基于高分辨率高度计沿轨数据吕宋海峡亚中尺度过程季节波动分析

亚中尺度过程是指海洋流场罗斯贝数接近于1,空间尺度量级1km、时间尺度量级1d的动力学过程.根据高分辨率的Jason-2卫星高度计沿轨数据,采用改进的方差归一化方法,结合一维功率谱斜率分析,对南海吕宋海峡海域亚中尺度过程进行季节性统计,结果表明:吕宋海峡亚中尺度过程季节高发月份特性与相应的海平面异常波动特性较为一致性,较大的月份主要出现在秋冬季节,夏季波动相对较弱.结合当前研究和实例观测,冬季黑潮入侵和两侧"波动高能区"涡流波动是亚中尺度高发的诱因.     

基于哨兵2/3卫星高分辨率地表温度的降尺度方法

针对卫星遥感数据提取或生成地表温度（land surface temperature, LST）存在的时空分辨率矛盾,利用哨兵2/3卫星产品数据,其中哨兵3数据提供高时间分辨率影像,哨兵2数据提供高空间分辨率信息,并利用SNAP70及Excel2010软件,建立归一化植被指数与LST的相关关系,利用统计降尺度方法,成功将LST的空间尺度从1 000 m降至10 m,生成高时间分辨率10 m空间分辨率的LST。将原始1 000 m分辨率哨兵3地表温度图与降尺度到10 m空间分辨率的地表温度图对比,可以发现：降尺度地表温度图可以覆盖大部分原始1 000 m分辨率的地表温度信息,说明降尺度结果较好地保留了原始LST影像热特征的分布情况;而且,所生成的高空间分辨率的地表温度产品地物特征清晰,纹理明显。利用地面国家气象自动观测站实测0 cm地温数据验证降尺度结果,可以看出：误差平均值为26 K,误差值较小,说明降尺度结果精度较高。     

非线性弹性地基上矩形薄板的主参数共振

分析非线性弹性地基上受参数激励小挠度矩形薄板的主参数共振问题,由冯卡门方程和伽辽金方法得到系统的非线性振动方程,它是杜分-马休型方程,应用非线性振动的多尺度法得到平均方程。数值计算结果表明：阻尼系数、地基系数、几何参数对主参数共振曲线影响明显。     

北太平洋对人为二氧化碳吸收的数值模拟

采用一个开边界海盆尺度环流模式研究人为CO2在北太平洋的吸收和分布,并与闭边界模式的模拟结果进行了比较.模拟结果表明,西北太平洋和赤道东太平洋是两个重要的人为CO2汇.使用较大的等密度面扩散系数使得西北太平洋人为CO2通量增大,而赤道海区通量减小（RUN2）.与闭边界模式相比,开边界模式中该两个区域的人为CO2通量都增加了.1800～1997年间,北太平洋共吸收人为CO2 23.75GtC(1Gt=1×1015 g, RUN1).副极地海区是人为CO2的一个重要输出区,能输出人为CO2吸收量的38％～54％,而20°N～30°N海区是人为CO2的一个重要贮存区,占整个北太平洋的24％.开边界对于10°N以南太平洋吸收和贮存人为CO2有很大影响.与基于观测资料的估计相比,虽然模式低估了西北太平洋的人为CO2的穿透,高估了东北太平洋的人为CO2的穿透,但总的说来,模式比较好地估计了人为CO2在北太平洋的贮存.     

暴雨中两种尺度之间位势转换的诊断分析

本文应用平滑滤波的方法分离天气尺度和次天气尺度系统。选取同一暴雨过程中的两个时次,计算暴雨系统中这两个时次的天气尺度和次天气尺度系统间的位势转换量。得出:在某一区域,同一暴雨过程中不同时次,不同层次,天气尺度和次天气尺度系统之间的位势转换是不同的;即使是同一时次,水平位势和垂直位势的作用也是不同的。整层积分的结果是天气尺度系统向次天气尺度系统转换位势;次天气尺度系统也可向天气尺度系统转换位势。最大转换层均发生在对流层顶200—100hPa上。     

