地面固定式激光扫描点云中建筑物墙面信息的识别提取

地面固定式激光扫描系统能够获取大面积高分辨率的被测对象表面三维数据,本研究通过对固定式LiDAR激光数据做初分类,从地面点中粗提取具有少量噪声的建筑墙面数据,然后利用平面区域分割算法和立面约束条件提取建筑物墙面数据。在对两份固定式三维激光扫描点云的实验中,通过对不同分辨率的数据利用本文所提算法都取得了较好的墙面提取效果,实验证明了该方法的有效性。     

1998-2012年青藏高原TRMM 3B43降水数据的校准

运用1998-2012年青藏高原的TRMM 3B43降水数据以及气象台站实测降水数据,对比分析了青藏高原地区TRMM 3B43降水数据偏差分布规律。结果表明:(1) TRMM 3B43降水数据在青藏高原地区存在明显误差,特别是降水量大的地区和月份,偏差量较大。(2)青藏高原地区TRMM 3B43降水数据偏差分布与海拔、经纬度、降水量存在密切的关系。用偏差分布规律,加法修正法结合随机森林算法对青藏高原地区TRMM 3B43降水数据进行了校准。经过校准之后,数据精度得到显著提高,有效增加了数据的可用性,多年月平均数据决定系数R²最大可达到0.9(3、10月),最小也接近于0.5(12月),效率系数E均为正值,最大可达到90(3、10月);多年季平均和多年平均降水数据中除了第一季度结果稍差外(决定系数R²为0.58),其余数据校准效果均较好。     

镇域尺度下秦巴山区堆积层滑坡易发性不同单元评价性能对比研究

秦巴山区堆积层滑坡数量多、分布广、密度大、频次高,所造成的危害十分严重,且具有孕灾条件复杂多样和部分灾害评价数据获取难度大等特征。笔者选取秦巴山区小岭镇作为研究区,在地质灾害野外调查基础上,结合堆积层滑坡区域特点,采取栅格、斜坡两种单元类型,因地制宜的提取了滑坡孕灾因子,分析其相关性,提选出坡度、坡高、坡面形态、斜坡结构类型、堆积层厚度、距道路、矿区、断裂的距离等8个因子作为堆积层滑坡特征因子,运用随机森林模型方法对该镇域进行了滑坡易发性评价;并通过评价结果频率比、ROC曲线、易发性概率均值与标准差,对栅格单元、斜坡单元两种单元类型的精度与准确性进行了验证,结果表明：两种评价单元的预测结果都有良好的表现,但斜坡单元作为评价单元总体预测性能高于栅格单元,栅格单元在灾害防治具体空间部署上有着更精细的参考。研究成果对秦巴山区镇域地质灾害风险评价工作有一定的理论和实践意义。     

The physical simulation of wave groups and their variations in a wave flume

The physical simulation method of wave groups in a wave flume is proposed and verified by the exper- iments. The experimental results demonstrate that random waves with desired wave groupiness, which simultaneously includes the wave group height and length, can be generated satisfactorily at the specified position in a wave flume using the proposed method. Furthermore, the transformation properties of the wave groupiness along the fiat-bottomed wave flume are investigated based on the physically simulated waves. Associated proposals with the physical simulation of wave groups are given.     

基于RBF神经网络的土壤铬含量空间预测

以广东省增城市为实验基地,采用随机采样的方法采集土壤铬含量样点,并将其分为训练数据集和检验数据集。设计4种样点布局方案,对前三组数据用RBF神经网络方法进行土壤铬含量插值,分析预测误差。研究发现,当样点较少时,RBF神经网络方法的插值结果较精确。而当样点数据为50时,误差较大,不能满足插值要求。通过插值结果的对比发现,较传统的统计学插值方法,RBF神经网络方法克服了平滑效应,特别是在数据较少的情况下,进行空间预测效果较好,是一种适用范围更广的插值方法。     

