江苏暴雨概率预报及其业务应用

以未来12~36 h、36~60 h和60~84 h的暴雨预报为目标,利用2011年—2013年夏季6—8月欧洲细网格数值模式预报产品分析了江苏夏季暴雨的可能预报因子。通过对各因子进行相关性、敏感性和代表性分析后,优选了22个对不同强度降水具有较好区分能力的暴雨预报因子。以这些因子为基础建立了一种简单的江苏省暴雨概率预报方法。其预报产品已在江苏省气象业务一体化平台上投入业务使用。该方法在2011—2013年7月,针对提前12 h预报的历史回报试验中,TS技巧评分平均为13.6,明显高于EC细网格24 h降水预报产品(平均TS评分仅为4.5)。在2014年梅汛期的6月25—26日、7月1—2日和7月4—5日三次区域性暴雨个例的预报试验中,提前60、36、12 h的预报效果均较好,其平均TS评分(44.6)也明显高于欧洲细网格数值模式的降水预报(20.4)。     

基于GA-SVM封装算法的高光谱数据特征选择

封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA-SVM,并用ENVI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA-SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较不做特征选择时提高了约4%。由此可见,GA-SVM封装型特征选择算法具有较好的同时优化特征子集和SVM核函数的性能,可为当前高光谱数据的特征选择提供一个较好的算法。     

云迹风反演中高密度示踪云选取技术的研究

云迹风反演中的一项很重要的工作是选取随风移动、变化缓慢的云,即示踪云。文中设计了一种示踪云选取算法,以改善云迹风的质量和密度分布。该算法的特色是反演风的位置并不固定在反演网格的中心位置,而是通过梯度分析的方法使反演风的位置得到优化,再经过积雨云检测和灰度分布均匀程度检验,剔除不适合用来反演的目标物。对用该方法选取的示踪云进行云迹风反演,然后对反演出的云迹风进行环流分析,并与探空风进行比较。结果表明,反演出的云迹风质量好,密度很高,清晰地反映出天气系统的风场结构。     

页岩油资源定量评价中关键参数的选取与校正——以松辽盆地北部青山口组为例

页岩油资源评价过程中,常用热解参数(S1)反映含油性。由于实验关系,所测得的S1存在轻烃、重烃的损失,为更准确的对页岩油资源进行定量评价,本文通过有机质成烃动力学研究以及对样品抽提前后的热解参数进行对比,对S1进行轻、重烃补偿校正,获得泥页岩总含油率参数,根据泥页岩排烃门限确定其可动油含量参数(S1/TOC)。研究结果表明,松辽盆地北部青山口组泥页岩S1校正前后相差2~3倍,排烃门限对应的S1/TOC=75mg/g TOC,结合黏土矿物含量(表征可压裂性),优选出页岩油勘探开发有利区:青一段有利区主要集中在齐家古龙凹陷中北部及龙虎泡大安阶地中部,青二、三段集中在龙虎泡大安阶地中部与齐家古龙凹陷中南部。     

Strong ground motion record selection for the reliable prediction of the mean seismic collapse capacity of a structure group

How to select a limited number of strong ground motion records (SGMRs) is an important challenge for the seismic collapse capacity assessment of structures. The collapse capacity is considered as the ground motion intensity measure corresponding to the drift‐related dynamic instability in the structural system. The goal of this paper is to select, from a general set of SGMRs, a small number of subsets such that each can be used for the reliable prediction of the mean collapse capacity of a particular group of structures, i.e. of single degree‐of‐freedom systems with a typical behaviour range. In order to achieve this goal, multivariate statistical analysis is first applied, to determine what degree of similarity exists between each selected small subset and the general set of SGMRs. Principal Component analysis is applied to identify the best way to group structures, resulting in a minimum number of SGMRs in a proposed subset. The structures were classified into six groups, and for each group a subset of eight SGMRs has been proposed. The methodology has been validated by analysing a first‐mode‐dominated three‐storey‐reinforced concrete structure by means of the proposed subsets, as well as the general set of SGMRs. The results of this analysis show that the mean seismic collapse capacity can be predicted by the proposed subsets with less dispersion than by the recently developed improved approach, which is based on scaling the response spectra of the records to match the conditional mean spectrum. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