空间认知能力评价及其与场景草图面要素方位特征间关系的研究

场景草图是人们对周围环境认知结果的概括性表达,研究人们空间认知能力和场景草图不同特征之间的关系是实现场景草图与地图匹配的重要基础之一。然而,现有研究中仍然缺少空间认知与面要素间方向关系相互影响的研究。本文使用基于锥形模型的四方向模型和八方向模型以及基于投影的MBR模型描述场景草图中面要素间的方位关系,将空间认知能力划分为心理旋转能力（MRT）、方位能力和复杂图形记忆能力（CFT）,设计认知能力实验,分析在社区级尺度下多类型场景中人们空间认知能力差异和场景草图面要素方位关系之间的相关性。研究表明：在居民区、商业区等等面要素类型丰富且分布复杂的区域：(1)心理旋转能力和场景草图面要素方位关系呈正相关;(2)方位能力和面要素方位关系呈显著正相关;(3)复杂图形记忆能力和面要素方位关系则没有明显关联,而在面要素类型单一分布规整的区域,3种空间认知能力和面要素方位关系则关联不明显。本文研究结果可以为场景草图在数据库中匹配寻址提供支持,也表明草图中地物间的方位关系是一个合适的匹配因子。     

北京市出租车OD流多尺度空间预测深度重力模型及其可解释性研究

准确预测城市内部OD流对于优化城市交通运行效率、提高资源利用率以及促进城市可持续性发展具有重要作用。现有研究大多基于单一尺度利用地理位置之间大量的历史流量来预测未来的流量,尚未有研究充分探究不同空间尺度下OD流预测可能存在的重要特征或建模精度差异等问题。本研究以北京市出租车轨迹为例,采用深度重力模型（Deep Gravity）对不同空间尺度下的轨迹OD流进行预测。同时,引入SHAP值（SHapley Additive exPlanations）揭示不同尺度下影响OD流预测建模的重要特征。结果表明：(1)相比于重力模型和辐射模型,街道尺度下深度重力模型的OD流预测精度最高（CPC值高达0.83）,且成功捕捉到了北京市早晚高峰时段的OD流网络整体结构,呈现出“环形散射状”特征;(2)在本研究所选各空间尺度下,对OD流预测精度影响最大的4个特征均为O、D点之间的出行距离,O、D点周围公司企业数量、餐饮服务数量以及购物服务数量;(3)同一特征对OD流预测模型的局部影响不同于全局,如科教文化和体育休闲类POI在全局尺度下对模型影响较小,但在局部尺度下却表现出极大的影响。     

沈阳冬夏季可吸入颗粒物浓度及尺度谱分布特征

利用沈阳大气成分监测站颗粒物监测仪 (Grimm 180) 连续测得的夏季 (2006年8月)、冬季 (2006年12月和2007年1月) 可吸入颗粒物的数浓度和质量浓度数据, 分析了沈阳市可吸入颗粒物浓度日变化、谱分布及污染特征, 在此基础上结合沈阳市常规气象资料, 分析了气象要素和颗粒物污染之间的关系。结果表明:沈阳市冬、夏季部分时段可吸入颗粒物浓度存在明显的日变化和日际变化; 谱分布较好地符合Junge分布; 沈阳冬季PM₁₀超标日数占冬季观测总天数的77%, PM_2.5超标日数 (按美国EPA日均标准) 占冬季观测总天数的87%, PM₁₀平均数浓度为6668.7个/cm3, 平均质量浓度达252.8μg/m3, 分别是夏季的3.0和2.4倍; 冬、夏季PM_2.5/PM₁₀平均质量分数分别为0.647和0.603, PM_2.5占可吸入颗粒物总数量的99%以上; 浓度变化在很大程度上受到各种气象要素的影响, 与温度、风速负相关, 与湿度正相关, 降雨、降雪过程使得颗粒物浓度明显降低, 近地层逆温和雾是颗粒物增多的一个重要因素。颗粒物污染对城市能见度影响较大。     

基于势函数点分布调整的SIFT图像配准算法

尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。     

基于彩色信息尺度不变特征的街景影像匹配

提出了一种基于彩色信息的尺度不变特征匹配算法以实现彩色图像间的特征匹配 引入对光照变化具有一定鲁棒性的对角－偏移模型通过模型变换求出图像各位置的彩色不变量并以此作为输入图像再采用改进的harris算法提取图像的几何信息建立一种具有几何和颜色不变性的特征向量最后利用特征向量间的相关系数完成匹配 本文将该算法用于街景影像匹配中并对比与传统sift算法的差异结果表明此算法不但能够得到分布均匀密集度高的匹配点且耗时少匹配精度高证明了对于街景影像匹配研究的适用性