基于GIS和BP神经网络的区域农村贫困空间模拟分析——一种区域贫困程度测度新方法

基于区域农村贫困程度测定方式不完善及缺乏地理视角的现状,选取四川省36个国家级扶贫县为实证对象,构建自然社会经济全面耦合的农村贫困测度指标体系,分析区域农村贫困的影响机制,并运用GIS与BP神经网络模拟区域自然致贫指数、社会致贫指数和经济消贫指数的空间分布格局。在此基础上,提出了全面表征区域农村贫困程度的区域扶贫压力指数——一种新的区域农村贫困测度方法,为国家扶贫政策文件《财政扶贫资金管理办法》中关于财政扶贫资金基于区域农村贫困程度分配提供实践基础。     

洞庭湖中枯水期水情变化及其驱动因素

为揭示洞庭湖中枯水期水情变化特征及其驱动因素,采用长短期记忆神经网络模拟洞庭湖出湖流量及湖区水位,通过情境模拟开展水情变化归因分析。洞庭湖1992—2019年9—10月出湖流量大幅减少,主要受长江流量降低的影响。洞庭湖中枯水期水位主要呈下降趋势,其中9—10月平均水位在西洞庭湖、南洞庭湖降幅约1 m,在东洞庭湖降幅约2 m。地形变化对中枯水期水位主要起拉低作用,长江和流域四水流量变化在9—10月起拉低作用、在12月至次年3月起抬升作用,其中对东洞庭湖水位的影响相对更为显著。研究结果可为洞庭湖中枯水期水资源管理和湿地保护提供参考。     

Separation and relationship of ten marine scuticociliates (Protozoa, Ciliophora) using RAPD fingerprinting method

On the basis of the random amplified polymorphic DNA-fingerprinting (RAPD) method, 10 morphospecies of scuticociliates from 7 genera, including 15 clones of 13 strains, Uronema marinum, Uronema cf marinum, Parauronema virginianum, P. longum, Metanophrys similis, M. sinensis, Paralembus digitiformis, Mesanophrys carcini, Paranophrys magna and Cohnilernbus verrninus were analysed using 8 oligonucleotide primers. The genetic similarity among the clones of the same strain measured by a band-sharing index is 0.97～0.98,while 0.40-4).52 among strains. This value measured is 0.39～0.46 among congeners of the same genus, whereas 0.16～0.47 between different genera. A distance tree was constructed based on 8-primer analysis, in which the scuticociliates investigated were separated into two clusters: one consists of 2 genera, Uronema and Parauronema, and the other was composed of five, Metanophrys, Mestmophrys,Paranophrys, Paralembus and Cohnilembus. It is demonstrated also that the morphospecies Parauronema virginianurn may be a species-complex, i. e., it contains different genospecies.     

应用波形相控分频反演预测高泥质疏松砂岩薄储层

珠江口盆地X油田是典型的高泥质疏松砂岩油田,储层主要发育三角洲前缘水下分流河道～河口坝沉积,沉积时期水动力弱,粒度细,砂岩储层疏松且泥质含量高.油田面临储层数量多且单层薄;砂岩疏松引起测井扩径导致声波时差和密度等测井曲线测量失真;砂泥叠置,常规波阻抗反演不能区分出有效储层等难题.目前油田开发阶段急需对储层空间展布精细刻...     

顾及声线高度角的水下定位随机模型优化

先验随机模型本身的误差会给参数估计带来随机性影响,水下定位等权随机模型简单却不符合实际。基于这一事实,在水下声纳定位模型和随机模型基础上,讨论了随机模型不完善对参数估计的影响。考虑了影响定位主要误差源与高度角之间的关系,结合统计经验提出了基于声线高度角相关的水下定位随机模型。试验表明,优化后的高度角相关随机模型在定位精度上较等权随机模型有所提高。因此,在水下定位中,应减少低高度角观测值的权重,利用提出的随机模型可以减小高度角观测误差对定位精度的影响。