近300a来塔里木河流域旱涝灾害特征分析

干旱与洪涝是极端水文事件中最具有代表性的水文事件,在气候变化的影响下旱涝灾害事件越来越引起人们的关注. 采用传统的气象干旱指标-标准化降水指数SPI和小波分析法、反距离加权法以及线性回归分析,研究了近300 a来塔里木河流域旱涝灾害分布特征及关键影响因素. 结果表明：近300 a来塔里木河流域旱涝灾害呈增加的趋势,且洪涝事件较干旱事件明显. 其中,喀什、阿克苏等地的发生频率最高,并表现为群发性;近60 a塔里木河流域自西向东旱涝灾害事件呈交替现象. 小波分析结果表明,塔里木河流域旱涝灾害呈现15 a的周期性,由此推断未来5~10 a研究区湿润化面积仍有扩大的可能. 大气环流指数与多尺度下的SPI指相关性检验表明,PNA对秋季和冬季的SPI值的影响较为显著;旱涝灾害对农牧业的影响较为严重,其中,洪涝灾害的影响大于干旱.     

Kriging插值和序贯高斯条件模拟算法的对比分析

本文对Kriging插值与序贯高斯条件模拟值的算法联系进行了推导,并将两种计算结果和原始数据的统计参数作了对比。结果表明,Monto-carlo方法求得的序贯高斯条件模拟值经数学变换后等同于已知数据和此前模拟数据共同参与的Kriging插值结果与一个随机偏差的和,该随机偏差的均值为0,方差为Kriging误差方差。最优性条件导致Kriging插值结果的方差较原始数据降低了1个Kriging误差方差,造成Kriging平滑效应,其空间变异函数值降低,但自协方差函数值不变。序贯高斯条件模拟避免了平滑效应,其方差、变异函数和自协方差函数均不变,而其模拟值的误差方差较Kriging误差方差增加了1倍,表明1次随机模拟值的误差比Kriging插值大。然而,多次随机模拟值的平均值与Kriging插值的地理制图效果近似,可以弥补局部估值误差大的不足。因此,在应用中,Kriging插值是提供局部最优估计的方法,但却低估了全局的空间变异。而序贯高斯条件模拟的优点,在于提供若干等可能概率的模拟结果以进行估值的不确定性评价,并再现全局的空间可变性。     

基于变差函数的插值方法计算华北地区重力场变化

定点重复重力测量是获取区域重力场变化的主要手段之一, 重力场特征与地形起伏、 构造走向等因素相关。 以华北地区为例, 考虑区域内地形和构造的北东向分布规律, 从EGM2008重力模型中拟合各向异性变差函数参数, 利用变差函数网格化插值, 对华北地区2009—2013年期间重力场观测数据进行网格化重建, 获取华北地区重力场时空变化结果。 研究结果表明基于区域地形、 构造特征的各向异性变差函数插值方法, 获得的空间重力场变化在重力异常梯级带上更加明显, 重力变化与活动构造分布具有更好的一致性。 本文研究方法对于恢复区域时空重力场异常具有重要意义, 有助于提高应用重力资料划分潜在地震危险区空间位置的精度, 为华北地区震情研判和构建地震预报定量指标体系提供可靠的地球物理场数据。     

应用雷达拼图数据估测降水试验

利用2008年6月5～7日广东省新一代天气雷达网(广州、梅州、韶关、阳江、深圳及汕头6部雷达)的雷达原始体扫资料及自动雨量站资料,对广东省3 km高度上的雷达网系统观测值差异进行了分析,发现广州雷达的观测值比周围雷达偏高1～3 dBz,梅州雷达比其周围雷达的观测值偏低1～2 dBz。用Z-R关系和最优插值校准法分别进行6 min和1 h估测降水,并用面雨量偏差和均方根误差对该次降水估测试验做了简单评估。结果显示:6 min定量估测降水,两种方法都会低估,面雨量越大,估测效果越好;对于1 h定量估测降水,各种估测方法都有偏高或偏低情况,但普遍偏高,其中用先累加再用最优插值校准法校准的雷达-雨量计联合估测方法效果最好;短时降水估测可以很好地反映降水过程变化,而长时间降水估测可以较准确估测降水大小。     

