时间尺度重构EEMD-GRNN改进模型预测PM2.5的研究

合理构建PM_2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM_2.5浓度变化的关键。传统PM_2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM_2.5浓度时间序列数据,分析PM_2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM_2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM_2.5对PM₁₀、NO₂、O₃、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM_2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R²分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM_2.5浓度大于100 μg/m³）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。     

函数模型与随机模型双约束的GPS-InSAR数据融合方法建立三维形变场

针对InSAR技术研究地表三维形变时监测信息不足的问题,以GPS监测信息为先验信息,建立附有随机模型约束的地表三维形变模型。考虑到SAR卫星极轨方式运行导致LOS向观测量对南北向形变不敏感的问题,以GPS南北向形变观测值作为强约束,构建三维形变解算的函数约束条件。模拟数据与西安地区实测数据的计算结果表明,基于随机模型与函数模型共同约束的地表三维形变参数最小二乘解的精度优于仅有函数模型约束或仅有随机模型约束及无任何约束的参数解精度。     

测量系统差对大地水准面精度影响分析

从边值理论出发,推导了顾及Stokes核函数改化的观测值系统误差传播公式,基于超高阶重力场模型设计了仿真试验,以定量分析顾及核函数改化的重力异常系统差对大地水准面计算精度影响。仿真试验结果表明,重力异常系统差对大地水准面的影响表现为系统性特征,顾及核函数改化的Stokes积分公式能显著改进大地水准面计算精度,即使重力异常系统误差达3 mGal,大地水准面精度也优于1 cm,这些成果将为大地水准面精化工程的方案优化和质量评估提供有益参考。     

声速剖面EOF表示的第一模态解析

为实现对声速剖面EOF表示后第一模态时间系数和空间函数变化规律的解析,提出了一种简化的声速剖面变化模型,即"拐点"深度值和声速值的变化;声速梯度的变化和表层海水温度周期性变化所引起的海水声速变化,通过将4种因素所引起的第一模态空间函数的变化规律与实际声速剖面簇第一模态空间函数的变化规律对比,分析引起实测声速剖面变化的主要因素,最后,分别用深海和浅海实测声速剖面数据对其进行验证。     

GPS高程拟合法比较以及精度分析

利用GPS测量高程代替水准高程时,选取合适的GPS高程拟合方法是必不可少的。本文利用某测区94个已知点作为实验数据,其中65个作为建模点,29个作为检验点,利用不同的函数模型法和不同的统计模型法建立实验区的GPS高程拟合模型,并通过MATLAB语言设计实现GPS高程拟合模型的建立以及精度分析。通过对比分析实验证明:移动曲面拟合法是本文列举函数模型法中拟合效果最好的;基于二次曲面的Shepard拟合法是本文列举统计模型法中效果更好。     

利用多面函数拟合和欧拉矢量法建立福建省GPS速度场模型

通过处理福建省卫星导航定位基准服务系统(FJCORS)2013-2015年观测资料,获得GPS站实测运动速度值,在此基础上,分别利用多面函数拟合法和欧拉矢量法构建了福建省及周边区域GPS速度场模型.内符合精度方面,多面函数拟合的速度精度南北分量为1.06 mm/a、东西分量为2.00 mm/a;欧拉矢量法得到的速度精度南北分量为1.36 mm/a、东西分量为1.22 mm/a.外符合精度方面,两种方法模拟得到的检核点速度值与实测速度值的较差均在±2.28 mm/a以内.在福建省陆域内,两种方法得到的速度场具有高度的一致性,运动速度均为35 mm/a左右,运动方向为SE-E向.     

广角水体体散射函数测量技术及其应用研究进展

水体体散射函数是描述水体中光在各方向散射特性的一个重要的固有光学参数,对水色遥感、水环境监测与保护、海气交互过程研究、水下军事目标跟踪等领域具有十分重要的意义。水体体散射函数测量尤其是覆盖0°—180°范围的广角体散射函数测量技术起步较晚,直接测量难度较大,一直以来都是一个棘手的科学难题。本文梳理了国内外广角水体体散射函数测量技术的发展历程,对于广角体散射函数测量技术,从原理上大致可以分为单一探测器转动式、多个固定探测器阵列式以及面阵CCD成像式等3大类,对不同测量原理下的测量技术进行详细分析,并对广角水体体散射函数测量技术在海洋生物光学、气泡跟踪、水色遥感等方面的相关应用进展进行总结和归纳,并对未来广角水体体散射函数的发展趋势和应用前景进行展望。     

径向基函数神经网络用于小比例尺道路网选取

针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。相比时下较常用的反向传播神经网络,径向基函数神经网络具有更高效的学习性能。利用径向基函数神经网络的非线性映射能力,对样本进行训练和验证,并选择不同结构类型(放射式、格网式和自由式)的道路网进行选取实验。结果表明,该方法在小比例尺道路网选取研究中具有可行性,且在自动获取选取参数的同时提高了选取精度。     

球坐标多面函数空间数据插值方法研究

针对目前球坐标多面函数主要局限于球面任意区域对应的最优内部球层参数难以精确计算的问题,该文提出了利用Delaunay三角剖分技术的任意单连通区域球面面积的数值计算方法,解决了球坐标多面函数对球面局部空间数据插值的参数计算问题。为了评估球坐标多面函数对局部区域离散数据的插值精度,利用分布在120°～135°E,18°～28°N的843个大地水准面高程数据建立了两种坐标系的多面函数模型。均方根误差统计结果显示,球坐标多面函数模型的插值精度及稳定性均优于笛卡尔坐标模型。将球坐标多面函数模型分别与几种常用插值方法进行的插值结果精度对比,结果显示该模型仍然具有较好的精确度与稳定性。     

基于分数阶和二阶总广义变分的乘性去噪模型

针对总变分(TV)模型在去噪时会产生阶梯效应、纹理细节信息丢失的问题,提出一种新的乘性噪声去除模型。该模型采用分数阶变分(FV)和二阶总广义变分(TGV)的正则项。FV的正则项在去噪时可保留图像的纹理信息,TGV的正则项在去噪时可改善阶梯效应。为有效求解该模型,先采用分裂法和交替方向法将原问题转化为两个相关的子问题,再利用原始对偶和梯度下降算法分别对子问题进行求解。对仿真图像进行实验的结果表明,新模型不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像的边缘和纹理细节信息,改善阶梯效应。