全极化SAR数据反演桥面高度

根据高分辨率SAR图像上建筑区的影像特征, 提出了基于灰度共生矩阵(gray-level cooccurrence Matrix, GLCM)纹理分析的建筑区提取方法, 该方法由初步定位和边界调整2个步骤组成, 均遵循特征计算、基于Bhattacharyya距离的特征选择和KNN分类流程, 所不同的是2个步骤中分别采用了逐块和逐点计算纹理特征的方式以兼顾纹理分析的效率和准确性。文中对不同SAR传感器获取的图像进行了实验。实验结果表明, 选用具有最大Bhattacharyya距离值的3或4个特征可以获得较好的初步定位结果, 建筑区的检测率超过80%, 虚警率低于10%;随着边界调整的进行, 检测到的建筑区边界逐渐接近于真实边界。实验结果验证了该算法的有效性。     

空间选址关键因素及其建模研究

影响空间选址的因素错综复杂,本文在对以往一些研究成果进行综合分析的基础上,提出了空间选址的三大影响因素:容量、区位特征和作用范围,并进行了空间选址的建模研究,建立了三个基本模型(容量因素影响模型、区位特征因素影响模型、作用范围因素影响模型)和空间选址的评估模型,并结合应用实例对该模型进行了初步的验证。     

广西桂东某地硅化破碎带型金矿的发现及意义

广西桂东某地硅化破碎带型金矿,是大瑶山地区北侧该类型金矿的首次发现,找矿意义深远。文章着重介绍该金矿的发现史,概述了其地球化学异常特征,提出应重新审视对１／２０ 万异常特别是低缓异常的评价,对处于有利成矿地质条件下的低缓异常的找矿意义,应重新确认     

加强科研前期管理提高科研立项申报质量

针对成都气象学院近年来科研项目申报中存在的问题,提出了选题必须遵循的基本原则,填写申报书和加强申报工作管理的各环节。这对提高项目科学水平和获准率具有一定作用。     

遥感影像混合像元分解中的端元选择方法综述

端元选择是进行遥感影像混合像元分解的首要步骤,也是最关键的步骤,其直接影响混合像元分解的精度。该文对遥感影像混合像元分解中端元产生的特定背景、当前存在的端元选择途径和端元选择方法进行综述,并通过对当前端元选择方法的分析,提出了选择或构造端元选择方法应遵循的几个原则。     

基于机器学习的格点气温预报订正方法

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0～72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。     

A generalized conditional intensity measure approach and holistic ground‐motion selection

A generalized conditional intensity measure (GCIM) approach is proposed for use in the holistic selection of ground motions for any form of seismic response analysis. The essence of the method is the construction of the multivariate distribution of any set of ground‐motion intensity measures conditioned on the occurrence of a specific ground‐motion intensity measure (commonly obtained from probabilistic seismic hazard analysis). The approach therefore allows any number of ground‐motion intensity measures identified as important in a particular seismic response problem to be considered. A holistic method of ground‐motion selection is also proposed based on the statistical comparison, for each intensity measure, of the empirical distribution of the ground‐motion suite with the ‘target’ GCIM distribution. A simple procedure to estimate the magnitude of potential bias in the results of seismic response analyses when the ground‐motion suite does not conform to the GCIM distribution is also demonstrated. The combination of these three features of the approach make it entirely holistic in that: any level of complexity in ground‐motion selection for any seismic response analysis can be exercised; users explicitly understand the simplifications made in the selected suite of ground motions; and an approximate estimate of any bias associated with such simplifications is obtained. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

MULTIVARIATE SELECTION OF VARIABLES IN INDUSTRIAL QUALITY CONTROL:OPTIMIZING AVIATION FUEL FINAL CONTROL

This paper deals with a typical question encountered in all industrial analytical laboratories:are all thetests performed in the laboratory to characterize the final product really necessary?In this work the cross-validation technique,Procrustes rotation techniques and statistical variable selection have been used toreduce the 26 initial British Petroleum and ASTM kerosene specification tests to ten'essential'ones.Statistical as well as chemical considerations were used to select the optimum subset of original variablesto be retained from all the possible ones.     

近代回归分析在交通调查分析建模中的应用

本文以出行发生量模型的建立为例,较为系统地讨论了近代回归分析中的自变量选择及回归诊断方法在交通调查分析建模中的应用。分析了在获取调查数据后,如何借助回归自变量选择方法来选择最佳自变量子集,以确定简捷的回归模型;文中应用回归诊断方法,讨论了修正回归模型、探测错误的调查数据的方法,从而为建立简捷、高精度的交通模型打下了基础。最后,作者提出了应用自变量选择及回归诊断方法建立出行发行量模型的一般步骤。     

甘肃西部地区高放废物处置库场址预选调查

本文根据高放废物处置库场址选择的基本要求，对区域地质及深部构造特征、新构造运动及地震分布规律进行了调查，确定北山南带地区为稳定区。在稳定区内根据处置库有利围岩的出露情况，结合岩体工程地质特征分析，初步选出了４个以花岗岩为主体的场址预选区。经综合分析，认为在４个场址预选区中，以Ｉ号预选区的条件最优，其次是Ⅱ号预选区，再次是Ⅲ号和Ⅳ号预选区。场址区的最后确定尚待进一步调查和论证。