基于嫦娥一号卫星激光测高数据的月球数字高程模型

利用嫦娥一号激光高度计获取的800多万个有效记录点科学数据,描述了一种基于Kriging插值方法来生成空间分辨率为0.25°×0.25°全月球均匀网格的数字高程模型.即对激光高度计科学数据进行加权插值,通过引进以距离为自变量的变差函数来计算权值.因变差函数既可以反映激光测高数据的空间结构特性,又可以反应激光测高数据的随机分布特性,故采用Kriging方法插值可以得到较理想的月球高程模型.同时,基于生成的全月球数字高程模型得到了月球的汉麦尔投影、麦卡托投影、正面、反面、南极、北极等月球地形图.该模型也与国际上的月球模型Clementine、ULCN2005与CLTM-s01进行了对比.由于嫦娥一号激光测高数据达800多万个记录点,得到的月球数字高程模型的精度更高.     

几种插值法在海洋磁力测量数据格网化中的应用

为获得反映海区磁异常分布的磁异常图,海洋磁力测量数据处理中需要将离散数据通过插值方法进行格网化。给出了几种常用的数据格网化方法,并采用磁异常均匀分布和复杂分布情况对方法有效性进行了评价。结论表明:磁异常分布越复杂,对插值方法的要求越严格,无论是磁异常均匀分布还是复杂分布情况,Kriging法的效果最好,建议在海洋磁力测量数据处理中使用。     

基于加权Voronoi选取控制点的HJ星影像精校正方法

提出以原始影像初级误差和方向误差为权重因子建立权重模型,使用加权Voronoi的GCP采样方法对GCP"均匀分布"给出一个可以度量的定义,并对等同于单幅TM影像幅宽的HJ星二级数据产品使用加权Voronoi选取GCP控制点进行几何精校正验证实验。针对HJ遥感影像二级数据产品特点,在按普通采样方法获取GCP基础上使用通用Kriging插值获得初步绝对误差权重因子和方向误差权重因子构建加权Voronoi图,并按照均一性原则修正GCP直到获取均衡Voronoi图为止。实验结果表明,在相同控制点条件下,与基于规则空间覆盖采样的GCP选取方法相比,对HJ星遥感影像进行精校正的方法能将校正精度提高34%左右,校正精度在0.8个像元以内,能很好地满足对较大幅宽的HJ星影像数据的几何精校正要求。     

Kriging Kalman滤波在变形监测中的应用

在变形监测中,经常会出现有些目标点无法进行观测,或者测站观测值丢失的问题,常用的数据处理方法没有考虑观测点之间的空间相关性,以致得到的处理结果不能满足高精度的要求。结合变形监测的特点对Kriging Kalman滤波进行研究,模拟实验显示,文中方法不仅可以对未知点进行准确预报,而且对已知时间序列的滤波精度比纯时间域标准Kalman滤波精度提高21%~46%。最后将Kriging Kalman滤波应用于五强溪大坝的变形监测数据处理。     

乘性误差模型参数估计及精度评定的Sterling插值方法

乘性误差模型加权最小二乘参数估值是观测值的非线性函数,观测值的权是加权最小二乘参数估值的非线性函数。已有的乘性误差模型参数估计方法理论上可以达到二阶无偏,但精度评定方法只能达到一阶精度,并且参数估计逐步的迭代过程使得参数及改正数的每一步估值都具有随机性,使得最终的参数估值与观测值为复杂的非线性关系。考虑到非线性迭代过程对加权最小二乘参数带来的影响,使用一种无需求导的Sterling插值方法求解参数估值的均值和标准差。模拟实验表明,当模型非线性较高时,考虑每次迭代的随机性对参数估值的影响可以得到更接近真值的参数估值,并且所提方法的精度评定可以达到二阶精度,验证了Sterling插值方法用于乘性误差模型参数估计及其精度评定的适用性和有效性。     

基于杨赤中插值法的DEM的可视化

数字高程模型(DEM)能有效描述地形结构,可视化技术是当今表达和分析复杂数据的有力工具。应用杨赤中插值法,将地形碎部点高程观测值看作一种包含规律性变化和随机性变化的复合变量,求其二项系数加权游动平均,建立估值数学模型,划分格网,求得各格网点高程估值。并阐述利用网格法来实现、分析和显示DEM数据的可视化原理和实例。