深部咸水层二氧化碳地质储存场地选址储盖层评价

深部咸水层CO2地质储存属于环保型工程项目,开展地质评价来确定良好的储盖层是实现CO2地质储存长期、有效、安全封存的首要前提。储层地质评价内容主要包括储层的物理性质及其注入能力等;盖层地质评价内容主要包括盖层发育特征及封闭能力等。在规划选址到工程选址的不同阶段,储盖层评价的内容和对象应根据不同阶段的目的依次提高精度和量化程度。通过国内深部咸水层CO2地质储存工程场地选址阶段划分,结合储盖层地质评价的主要内容,初步建立了储盖层适宜性评价指标及其分级标准,对国内深部咸水层CO2地质储存工程场地选址中的储盖层地质评价及适宜性评价工作具有一定的指导意义。     

塔里木盆地多期改造-晚期定型复合构造与油气战略选区

受关键构造变革期制约,叠合盆地具有分期差异变形特征。从变形角度分析,塔里木盆地可以追溯出5期主要的构造改造作用,即加里东中期、加里东晚期-海西早期、海西晚期、印支-燕山期和喜马拉雅期,并影响塔里木盆地的发展演化历史。通过对塔北、塔中和库车已知油气聚集区解剖表明:古生代多期改造形成的断裂、褶皱、隆升、剥蚀和岩溶作用,对台盆区巨型海相碳酸盐岩古岩溶油气藏的形成具有重要的控制作用;中、新生代多期改造过程,对前陆褶皱-冲断带大规模油气聚集成藏具有重要的控制作用;这些已知油气聚集区带都是在喜马拉雅晚期最终定型的,总体构成多期改造-晚期定型复合构造油气聚集模式。综合分析了塔里木新区分期差异构造变形特征,在此基础上,依据叠合盆地多期改造-晚期定型构造模式,对塔里木新区进行了区块评价和油气战略选区,认为巴楚隆起、麦盖提斜坡和西昆仑山前褶皱-冲断带是近期油气勘探突破的首选地区,塔东地区、塘古巴斯坳陷和阿瓦提断陷具有良好的油气勘探前景。     

影像分割的城市不透水面信息提取

针对线性光谱混合分解在端元选取中的不足,该文提出了结合影像分割的线性光谱混合分解不透水面估算模型。选取植被、高反射率、低反射率、土壤4种端元,利用线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解两种模型,以2010年的TM5遥感影像为数据源对哈尔滨市主城区的不透水面进行估算,并对两种模型进行了对比分析。研究结果表明:线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解的平均绝对误差分别为19.84%和14.76%,说明结合影像分割的线性光谱混合分解模型比线性光谱混合分解方法的估算精度高。     

基于决策树的多光谱影像分类研究

采用了辅以纹理特征的决策树方法进行分类,探讨了决策树在遥感数据分类方面的优势,提高了遥感影像的分类精度。     

多源道路智能选取的本体知识推理方法EI北大核心CSCD

大数据时代道路数据来源日益增多,跨数据源的道路选取面临巨大挑战。本文针对数据语义不一致问题,提出一种基于本体知识推理的多源道路选取方法。首先,将1∶5万基本比例尺地形图道路数据作为基础案例,将四维图新导航电子地图和开放街道地图中的道路数据作为试验数据,基于stroke计算道路等级、长度、连通度、接近度、中介度特征项,提取特征项概念并构建本体;然后,从语义特征项和数值特征项两方面计算本体概念相似性,建立基础案例与试验数据间的关联关系;最后,基于本体和语义网规则语言定义本体通用、语义特征、数值特征三类选取规则,实现跨数据源道路选取的过程性知识推理。试验表明,本文方法可基于本体概念相似性度量消除语义差异,同时利用语义网规则语言进行知识推理,可实现多源道路数据向基本比例尺数据的智能选取。