基于ＧＩＳ的海水环境监测站位优化

文章利用２００３—２０１２年５月、８月和１０月胶州湾１９项海水监测要素归一化后数据,基于ＡｒｃＧＩＳ软件地学统计模块,通过Ｋｒｉｇｉｎｇ插值模型对归一化数据进行检验分析及站位优化。结果表明,优化后的３１个监测站位估计误差标准差梯度较优化前大幅降低,平均估计误差标准差由０．１６０降低到０．１４７,降低了８．３％。站位优化后不仅可对胶州湾沿岸重点污染源以及胶州湾海域总体海水质量实施有效监控,并且可以作为今后胶州湾海水监测的常规站位。优化后的监测网在满足监测精度需要的同时,能够较大程度节省监测网的运行费用,可以为其他海域海水监测站位优化及海洋主管部门提供技术支撑,具有重要的应用价值。     

基于径流和潮汐的长江口盐水入侵统计预测研究

根据2008年1月—2010年4月长江口主要盐度测点的最新资料,讨论枯季北支盐水倒灌过程中,北支青龙港盐度对于南支主要测站盐度变化的时间和强度响应,通过大量的数据试验,建立盐度、径流和潮差三者之间的多元回归关系,得到青龙港盐度统计预测模型,通过定量化青龙港日特征盐度的预报,可以较好地预测南支受到盐水入侵影响的时间和强度,为预防长江河口盐水入侵灾害起到一定的警示作用。该统计模型在长江口盐水入侵后报(2009年10月到2010年4月)以及预报(2011年上半年)工作中结果均良好,为陈行、宝钢水库等水源地的安全供水进行合理调度、避咸蓄淡等工作具有一定的指导意义。     

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基于特征区域统计的多光谱遥感影像海岛瞬时岸线提取(英文)

本研究采用IKONOS遥感图像,选取波谱特征区,通过区域像元统计并计算各波段权重系数,将影像进行波谱归一化处理,使归一化的影像岛陆与海水特征更明显。在此基础上,采用最大类间方差法确定最佳分割阈值,对归一化的影像进行二值化,从而提取海岛岸线。该方法采用特征曲线法进行水陆分离,得到的二值图像保持了原图的有效边缘,采用二值形态学提取的海岸线连续可靠、信噪比高。结果表明,该方法简单、快速,能有效提取海岸线,具有实用价值。     

国内外雾预报技术研究进展

大雾是引起低能见度的主要天气现象.提高雾的预报技术水平是确保交通安全的重要措施.从统计和数值预报两个方面,回顾了过去几十年来国内外在雾预报技术上的主要研究进展,并总结了各种方法的特点及存在的缺陷.在某些情形下,新统计方法的应用提高了雾的预报准确率,但仍然无法摆脱统计方法本身的缺陷.相比较而言,数值模式在大雾预报方面具有更广泛的应用和更大的潜力.在目前的计算机水平下,使用高分辨率的一维雾模式与中尺度天气模式相结合的方法,在一定程度上可以提高雾的预报准确率,该方法在大雾易发区的机场及高速公路沿线具有重要的应用价值.随着计算机能力的不断提高,包含大雾形成和演变的各种复杂过程、具有先进资料同化过程的高分辨率三维雾模式,以及集合数值预报系统将是未来的发展方向.     

江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究

基于TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合）资料中欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF）、日本气象厅（Japan Meteorological Agency,JMA）、美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction,NCEP）和英国气象局（United Kingdom Met Office,UKMO）4个中心的北半球地面2m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均（bias-removed ensemble mean,BREM）和多模式超级集合（superensemble,SUP）方法进行统计降尺度预报研究.结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果.引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小.对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1～7d的降尺度预报误差改进率均达20％以上.研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法.     

高动态宽带信号码跟踪方法仿真分析

针对高动态场景,单独的码环路很难实现跟踪,由于高动态载波跟踪的算法很成熟,通常应用载波跟踪结果对码环路进行辅助,针对窄体制信号,这种方法可以帮助消除码环的动态误差,但对宽体制信号来说,辅助力度减小。从高动态宽带信号码跟踪误差门限以及跟踪精度入手,分析了单独码跟踪算法的易失锁性,理论和仿真验证应用高动态载波跟踪结果辅助码跟踪算法的有效性,且具有高的跟踪精度。这为导航接收机的跟踪算法提供了理论依据。     

大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法EI北大核心CSCD

道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。     

多视角监控视频中动态目标的时空信息提取方法

监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。     

网络约束下局部空间同位模式的扫描统计方法

空间同位模式挖掘旨在发现空间数据库中频繁发生在邻近位置的地理事件。由于空间异质性,地理事件在不同区域邻近出现的频繁程度亦存在差异,进而形成局部同位模式。现有局部同位模式挖掘方法多基于欧氏空间的平面假设,难以客观揭示网络空间（如城市道路）内地理事件间的局部同位规律,因此基于空间扫描统计思想,提出了一种网络约束下的局部同位模式挖掘方法。首先,发展了网络约束下的路径扩展方法,识别可能存在局部网络空间同位模式的候选路径;其次,基于网络约束下的二元泊松分布构建显著性检验的零模型,判别候选路径中局部网络空间同位模式的有效性。通过模拟实验与北京市出租车供需模式分析,发现该方法比现有方法得到的结果更精细、更客观,能够有效地挖掘网络约束下的局部同位模式。