并发时的资源冲突,最大化所有任务的平均效用。     

Integrating ASTER and GLASS broadband emissivity products using a multi-resolution Kalman filter

In this study, the multi-resolution Kalman filter (MKF) algorithm, which can handle multi-resolution problems with high computational efficiency, was used to blend two emissivity products: the Global LAnd Surface Satellite (GLASS) (BBE) product and the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) narrowband emissivity (NBE) product. The ASTER NBE product was first converted into a BBE product. A new detrending method was used to transfer the BBEs into a process suitable for the MKF. The new detrending method was superior to the two existing methods. Finally, both the de-trended GLASS and ASTER BBE products were incorporated into the MKF framework to obtain the optimal estimation at each scale. Field measurements collected in North America were used to validate the integrated BBEs. Visually, the fusion map showed good continuity, with the exception of the border areas, and the quality of the fusion map was better than that of the original maps. The validation results indicate that the MKF improved the BBE product accuracy at the coarse scale. In addition, the MKF was capable of recovering missing pixels at a finer scale.     

一种多因子加权平均温度模型的构建方法

针对在地基GNSS水汽反演的过程中,天顶湿延迟转换为大气可降水量时如何建立精确的大气加权平均温度(Tm)模型的问题,该文在建立Tm模型前全面考虑了对Tm有显著影响的变量并选择最优回归子集。但分析发现,最优回归子集中各变量之间存在较强的相关性,这将会导致变量之间存在多重共线性,从而影响模型的稳定性和可靠性。选择2013—2015年相关气象数据作为变量并应用岭回归的方法削弱变量之间的多重共线性,建立稳定的多因子Tm回归模型。并利用该模型分别预测2016年1—12月、2019年1—7月的Tm,均方根误差分别为2.3 K和2.0 K,预测精度较高,这将为高精度的水汽反演奠定较好的数据基础。     

加权混合估计中权值的确定方法

综合了大地测量中各种异方差多源观测模型和联合平差方法,说明了混合估计方法可以用于测量数据融合,平衡附加信息和样本信息对参数估计的影响。通过求取权值使参数估计的协方差阵的迹最小的方法,给出了一个权的最优选择方法。本文扩展了已有的加权混合估计方法,使得新方法中的权不受验前单位权方差的限制,能有效应用于大地测量数据处理。